Nova IA do Google pode aprender diretamente com os humanos

A equipe do Google DeepMind desenvolveu um agente de IA que pode aprender tarefas diretamente de instrutores humanos. Num artigo publicado na Nature, os pesquisadores descrevem um processo denominado "transmissão cultural" para treinar o modelo de IA, sem utilizar quaisquer dados humanos pré-recolhidos. Este processo também permite que a IA aprenda e imite ações humanas com eficiência.

Processo de Transmissão Cultural com IA

O processo de transmissão cultural não depende de dados humanos pré-coletados. Em vez disso, a IA aprende imitando um instrutor humano, sem a necessidade de interação direta com humanos. Esse método é semelhante a assistir a um tutorial em vídeo, onde a IA observa, aprende e posteriormente aplica o comportamento observado.

Os testes foram realizados em um ambiente simulado chamado GoalCycle3D, onde a IA aprendeu com um demonstrador humano. Os resultados mostraram que a IA não apenas conseguiu executar as tarefas ensinadas, mas também lembrar das demonstrações mesmo após o especialista ter saído.

Essa abordagem tem o potencial de melhorar o treinamento de sistemas robóticos e pode ser aplicada em setores como automação de tarefas, atendimento ao cliente e muito mais.

Google, Preservação da Privacidade e a IA

Um aspecto importante desse método é a preservação da privacidade, pois a IA aprende em tempo real por meio de observação direta, reduzindo a necessidade de grandes conjuntos de dados que levantariam preocupações com privacidade.

Além disso, a pesquisa da DeepMind poderia melhorar o treinamento de sistemas robóticos – como ensinar as tarefas que você deseja que uma unidade automatize, como levantamento e colocação de caixas. A tecnologia também poderia ser potencialmente aplicada em sistemas de atendimento ao cliente, ampliando suas capacidades de aprendizagem interativa para fornecer suporte mais personalizado e adaptativo.

Limitações e Futuro

No entanto, a técnica apresenta algumas limitações, como a possibilidade de generalização incorreta do comportamento observado. Além disso, os cenários de treinamento foram relativamente simples, e mais pesquisa é necessária para determinar a aplicabilidade em tarefas mais complexas.

A Google DeepMind vê essa abordagem como um avanço na evolução da inteligência artificial geral, abrindo caminho para a influência cultural no desenvolvimento de IA.

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