Como bebês, colocamos muita expectativa em nosso desenvolvimento. Em poucos anos, precisamos evoluir de meras esferas sensoriais para comunicadores móveis, racionais e atentos. Imagine-se como um bebê sem vocabulário, em um quarto cheio de brinquedos e animais de pelúcia. Você pega um Lincoln Log e seu cuidador diz: “Isso é um ‘tronco’.” Eventualmente, você compreende que “tronco” não se refere apenas a este cilindro marrom de plástico em particular, mas a cilindros marrom de plástico que incorporam as características de partes de árvores abatidas e despojadas, que são, é claro, também “troncos”.
Muitas pesquisas e debates acalorados têm girado em torno de como os bebês realizam essa façanha. Alguns cientistas argumentam que grande parte da aquisição de linguagem pode ser explicada por aprendizado associativo, à medida que relacionamos sons a objetos, assim como os cães associam o som de um sino à comida. Outros afirmam que existem características incorporadas à mente humana que moldaram as formas de toda linguagem e que são cruciais para o nosso aprendizado. Ainda há aqueles que defendem que as crianças constroem seu entendimento de novas palavras sobre o entendimento de outras palavras.
Para entender essas complexidades, pesquisadores como Tammy Kwan e Brenden Lake iniciaram um projeto inovador. Eles têm gravado as experiências da filha Luna, de vinte e um meses de idade, para construir um modelo de linguagem baseado nessas interações. Seu objetivo é criar ferramentas melhores para entender tanto a inteligência artificial quanto nós mesmos.
No entanto, existem desafios ao tentar usar modelos de inteligência artificial para compreender a mente humana. As diferenças entre os dois são marcantes. Enquanto as crianças experimentam sensações, gostam e desgostam, os modelos de inteligência artificial são calculistas e previsíveis. Mesmo ao coletar dados sensoriais de crianças, aspectos cruciais de sua experiência inevitavelmente passam despercebidos.
Um novo modelo de inteligência artificial foi desenvolvido com base em vídeos de crianças, buscando mapear conceitos do mundo a partir dessas experiências. A complexidade e o desafio de tornar a inteligência artificial mais humanizada são questionados e debatidos no contexto da melhor compreensão de nossa própria humanidade.
Por meio de estudos inovadores e em constante evolução, como o uso de vídeos de crianças para treinar modelos de inteligência artificial, vislumbramos uma nova fronteira de descobertas no campo da inteligência artificial e sua interseção com a natureza humana. O futuro promete uma compreensão mais profunda de nós mesmos e do potencial dos modelos de inteligência artificial.
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