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Por que uma Inteligência Artificial não foi capaz de resolver a equação “1+1+1+1+1+1+1”?

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Se você acha que a Inteligência Artificial é mais inteligente que eu e você juntos, lembre-se: qualquer inteligência artificial é criado pelo ser humano, que tem limitações. Nos games, as IAs podem ser superiores, mas nas tarefas do dia a dia, como resolver problemas de matemática comuns nas escolas, a tarefa de aprender e dar a resposta correta é mais complexa.

 

 

Uma IA que ficou de recuperação em matemática

 

A rede neuronal da DeepMind enfrentou problemas a resolver exercícios reais de aritmética, álgebra e probabilidade, sendo um verdadeiro fiasco ao acertar apenas 14 de 40 perguntas realizadas. O mais bizarro foi ver a IA responder corretamente a equação 1+1+1+1+1+1 (resposta: 6), mas não entregar o resultado correto da equação “1+1+1+1+1+1+1” (resposta: 7).

Outro momento inusitado foi a IA responder corretamente “quanto é 17 x 4.” (resposta: 68), mas ao apagar o ponto final da frase, a resposta passa a ser 69. Como isso é possível?

Existem inteligências artificiais capazes de calcular corretamente essas operações. O problema aqui é que a DeepMind queria criar uma rede neuronal capaz de aprender matemática do zero, recorrendo ao machine learning.

O que interessava nesse estudo era avaliar os modelos de inteligência artificial de propósito geral, e não aquelas que contam com conhecimentos de matemática incorporados. Os pesquisadores queriam analisar a destreza de raciocínio matemático desses modelos neuronais.

Porém, eles reconhecem que ainda não contam com uma boa ou razoável explicação para este comportamento, já que erros como o de “1+1+1+1+1+1+1 = 7” que não se reproduzem quando abordaram contas mais complexas é algo simplesmente surreal.

Nesse momento, sistemas de aprendizagem com as redes neuronais vão muito mal na hora de colocar em prática o racionamento algebraico. Por contar com habilidades de raciocínio geral, essas IAs não contam um modo que interprete de forma racional a leitura de operações matemáticas, realizando as mesmas da forma como recebem as perguntas propostas.

Ou seja, bem parecido com a mente humana: se você é especialista em conhecimentos gerais, certamente terá dificuldades em resolver os conhecimentos matemáticos. Simples assim.

 

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