Facebook treinou uma Inteligência Artificial para esquecer dados menos importantes

Quanto menor for a utilidade dos dados, mais depressa expiram e são eliminados do sistema.

Hitesh Choudhary/Unsplash

Os computadores são máquinas admiráveis, conseguem lembrar-se de praticamente tudo. Normalmente isto é uma coisa boa, porque não há interesse que dados importantes se percam de repente. No entanto, não conseguem distinguir entre as várias fontes de informação, o que quer dizer que todos os tipos de dados são processados da mesma forma, empregando sempre os mesmos recursos.

À medida que a quantidade de dados aumenta, os sistemas de Inteligência Artificial têm de alocar cada vez mais recursos para lidar com eles, e, como sabemos, os recursos num computador são sempre finitos. Por isto, o Facebook quer ajudar as futuras Inteligências Artificiais a terem mais atenção aos dados importantes através da atribuição de uma data de validade.

O sistema chama-se Expire-Span, e foi desenhado para ajudar redes neurais a ordenar e guardar a informação mais pertinente para a tarefa que estão a levar a cabo, de uma forma mais eficiente. A primeira coisa que o Expire-Span faz, é prever qual a informação será mais útil para a rede, num determinado contexto e depois atribui uma data de validade a esses dados. Segundo os responsáveis por este projecto, Angela Fan e Sainbayar Sukhbaatar, quanto maior for a importância que o Expire-Span atribuir a uma determinada informação, mais longe no futuro estará a data de validade.

Desta forma, as redes neurais vão poder manter a informação mais pertinente durante mais tempo e simultaneamente limpar espaço na memória, esquecendo os dados considerados irrelevantes. Cada vez que um novo conjunto de dados é adicionado, o sistema vai avaliar, não só a sua importância relativa, como também reavaliar a importância dos dados existentes em relação aos novos. Isto também ajuda a Inteligência Artificial a usar a memória disponível mais eficientemente, o que facilita a escalabilidade de todo o sistema.

O acto de esquecer para uma IA é uma tarefa difícil, Tal como acontece com os zeros e uns que compõem o código da AI, o sistema apenas consegue lembrar-se de um conjunto de dados, ou não. É aqui que reside a dificuldade principal. As tentativas anteriores envolveram a criação de um método de compressão dos dados menos importantes, para ocuparem menos espaço na memória. Este método não é muito eficaz, porque, segundo Angela Fan e Sainbayar Sukhbaatar, como resultado da compressão, a informação fica “menos clara”.

“O Expire-Span calcula a data de validade da informação para cada estado escondido, cada vez que um bocado de informação é apresentado e determina quanto tempo é que essa informação é guardada na memória. A decadência gradual de alguma informação é a chave para manter a informação sem tornar as coisas mais confusas na IA. O mecanismo de aprendisagem permite ao modelo que ajuste o prazo à medida que é necessário. O Expire-Span calcula a previsão com base no contexto aprendido a partir dos dados e através da influência das memórias circundantes”, explicam os cientistas.

Apesar do desenvolvimento deste sistema ainda estar no início, o próximo passo na pesquisa será o desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial mais parecidos com a forma de funciona da mente humana. A equipa está a estudar diferentes tipos de memórias e de redes neurais. No futuro, a equipa espera desenvolver um sistema mais parecido com a memória do cérebro humano, mas que também é capaz de aprender nova informação muito mais depressa do que as IA baseadas na tecnologia actual.

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