Os matemáticos americanos criaram um sistema de aprendizado de máquina que pode "decodificar" o choro e o choro de bebês e entender o que eles querem de seus pais ou babás. Suas descobertas foram publicadas no Journal of Automatica Sinica.
Nos últimos anos, graças ao desenvolvimento da matemática e ao crescimento do poder computacional dos computadores, os cientistas têm a oportunidade de criar redes neurais complexas, sistemas de inteligência artificial capazes de realizar tarefas não triviais e até mesmo "pensar" criativamente, criando novos exemplos de arte e tecnologia.
Por exemplo, apenas nos últimos dois anos, os cientistas criaram IA capaz de vencer uma pessoa no "incontável" antigo jogo chinês Go, enquanto aprendia do zero a encontrar os eventos mais importantes da história nos jornais, escrevia scripts para jogos de computador e fotos e vídeos coloridos sob Van Gogh e pinte suas próprias fotos.
No início do ano passado, os cientistas revelaram um sistema de IA que pode distinguir manchas de câncer de pele melhor do que a maioria dos dermatologistas experientes. Um pouco antes, os programadores do Yandex criaram redes neurais que gravavam álbuns de música no estilo do Nirvana e da Defesa Civil e pintavam quadros no estilo de Wassily Kandinsky.
Liu e seus colegas adaptaram a inteligência artificial para resolver o problema mais exótico até agora - eles criaram um algoritmo que pode classificar com muita precisão o choro de bebês e o usaram para criar uma espécie de sistema de "tradução automática".
Muitos pais e pediatras experientes, como observam os cientistas, costumam notar que os padrões de choro dos bebês podem variar muito, dependendo do que exatamente estão faltando ou do que os incomoda em determinado momento.
Liu e sua equipe sugeriram que esses sinais obedecem às mesmas regras da fala humana articulada, usando conjuntos específicos de sons para denotar fenômenos e conceitos específicos.
Orientados por essa ideia, os cientistas criaram uma espécie de análogo de um programa de reconhecimento de fala que analisava gravações de choro de diferentes crianças feitas nas mesmas situações. Ela tentou destacar neles um certo conjunto de características comuns que formam a base para as "palavras" peculiares dessa linguagem infantil.
Vídeo promocional:
Usando esse algoritmo, os cientistas foram a uma das maternidades de Illinois e começaram a registrar e analisar os gritos dos bebês, usando a ajuda de babás experientes e médicos para determinar exatamente o que os bebês queriam.
Depois de analisar várias centenas de gravações de áudio, os cientistas identificaram cerca de uma dúzia de sinais que os bebês emitiram quando queriam que seus pais os alimentassem, trocassem suas fraldas, quisessem dormir ou atrair sua atenção por outros motivos.
Como observam os matemáticos, a estrutura desses sinais, uma espécie de "palavras" da linguagem infantil, era a mesma para todos os bebês, apesar das grandes diferenças na natureza de seu choro. Isso significa que os sistemas de aprendizado de máquina podem ser usados para decifrar esses sinais sem adaptá-los a cada criança individualmente.
Em um futuro próximo, os cientistas planejam testar o trabalho de seu programa em um grupo maior de crianças. Além disso, eles irão comparar se há diferenças na "linguagem infantil" entre representantes de diferentes grupos étnicos, e também usar versões mais avançadas de inteligência artificial para analisar as gravações e expandir a "transcrição" desses gritos.
