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Data da publicação: 04/04/2011

Por Sarah Mascarenhas/Assessoria de Comunicação do ICMC-USP

A personagem Rosie, do desenho
animado Os Jetsons
Durante muitos anos, quando pensávamos em uma realidade completamente computadorizada, era comum vir a tona em nossa imaginação máquinas capazes de executar tarefas humanas e com aparência muito semelhante a de uma pessoa. Pensava-se até na hipótese de ocorrer uma revolta das máquinas contra os humanos. Estas e outras ideias geniosas já brilharam nas telas da televisão e do cinema, basta lembrar do desenho animado Os Jetsons ou do filme AI - Artificial Intelligence do diretor  Steven Spielberg.

Será que os pesquisadores estão realmente trabalhando em projetos como estes? Computadores capazes de aprender coisas que até hoje apenas humanos aprendiam? A realidade está longe dos moldes de Spielberg, mas muito já foi pesquisado e produzido nesta área em grandes centros de pesquisa espalhados por universidades do mundo inteiro.

Na cidade de São Carlos há destaque nesta área em diversos projetos de pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da Universidade de São Paulo (USP). Especificamente há um projeto focado na proposta de construir uma ferramenta capaz de aprender com eficiência e ainda com a vantagem de incluir nesse sistema mais características do neurônio humano. O projeto é conhecido como Redes Neurais Biologicamente Plausíveis, que é coordenado pelo professor João Luis Rosa, do Departamento de Ciências de Computação.

Em entrevista com o professor João Luis Rosa, ficou mais claro a razão de se estudar redes neurais biologicamente plausívieis. Neste momento o leitor fica com a dúvida: mas o que são redes neurais? E não é nenhum bicho de sete cabeças. Os pesquisadores trabalham em um modelo matemático que busca reproduzir, ou melhor, construir um sistema que simule o comportamento da rede neural cerebral, que nada mais são que sistemas computacionais com a capacidade de aprender com eficiência novas tarefas e conteúdos.


O que são redes neurais?

Diagrama simplificado de uma rede neural
Redes neurais são sistemas computacionais que buscam imitar o comportamento da rede neural do cérebro humano. Por que imitar o funcionamento do cérebro? A necessidade de se igualar à capacidade cerebral humana é clara, pois as máquinas hoje devem ser capazes de aprender novos procedimentos, repetir comandos além de adquirir e armazenar novas informações e comandos.

Um exemplo de computador que utiliza rede neural é o já famoso computador da IBM Watson, que venceu um programa de perguntas e respostas no mês de fevereiro de 2011, baseado no seu banco de dados e na capacidade de resolver um problema, ou melhor, responder perguntas de conhecimento geral.



Como testar a capacidade e eficiência de um computador? O pesquisador Alan Turing na metade do século XX, trabalhava na decodificação durante a II Guerra Mundial, decifrando os códigos da comunicação alemã e seus aliados. É um teste em que submetem-se uma pessoa, um computador e um apresentador. É feita uma série de perguntas aos participantes em uma sala fechada, enquanto o apresentador está em outra e tem que adivinhar quem respondeu a pergunta. Este teste era feito para entender a capacidade de atribuir às máquinas a noção de inteligência.

Os estudos nessa área ainda tem muito a avançar. Ainda não é possível trazer tantas características humanas para máquinas construídas pelos homens. Até o super computador Watson, mesmo tendo vencido duas pessoas no programa de perguntas Jeopardy, perdeu no começo do mês de março para um o deputado americano Rush Holt, que não é um político qualquer, e sim um físico nuclear num jogo de perguntas e respostas no congresso americano.

Outra pergunta que fica na cabeça de quem lê estas linhas é: para que desenvolver um sistema como o cérebro humano, que é capaz de aprender e reproduzir este novo conhecimento?


Quem é João Luis Rosa?
  
Prof. João Luis Rosa
Professor Doutor do Instituto de Ciências Matemáticas e Computação - ICMC, no Departamento de Ciências da Computação desde de 2008, seu Doutorado é em Linguística Computacional (Unicamp), além de também ter feito Mestrado em Engenharia de Computação (Unicamp), e ser graduado em Engenharia Elétrica - Eletrônica Automação (Unicamp).

Atualmente ministra aulas de Teoria da Computação e Linguagens Formais e Programação de Computadores para os cursos de Ciências e Engenharia de Computação. Está vinculado ao Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional - NILC e ao Laboratório de Computação Bioinspirada (BioCom). Sua experiência é mais voltada para a área de Ciência de Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, em que atua principalmente nos temas: processamento de línguas naturais, redes neurais artificiais, inteligência artificial, e computação.

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