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MIT, Google e Microsoft criam 1ª tabela periódica das IAs
Além de ser um framework unificado, a tabela periódica de IA oferece estratégias para reduzir vieses em algoritmos de Machine Learning. The post MIT, Google e Microsoft criam 1ª tabela periódica das IAs appeared first on Giz Brasil.
Cientistas do MIT, Google e Microsoft, nos EUA, criaram uma tabela periódica parecida com o arranjo ordenado de elementos químicos, mas organizando algoritmos de IA (Inteligência Artificial).
Uma equipe de cientistas apresentou a novidade na última segunda-feira (28), durante a 13ª Conferência Internacional de Aprendizado de Representações (ICLR), em Singapura.
Intitulado “I-Con: Estrutura Unificada de Aprendizado de Representações”, o estudo propõe uma fórmula única, baseada em teoria da informação, unificando mais de 23 métodos populares de Machine Learning. Entre eles, estão: algoritmos de classificação, redução de dimensionalidade, aprendizado contrastivo, modelagem de linguagem e agrupamento de dados.
I-Con significa “Information Contrastive Learning” (ou “Aprendizagem Contrastiva Baseada na Teoria da Informação”) — e também faz alusão à tabela periódica como ícone da ciência.
Conforme o estudo, a tabela periódica de IA é uma “estrutura matemática que unifica uma gama de técnicas de aprendizagem de representações”. Veja:
Imagem: MIT/Microsoft/Divulgação
Mas, antes de entender como funciona a tabela periódica de IA, é importante explicar as diferenças entre os conceitos do estudo.
Machine Learning
Primeiramente, o aprendizado de representações, que a tabela periódica visa estruturar, é um campo de estudos mais amplo de Machine Learning. Seu foco são as representações de dados de maneira estruturada.
O aprendizado contrastivo, por sua vez, é uma técnica específica do aprendizado de representações, que transforma dados brutos em representações significativas. Todo aprendizado contrastivo é aprendizado de representações, mas nem todo aprendizado de representações é contrastivo.
Aliás, o aprendizado contrastivo é importante para o avanço da IA porque seu uso ocorre especialmente em cenários de aprendizado auto-supervisionado, como classificação de imagens, separando dados brutos em representações.
A estrutura matemática é, portanto, uma ferramenta para cientistas encontrarem estratégias para aprimorar modelos existentes de IA.
Tabela periódica de IA
Na prática, o framework funciona como um unificador de algoritmos, permitindo visualizar relações ocultas entre métodos populares como SimCLR, CLIP, MoCo, k-Means, t-SNE.
Essa abordagem levou os autores a descreverem a ferramenta como uma “tabela periódica” da IA, onde cada técnica ocupa um lugar ordenado segundo sua estrutura probabilística. De acordo com os cientistas, a I-Con altera técnicas populares como variações de ideias matemáticas compartilhadas, como aprender relações entre pontos de dados.
A I-Con também permite combinar elementos de diferentes métodos para gerar novas abordagens. Um dos resultados mais notáveis foi a criação de um novo algoritmo de classificação de imagens não supervisionado, 8% superior em relação às melhores técnicas anteriores.
Shaden Alshammari, principal autora do estudo, afirma que a tabela periódica de IA não é só uma metáfora visual.
“Estamos começando a enxergar o machine learning como um sistema com estrutura própria, que pode ser explorado e previsto — e não mais como um jogo de tentativa e erro”
E para explicar o conceito de forma mais acessível, a Microsoft usou a seguinte analogia:
“Imagine um grande baile. Você conhece algumas pessoas, mas precisa se sentar em uma mesa com desconhecidos. Ao observar as interações, você tenta se aproximar de grupos que fazem sentido. Esse comportamento de associação — espontâneo e baseado em similaridade — é o que os algoritmos da tabela fazem com os dados.”
Como a tabela periódica se forma. Imagem: YouTube/Reprodução
A analogia significa que os algoritmos de IA da tabela periódica aprendem um tipo específico de relacionamento entre pontos de dados. Apesar de diferentes, a matemática por trás de cada abordagem é a mesma.
Além disso, a tabela periódica de IA oferece estratégias para reduzir vieses em algoritmos contrastivos e sugere formas de adaptar técnicas de um domínio (como classificação supervisionada) para outro.
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