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Machine learning & AI

Crianças pequenas superam AI em reconhecimento visual

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Uma nova pesquisa revela que crianças pequenas superam os modelos de machine learning em tarefas de reconhecimento visual, destacando a eficiência perceptual humana em comparação à tecnologia atual de inteligência artificial (AI).

Contexto da pesquisa

Realizada por Vlad Ayzenberg, professor assistente no Departamento de Psicologia e Neurociência da Temple University, a pesquisa analisa as capacidades de reconhecimento visual em crianças de 3 a 5 anos versus as melhores tecnologias em visão computacional. “Nossos achados sugerem que o sistema visual humano é muito mais eficiente em termos de dados do que a AI atual”, afirma Ayzenberg.

Método proposto

Os pesquisadores compararam as habilidades perceptuais visuais de crianças em um experimento em que identificavam objetos em imagens apresentadas a 100 milissegundos, enquanto sua atenção era desviada por fatores como ruído. Esse método foi adaptado de tarefas projetadas para adultos.

Resultados e impacto

Os resultados mostraram que as crianças superaram os modelos de visão computacional mais sofisticados, exceto aqueles que tinham experiência visual superior a qualquer humano. “Este estudo fornece um benchmark para esses modelos de AI: O que as crianças pequenas podem fazer. A AI pode alcançar o que uma criança de 3 anos consegue, usando menos dados do que antes?”, questiona Ayzenberg.

“Modelos de AI são úteis, mas cometem erros que nenhum humano cometeria”
(“AI models are useful, but they make mistakes that no human would.”)

— Vlad Ayzenberg, Professor Assistente, Temple University

Além disso, a pesquisa sugere que insights sobre a percepção visual infantil podem melhorar os modelos de AI. Ayzenberg planeja usar técnicas como MRI funcional em bebês para medir a atividade cerebral durante tarefas cognitivas específicas, o que pode levar ao desenvolvimento de agentes de AI mais semelhantes aos humanos.

Com o aumento contínuo da integração de AI em diversas áreas, os próximos passos incluem a aplicação desse conhecimento na criação de sistemas que se aproximem mais da eficiência perceptual humana.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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