Uma limitação fundamental da inteligência artificial moderna e das redes neurais é que elas não são boas em mapeamento espacial ou navegação sem um mapa existente. No entanto, TechXplore relata que uma combinação de um algoritmo de codificação preditiva e o jogo Minecraft conseguiu “ensinar” uma rede neural a criar mapas espaciais e, subsequentemente, usar esses mapas espaciais para prever os quadros seguintes de um vídeo, resultando em um erro quadrático médio de 0,094% entre a imagem prevista e a imagem final.
O projeto demonstra uma verdadeira consciência espacial da IA, algo que ainda não é visto na arquitetura impossível e em outros glitches estranhos que acompanham coisas como o Sora da OpenAI.
Essas descobertas vêm de um artigo publicado na revista Nature Machine Intelligence no Nature.com, construção automatizada de mapas cognitivos com codificação preditiva visual, de James Gornet e Matt Thomson do California Institute of Technology (também conhecido como Caltech). O artigo, lançado ao público ontem, detalha exatamente como isso foi alcançado em detalhes exaustivos e até compartilha o código no GitHub e Zenodo.
Um dos dois pesquisadores que trabalharam no projeto, Matt Thomson, falou ao TechXplore e forneceu algumas citações notáveis sobre o processo e o que os levou a empreendê-lo.
De acordo com Matt Thomson, “Há essa sensação de que mesmo os modelos de IA mais avançados ainda não são verdadeiramente inteligentes. Eles não resolvem problemas como nós; eles não podem provar resultados matemáticos não comprovados ou gerar novas ideias. Achamos que é porque eles não conseguem navegar no espaço conceitual; resolver problemas complexos é como se mover por um espaço de conceitos, como navegar. As IAs estão fazendo mais como memorização mecânica—você dá uma entrada e ela te dá uma resposta. Mas não é capaz de sintetizar ideias díspares.”
James Gornet, o estudante de pós-graduação que liderou o projeto, incentivou o uso do Minecraft e estudou neurociência, aprendizado de máquina, matemática, estatística e biologia no Departamento de Sistemas Computacionais e Neurais (CNS) no Caltech. Ele não forneceu uma citação sobre o processo, mas Thomson diz que o CNS é particularmente adequado para o trabalho de James e que “esperamos aprender sobre o cérebro em troca,” não apenas avançar a IA.
Fonte: TechXplore
