O Skynet é um tipo de inteligência artificial que opera em uma rede, composta de robôs e sistemas de computador.
Para os mais apreensivos - ou medrosos - em relação à evolução acelerada que a robótica e inteligência artificial estão tendo, os militares norte-americanos têm uma novidade para dar ainda mais calafrios: eles criaram uma rede que pode ser capaz de realizar análise de dados e percepção sensorial, com processamento visual, acústico e classificação de objetos ou atividades. É a chamada Skynet.
Para quem não lembra, no filme Exterminador do Futuro, um androide com habilidades militares foi enviado ao passado para dar fim à vida de um garoto, que posteriormente seria o principal responsável por uma revolta contra as máquinas. Quem articula esta incursão assassina é na verdade a Skynet, um tipo de inteligência artificial que opera em uma rede, composta de robôs e sistemas de computador. Por acaso, a Skynet voltou-se contra seus criadores, os humanos.
Segundo o site TGDaily, esta mini-Skynet tem como objetivo expandir e sofisticar as capacidades de análise em situações de perigo. Por mais que os soldados sejam profissionais altamente treinados, eles são humanos e suscetíveis a falhas.
Uma vez que computadores e robôs e possuem um poder de processamento de informação muito mais avançado que o cérebro humano, usar este tipo de tecnologia se tornou uma alternativa interessante às forças armadas. Tony Falcone, porta-voz da DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, algo como Agência de Pesquisa e Projetos Avançados de Defesa), disse que, apesar dos desafios que um projeto desses representa, a rede neural proposta pode dar às máquinas um poder de aprendizado nunca visto antes.
Tudo ainda está em testes, mas trata-se, de fato, de um estudo ousado. "Temos muito trabalho pela frente. Para se ter uma ideia, o sistema ótico humano utiliza seis camadas de processament o cortical, além de todos os pré-processamentos realizados pela retina. Conseguiremos os mesmos resultados, ou melhores, com duas ou três camadas computacionais", afirmou Falcone.
"Um aprendizado tão profundo não pode ser feito com um programa biomimético (que utiliza a simulação e repetição de padrões e processos pré-estabelecidos), mas acreditamos que os sistemas biológicos apresentam uma economia de complexidade, porém temos que ir mais a fundo e ter mais camadas. Estamos apenas começando a entender como fazer isso", completou.
De fato, como observa o porta-voz, o chamado "Deep Learning" poderá permitir, com a utilização de uma rede neural bem treinada, a obtenção de um nível "humano ou melhor que isso" em processos de análise de vídeo e outros tipos de sensores.
No fundo, todo esse aprendizado deve permitir aos comandantes tomadas de decisões mais corretas, de forma mais rápida e mais precisa. Vale lembrar que, em uma rede neural, inclusive na humana, sabe-se qual informação começa a ser processada, mas todo resultado desta análise é uma surpresa. Ninguém sabe o que acontece no meio do caminho, e as respostas obtidas vão sendo classificadas em novos padrões de comportamento.
Resta saber se estes especialistas estão preocupados em desenvolver medidas de contingência, caso alguns destes robôs passe a ter um comportamento, digamos, inadequado.
Para quem não lembra, no filme Exterminador do Futuro, um androide com habilidades militares foi enviado ao passado para dar fim à vida de um garoto, que posteriormente seria o principal responsável por uma revolta contra as máquinas. Quem articula esta incursão assassina é na verdade a Skynet, um tipo de inteligência artificial que opera em uma rede, composta de robôs e sistemas de computador. Por acaso, a Skynet voltou-se contra seus criadores, os humanos.
Segundo o site TGDaily, esta mini-Skynet tem como objetivo expandir e sofisticar as capacidades de análise em situações de perigo. Por mais que os soldados sejam profissionais altamente treinados, eles são humanos e suscetíveis a falhas.
Uma vez que computadores e robôs e possuem um poder de processamento de informação muito mais avançado que o cérebro humano, usar este tipo de tecnologia se tornou uma alternativa interessante às forças armadas. Tony Falcone, porta-voz da DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, algo como Agência de Pesquisa e Projetos Avançados de Defesa), disse que, apesar dos desafios que um projeto desses representa, a rede neural proposta pode dar às máquinas um poder de aprendizado nunca visto antes.
Tudo ainda está em testes, mas trata-se, de fato, de um estudo ousado. "Temos muito trabalho pela frente. Para se ter uma ideia, o sistema ótico humano utiliza seis camadas de processament o cortical, além de todos os pré-processamentos realizados pela retina. Conseguiremos os mesmos resultados, ou melhores, com duas ou três camadas computacionais", afirmou Falcone.
"Um aprendizado tão profundo não pode ser feito com um programa biomimético (que utiliza a simulação e repetição de padrões e processos pré-estabelecidos), mas acreditamos que os sistemas biológicos apresentam uma economia de complexidade, porém temos que ir mais a fundo e ter mais camadas. Estamos apenas começando a entender como fazer isso", completou.
De fato, como observa o porta-voz, o chamado "Deep Learning" poderá permitir, com a utilização de uma rede neural bem treinada, a obtenção de um nível "humano ou melhor que isso" em processos de análise de vídeo e outros tipos de sensores.
No fundo, todo esse aprendizado deve permitir aos comandantes tomadas de decisões mais corretas, de forma mais rápida e mais precisa. Vale lembrar que, em uma rede neural, inclusive na humana, sabe-se qual informação começa a ser processada, mas todo resultado desta análise é uma surpresa. Ninguém sabe o que acontece no meio do caminho, e as respostas obtidas vão sendo classificadas em novos padrões de comportamento.
Resta saber se estes especialistas estão preocupados em desenvolver medidas de contingência, caso alguns destes robôs passe a ter um comportamento, digamos, inadequado.
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