Sistema de aprendizagem profunda da Microsoft bate humanos e a Google

A Microsoft Research, braço de pesquisa da companhia cofundada por Bill Gates, publicou um estudo em que seu sistema de aprendizagem profunda, uma rede neural que analisa informações proveniente de imagens, áudio e outras fontes, ficou ainda melhor.

Com isso, a máquina teve um desempenho melhor que a média dos humanos no que diz respeito a classificar um banco de imagens. A tarefa consiste em selecionar a categoria mais apropriada para as fotos.

A taxa média de erro pessoas está em 5,1%, enquanto o sistema da Microsoft ficou em 4,94%. Classificar uma imagem é uma tarefa complexa, que envolve análise visual e comparação com um banco de dados imenso. A Google também tem seu sistema de aprendizado profundo, o GoogLeNet, que tem taxa de erro de 6,6%.

"Embora nosso algoritmo produza um resultado superior nesse conjunto de dados em particular, isso não indica que a visão de máquina seja superior à humana no que diz respeito a reconhecimento de objetos em geral", diz o texto da pesquisa. Os cientistas dizem que a inteligência artificial ainda produz erros óbvios em uma tarefa que seria banal para pessoas de carne e osso.