Pesquisadores norte-americanos publicaram nesta semana um novo estudo sobre inteligência artificial que descreve um software capaz de aprender com pouquíssimo treino, ou seja, sem muitos arquivos de referência. Para chegar a isso, os desenvolvedores criaram um novo modelo de rede neural inspirada no córtex do cérebro humano, parte responsável por identificar cores, padrões e texturas. A inteligência artificial resultante desse processo conseguiu burlar os odiosos testes do CAPTCHA com bastante sucesso.
Outras IA precisam de algo em torno de 50 mil imagens diferentes para obter a mesma taxa de sucesso
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O treinamento desse software foi feito com apenas 260 imagens de letras em várias posições e orientações em uma fonte específica, o que resultou em 66,6% de sucesso nos testes de CAPTCHA. Outros softwares de inteligência artificial baseados em redes neurais tradicionais precisam de algo em torno de 50 mil imagens diferentes para obter a mesma taxa de sucesso.
É curioso ressaltar que, apesar de parecer uma taxa baixa de resultados positivos, é necessário ressaltar que, entre seres humanos, a taxa de acerto dos mesmos CAPTCHAs é de 87%. Com mais imagens para treinar, essa nova rede neural certamente poderia obter resultados superiores.
O objetivo dessa pesquisa era basicamente construir um modelo de rede neural que otimize o tempo e recursos para o treinamento. Isso é hoje o maior problema dos softwares de IA, que requerem uma grande quantidade de dados para conseguir operar com taxas de sucesso relativamente interessantes.
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