Apesar dos avanços da inteligência artificial (IA), um novo estudo revela que crianças de apenas três anos superam os modelos de visão computacional mais avançados em tarefas de reconhecimento visual.
A pesquisa, liderada por Vlad Ayzenberg, professor da Temple University, em colaboração com a Universidade Emory, foi publicada na Science Advances e destaca como o sistema visual humano é mais eficiente e robusto do que os algoritmos atuais, mesmo em idade precoce.
Pesquisadores registraram sucesso dos pequenos
- No experimento, crianças de 3 a 5 anos foram expostas rapidamente (por 100 milissegundos) a imagens de objetos, com distrações visuais adicionadas, e ainda assim foram capazes de reconhecê-los com precisão notável.
- A expectativa inicial dos pesquisadores era que a tarefa, originalmente projetada para adultos, fosse difícil demais para crianças pequenas.
- Contudo, os resultados surpreenderam: os pequenos superaram os sistemas de IA — com exceção de modelos que receberam uma quantidade de dados visuais muito superior ao que um ser humano poderia experimentar.
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O que a IA pode “aprender” com o raciocínio das crianças
Ayzenberg defende que os cérebros infantis podem servir como modelo para o desenvolvimento de IA mais eficiente.
Ele aponta que, enquanto crianças aprendem com poucas experiências, os modelos de IA precisam de imensos volumes de dados e consumo energético elevado. O treinamento de grandes modelos como o ChatGPT, por exemplo, emite até 17 vezes mais carbono do que uma pessoa emite anualmente.
O estudo reforça a importância de entender os mecanismos neurais que permitem às crianças desenvolverem rapidamente habilidades perceptivas complexas.
Com esse objetivo, Ayzenberg fundou o Laboratório de Aprendizagem e Desenvolvimento da Visão, que estudará o cérebro infantil com técnicas como neuroimagem funcional.
O trabalho visa não só aprimorar a IA com inspiração biológica, mas também aprofundar nosso conhecimento sobre o desenvolvimento cognitivo humano desde os primeiros anos de vida.
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