Alibaba cria modelo de aprendizagem artificial superior à mente humana

Xangai (China), 15 jan (EFE).- O Instituto de Ciência de Dados de Tecnologias (IDST), braço de pesquisa do Grupo Alibaba, anunciou nesta segunda-feira que desenvolveu um sistema artificial de aprendizagem profunda que obteve uma pontuação mais alta que a de um ser humano em uma prova de compreensão de leitura da Universidade de Stanford.

O gigante chinês do comércio eletrônico informou hoje através de um comunicado que esta é a primeira vez que uma máquina supera os humanos na prova conhecida como SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), que possui cerca de 100 mil pares de perguntas e respostas baseadas em mais de 500 artigos da enciclopédia virtual Wikipedia.

Esta é considerada a melhor prova de compreensão de leitura de máquinas do mundo e atrai universidades, companhias e institutos que vão desde Google, Facebook, IBM e Microsoft até a Universidade Carnegie Mellon, a Universidade de Stanford e o Instituto de Pesquisa Allen, segundo a empresa chinesa.

Em 11 de janeiro, o "modelo de redes neurais profundas" desenvolvido pela Alibaba teve uma pontuação de 82,44 em Exact Match, proporcionando respostas exatas às perguntas e superando a pontuação dos humanos de 82,304.

O modelo aproveita a rede de atenção hierárquica que lê parágrafos, frases e palavras para localizar as fases precisas com possíveis respostas e, assegura Alibaba, tem um valor comercial significativo.

"Estamos especialmente entusiasmados porque acreditamos que a tecnologia subjacente pode ser aplicada de forma gradual a numerosas aplicações como serviço ao cliente, tutoriais dos museus e respostas em linha à consultas médicas de pacientes, diminuindo a necessidade da contribuição humana de uma maneira sem precedentes", apontou o cientista chefe de processamento de linguagem natural (NLP) do Alibaba, Luo Si.

Como exemplo, esta tecnologia foi aplicada no passado Dia do Solteiro, o festival global das compras pela internet, onde as máquinas responderam a uma grande quantidade de consultas de entrada.