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A rede neural multitarefa do Google pode fazer malabarismos com oito coisas ao mesmo
28-06-2017, 12:10 AM
Resposta: #1
A rede neural multitarefa do Google pode fazer malabarismos com oito coisas ao mesmo
[Imagem: gettyimages-117845375.jpg]

Confira minhas habilidades de multitarefa
Tim Robberts / Getty


Por Matt Reynolds

Os sistemas de aprendizagem profunda tendem a ser maravilhas do one-trick: eles são ótimos na tarefa que foram treinados para fazer, mas bastante horrível em tudo o mais. Agora, uma nova rede neural do Google sugere que a AI pode ser ensinada a fazer várias tarefas, afinal.

A maioria dos sistemas de aprendizagem profunda são construídos para resolver problemas específicos, como reconhecer animais em fotos do Serengeti ou traduzir entre idiomas . Mas se você tomar, por exemplo, um algoritmo de reconhecimento de imagem e depois treiná-lo para fazer uma tarefa completamente diferente, como reconhecer a fala, geralmente fica pior em seu trabalho original.

Os seres humanos não têm esse problema. Naturalmente, utilizamos nosso conhecimento de um problema para resolver novas tarefas e geralmente não esquecemos como usar uma habilidade quando começamos a aprender outro. A rede neural do Google faz um pequeno passo nessa direção, aprendendo simultaneamente a resolver uma série de problemas diferentes sem se especializar em nenhuma área.

A rede neural do Google Brain - uma das equipes de aprendizado profundo do gigante da pesquisa - aprendeu a realizar oito tarefas, incluindo reconhecimento de imagem e fala, tradução e análise de sentenças. O sistema, chamado MultiModel, é composto por uma rede neural central cercada por sub-redes que se especializam em tarefas específicas relacionadas ao áudio, imagens ou texto.

Desempenho consistente
Embora o MultiModel não tenha quebrado nenhum registro para as tarefas que ele tentou, seu desempenho foi consistentemente alto em toda a placa. Com uma pontuação de precisão de 86 por cento, suas habilidades de reconhecimento de imagem foram apenas em torno de 9% pior do que os melhores algoritmos especializados - combinando as habilidades dos melhores algoritmos em uso há cinco anos.

O sistema também mostrou outros benefícios. Os sistemas de aprendizagem profunda geralmente precisam ser treinados em grandes quantidades de dados para executar uma tarefa bem. Mas o MultiModel parece ter inventado uma maneira elegante de esquivar-se, aprendendo com dados relacionados a uma tarefa completamente diferente.

A capacidade da rede de analisar a gramática das frases, por exemplo, melhorou quando foi treinada em um banco de dados de imagens, mesmo que essa base de dados não tivesse nada a ver com a análise de sentenças.

Sebastian Ruder no Insight Center para Data Analytics em Dublin, Irlanda, está impressionado com a abordagem do Google. Se uma rede neural pode usar seu conhecimento de uma tarefa para ajudá-la a resolver um problema completamente diferente, pode melhorar nos que são difíceis de aprender por falta de dados úteis. "Nos leva mais perto no caminho da inteligência geral artificial", diz ele.

O Google lançou o código MultiModel como parte de seu projeto de fonte aberta TensorFlow, dando a outros engenheiros a oportunidade de experimentar a rede neural e colocá-lo à prova. A complexidade da rede, no entanto, pode tornar difícil para os pesquisadores descobrir o motivo das suas habilidades de multitarefa, diz Ruder.

Fonte: https://www.newscientist.com/article/213...s-at-once/
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