A Inteligência Artificial fez progressos surpreendentes nos últimos anos, dominando uma gama crescente de tarefas que incluem agora videogames Atari, jogos de tabuleiro como xadrez e Go, problemas científicos como dobramento de proteínas e modelagem de linguagem. Ao mesmo tempo, o sucesso nesses domínios tornou cada vez mais claro que algo fundamental ainda está faltando. Em particular, os sistemas de IA de última geração ainda lutam para capturar o conhecimento que orienta a previsão, inferência e ação em cenários humanos cotidianos.
Há décadas há um debate contínuo na comunidade de IA sobre o quanto precisamos entender o cérebro humano para gerar um cérebro artificial. Algumas pessoas acreditam que construir um chip com elementos que funcionem como neurônios e depois conectá-los nos levará à verdadeira IA, a AGI. Outras, que insights específicos do aprendizado infantil podem ser aplicados de forma frutífera ao aprendizado de máquina.
Explorar o cérebro de bebês, por exemplo, pode inspirar computadores a "intuir" sobre como as coisas ao seu redor se comportam, diz a DeepMind, e também a aprender com conjuntos de dados mais ricos, que capturam como o mundo está parecendo, soando, cheirando, provando e sentindo, propõem pesquisadores do Trinity College Dublin. O objetivo das duas equipes é dar às máquinas a mesma trajetória de desenvolvimento dos bebês, que aprendem experimentando o mundo ao seu redor, às vezes vendo algo apenas uma vez.
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