Pesquisadores da Universidade de Oxford tentaram recentemente recriar padrões de pensamento humano em máquinas, usando uma rede de imaginação guiada por linguagem (LGI). Seu método, descrito em um artigo pré-publicado no arXiv, poderia informar o desenvolvimento da inteligência artificial que é capaz de pensar como o humano, que envolve um fluxo de idéias mentais direcionado a um objetivo, guiado pela linguagem.

O pensamento humano geralmente requer que o cérebro compreenda uma expressão de linguagem específica e a use para organizar o fluxo de ideias na mente. Por exemplo, se uma pessoa saindo de casa percebe que está chovendo, ela pode dizer internamente, "Se eu conseguir um guarda-chuva, Eu posso evitar me molhar, "e, em seguida, decide pegar um guarda-chuva ao sair. Enquanto esse pensamento passa por sua mente, Contudo, ela saberá automaticamente o que a entrada visual (ou seja, gotas de chuva) que ela observa significa, e como segurar um guarda-chuva pode evitar que se molhe, talvez até imaginando a sensação de segurar o guarda-chuva ou de se molhar sob a chuva.

Embora algumas máquinas agora possam reconhecer imagens, processar a linguagem ou mesmo sentir as gotas de chuva, eles ainda não adquiriram essa capacidade de pensamento única e imaginativa. Os humanos podem alcançar esse "pensamento contínuo" porque são capazes de gerar imagens mentais guiadas pela linguagem e extrair representações da linguagem de situações reais ou imaginárias.

Nos últimos anos, os pesquisadores desenvolveram ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) que podem responder a perguntas de uma forma humana. Contudo, estes são meramente modelos de probabilidade, e, portanto, são incapazes de compreender a linguagem da mesma maneira e com a mesma profundidade que os humanos. Isso ocorre porque os humanos têm uma capacidade de aprendizagem cumulativa inata que os acompanha durante o desenvolvimento do cérebro. Descobriu-se que este "sistema de pensamento humano" está associado a substratos neurais específicos no cérebro, o mais importante deles é o córtex pré-frontal (PFC).

O PFC é a região do cérebro responsável pela memória de trabalho (ou seja, processos de memória que ocorrem enquanto as pessoas realizam uma determinada tarefa), incluindo a manutenção e manipulação de informações na mente. Em uma tentativa de reproduzir padrões de pensamento semelhantes aos humanos em máquinas, Feng Qi e Wenchuan Wu, os dois pesquisadores que realizaram o estudo recente, criou uma rede neural artificial inspirada no PFC humano.

"Propusemos uma rede de imaginação guiada por linguagem (LGI) para aprender gradativamente o significado e o uso de várias palavras e sintaxes, com o objetivo de formar um processo de pensamento de máquina semelhante ao humano, "os pesquisadores explicaram em seu artigo.

A rede LGI desenvolvida por Qi e Wu tem três componentes principais:um sistema de visão, um sistema de linguagem e um PFC artificial. O sistema de visão é composto por um codificador que desemaranha a entrada recebida pela rede ou cenários imaginados em representações populacionais abstratas, bem como um decodificador de imaginação que reconstrói cenários imaginários a partir de representações de nível superior.

O segundo subsistema, o sistema de linguagem, inclui um binarizador que transfere textos de símbolos em vetores binários, um sistema que imita a função do sulco intraparietal humano (IPS), extraindo informações de quantidade de textos de entrada e um textizador que converte vetores binários em símbolos de texto. O componente final de sua rede LGI imita o PFC humano, combinar entradas de representações de linguagem e visão para prever símbolos de texto e imagens manipuladas.

Qi e Wu avaliaram sua rede LGI em uma série de experimentos e descobriram que ela adquiriu com sucesso oito sintaxes ou tarefas diferentes de forma cumulativa. Sua técnica também formou o primeiro 'ciclo de pensamento da máquina, "mostrando uma interação entre imagens imaginadas e textos de linguagem. No futuro, a rede LGI desenvolvida pelos pesquisadores pode auxiliar no desenvolvimento de IA mais avançada, que é capaz de estratégias de pensamento semelhantes às humanas, como visualização e imaginação.

"O LGI aprendeu de forma incremental oito sintaxes (ou tarefas) diferentes, com o qual um loop de pensamento de máquina foi formado e validado pela interação adequada entre a linguagem e o sistema de visão, "escreveram os pesquisadores." Nosso artigo fornece uma nova arquitetura para permitir que a máquina aprenda, entender e usar a linguagem de uma forma humana que poderia, em última análise, permitir que uma máquina construísse cenários mentais fictícios e possuísse inteligência. "

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