Como a inteligência artificial pode ajudar espécies ameaçadas de extinção

A União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN, na sigla em inglês) mantém uma “Lista Vermelha”, em que as espécies são classificadas com base na ameaça de serem extintas. Criada em 1964, ela é a fonte de informação mais abrangente no mundo sobre o estado de conservação de espécies de animais, fungos e plantas.

Na lista, as espécies são classificadas em categorias: “Pouco preocupante”; “Quase ameaçada”; “Vulnerável”; “Em perigo”; “Criticamente em perigo”; “Extinta na natureza”; e, por fim, “Extinta”. Contudo, existe uma oitava classificação, reservada às espécies cuja falta de informação impede a aplicação de um estado de conservação adequado.

Uma espécie “Deficiente em dados” não significa que ela seja misteriosa ou desconhecida – orcas e mamoeiros entram nessa categoria, mesmo sendo amplamente estudados – e sim que há pouca ou nenhuma informação disponível sobre a distribuição e abundância da espécie.

A Lista Vermelha é um recurso inestimável para grande parte dos trabalhos de conservação. Contudo, mais de 20 mil espécies são classificadas como deficientes em dados – uma a cada seis das registradas pela IUCN. E essa lacuna de informações pode comprometer pesquisas que dependam e se apoiam na lista.

Pesquisadores criam algoritmo que analisa espécies cuja falta de informação prejudicava a classificação de risco. Muitas delas, ao que tudo indica, correm mais risco do que o imaginado.

Como a inteligência artificial pode ajudar espécies ameaçadas de extinção

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E se surgisse uma máquina consciente?

Por Rafael Battaglia

Não foi desta vez. Em junho, um engenheiro do Google afirmou que uma inteligência artificial com que trabalhava havia adquirido consciência – mas a história revelou-se um caô. As supostas provas eram uma seleção muito bem editada de conversas, feita para parecer que a IA realmente havia adquirido consciência e temia pela própria “morte” ao ser desligada. O funcionário acabou afastado do cargo.

Mas e se fosse um fato? E se surgisse uma inteligência artificial de verdade, capaz de pensar como um humano? A primeira opção que vem à mente é um cenário catastrófico, ao estilo Matrix ou Exterminador do Futuro – em que máquinas com quem não podemos concorrer intelectualmente escravizam ou eliminam a humanidade.

Stephen Hawking (1942-2018) afirmou em 2014 à rede de TV BBC que “o desenvolvimento de uma inteligência artificial plena pode dar fim à raça humana”. Hawking se refere a máquinas conscientes de fato. Elas são o que se denomina inteligência artificial geral – também chamada de “forte”, ou “verdadeira”.

Robôs desse tipo iriam precisar de um salário e seriam capazes de aumentar a qualidade de vida e o PIB mundial – ou elevar o desemprego de vez.

E se surgisse uma máquina consciente?

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Inteligência artificial aprende conceitos básicos da física clássica

Criado pela empresa de Inteligência Artificial britânica DeepMind, o programa foi batizado de PLATO, sigla em inglês para “aprendizado de física por autocodificação e rastreamento de objeto”, e foi criado para entender que objetos no mundo material seguem à risca as leis da física.

A DeepMind foi adquirida pela Google em 2014, e já contribuiu para o ramo de IAs com Flamingo, um programa que descreve com precisão uma foto usando apenas algumas imagens de treino, e com AlphaZero, um programa que derrotou os melhores adversários robóticos e humanos em partidas de xadrez.

Os cientistas procuraram tocar numa questão importante com a PLATO. Segundo eles, “algo está faltando” nas principais Inteligências Artificiais; elas “ainda têm dificuldade em capturar o conhecimento de ‘senso comum’ que guia previsões, inferências e ações em cenários humanos cotidianos”.

Pensando nisso, eles focaram em ensinar um conhecimento “intuitivo”: física clássica. Não é preciso assistir a uma aula de física para saber empiricamente que “tudo que sobe desce” e “dois objetos não ocupam o mesmo lugar”. PLATO foi treinada com vídeos de simulações de objetos se comportando da forma que deviam. Foram usados prismas retangulares e esferas de tamanhos e massas variados para simular colisões, tipos de movimentos variados, queda livre, entre outros.

O algoritmo foi alimentado com vídeos sem pé nem cabeça. E aprendeu a distinguir os que obedecem às leis da física.

Inteligência artificial aprende conceitos básicos da física clássica

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Imagen: como funciona a inteligência artificial do Google que transforma texto em imagem

No mundo da inteligência artificial, existem os chamados geradores texto-imagem. É um nome bem autoexplicativo: baseado na frase que o usuário digita, o sistema devolve uma imagem correspondente ao que foi escrito.

Até então, o líder no campo desse tipo de programa era o DALL-E, software criado pelo laboratório OpenAi. Agora, o Google resolveu entrar na jogada com o Imagen, anunciado na última terça (24).

O Imagen funciona da mesma forma que os outros geradores: com base em um texto, ele gera uma imagem. Na página dedicada ao programa, ele é descrito como tendo um “grau de fotorrealismo sem precedentes e uma profunda compreensão de linguagem”. De fato, basta observar as imagens divulgadas pela empresa para entender o potencial da nova ferramenta:

Alguns exemplos de imagens geradas pelo Imagen: a legenda embaixo é a tradução do texto em inglês que originou a imagem.

As imagens são geradas a partir de frases de variados graus de complexidade.

Segundo o Google, o Imagen produz imagens melhores do que o DALL-E. Para chegar a essa conclusão, a empresa criou uma métrica de comparação, chamada de DrawBench. Não é nada muito complexo: eles usaram o mesmo texto para criar imagens em diversos geradores. As produções foram submetidas a juízes humanos, que escolheram suas preferidas. E os resultados do Imagen foram escolhidos mais vezes do que os dos concorrentes.

Os resultados da nova ferramenta impressionam. Mas ela ainda vai demorar para ficar disponível ao público. Entenda por quê.

Imagen: como funciona a inteligência artificial do Google que transforma texto em imagem

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