É só uma questão de tempo até chegarmos à Skynet, e este novo algoritmo certamente nos levará por esse caminho: ele aprende a identificar objetos sem a ajuda de terceiros.

Criado por pesquisadores da Universidade Brigham Young (EUA), o algoritmo cria seus próprios parâmetros a fim de identificar objetos em imagens. Mas como isso funciona? A BYU explica:

Para ensinar crianças, em vez de tentar explicar a diferença entre objetos, você mostra imagens e elas aprendem por conta própria a distinguir entre eles. O reconhecimento de objetos [do engenheiro Dah-Jye] Lee faz a mesma coisa: em vez de dizer ao computador o que olhar para distinguir entre dois objetos, os pesquisadores só o alimentam com um conjunto de imagens, e ele aprende por conta própria.

Ou seja, basicamente você mostra aviões para o computador, e depois ele consegue encontrar um avião em outra foto. Ele consegue identificá-lo calculando certos elementos, como os ângulos entre a fuselagem e as asas. Veja a análise que ele faz:

No estudo, Lee alimentou o algoritmo com imagens de rostos, aviões, carros e motos. Após analisar os conjuntos de imagens, ele estava pronto para identificar esses elementos em outras fotos. E ele conseguiu encontrar esses itens com 100% de precisão! (Com outros algoritmos, isso ficou entre 95% e 98%.)

Depois, o algoritmo recebeu uma tarefa mais difícil: identificar diferentes espécies de peixe. Neste caso, ele chegou a 99,4% de sucesso, o que também é ótimo. O estudo, publicado no periódico Pattern Recognition, mostra que o algoritmo tem um desempenho melhor do que os desenvolvidos por outras universidades e empresas privadas.

Os pesquisadores acreditam que o algoritmo possa ser usado para tarefas como identificar espécies em um habitat, ou encontrar falhas em um processo de produção. Afinal, quem precisa de humanos? [BYU via SlashGear]