Tudo sobre Inteligência Artificial
Apesar dos avanços da inteligência artificial (IA), um novo estudo revela que crianças de apenas três anos superam os modelos de visão computacional mais avançados em tarefas de reconhecimento visual.
A pesquisa, liderada por Vlad Ayzenberg, professor da Temple University, em colaboração com a Universidade Emory, foi publicada na Science Advances e destaca como o sistema visual humano é mais eficiente e robusto do que os algoritmos atuais, mesmo em idade precoce.
Pesquisadores registraram sucesso dos pequenos
- No experimento, crianças de 3 a 5 anos foram expostas rapidamente (por 100 milissegundos) a imagens de objetos, com distrações visuais adicionadas, e ainda assim foram capazes de reconhecê-los com precisão notável.
- A expectativa inicial dos pesquisadores era que a tarefa, originalmente projetada para adultos, fosse difícil demais para crianças pequenas.
- Contudo, os resultados surpreenderam: os pequenos superaram os sistemas de IA — com exceção de modelos que receberam uma quantidade de dados visuais muito superior ao que um ser humano poderia experimentar.
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Ayzenberg defende que os cérebros infantis podem servir como modelo para o desenvolvimento de IA mais eficiente.
Ele aponta que, enquanto crianças aprendem com poucas experiências, os modelos de IA precisam de imensos volumes de dados e consumo energético elevado. O treinamento de grandes modelos como o ChatGPT, por exemplo, emite até 17 vezes mais carbono do que uma pessoa emite anualmente.
O estudo reforça a importância de entender os mecanismos neurais que permitem às crianças desenvolverem rapidamente habilidades perceptivas complexas.
Com esse objetivo, Ayzenberg fundou o Laboratório de Aprendizagem e Desenvolvimento da Visão, que estudará o cérebro infantil com técnicas como neuroimagem funcional.
O trabalho visa não só aprimorar a IA com inspiração biológica, mas também aprofundar nosso conhecimento sobre o desenvolvimento cognitivo humano desde os primeiros anos de vida.
