Ugly bull, a falácia nesse argumento, é pensar que as redes neuronais actuais conseguem realmente funcionar como as redes neuronais de um cérebro. A teoria actual não produz inteligência geral, produz sim reconhecimento de padrões numa escala muito alargada.
É impossível basear condução em reconhecimento de objectos. Isto porque existem sempre objectos que nunca foram vistos. O facto de humanos ou animais o fazerem não significa que essa seja a melhor forma de uma máquina o fazer. Não vês aviões a bater as asas, nem pássaros com motores a jacto.
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As redes neuronais têm muitas aplicações, pelo que é natural desenvolver chips específicos para as acelerar. Estes chips não substituem os chips convencionais (excepto a correr redes neuronais).
O desenvolvimento destes chips é razoavelmente irrelevante. O que falta não é capacidade de computação. O que falta primeiramente é uma solução que funcione.
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Sobre que tecnologia usar, vai-se usar primeiramente aquela que permite chegar a uma solução. Depois logo se tenta usar mais barato, mais pequeno, etc.
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"Na condução autonoma o grande problema são as situações não previstas: a bicicleta que se atravessa no caminho; a bola do miudo que saltita; etc. situações do mundo real. Com 500 000 carros a receber inputs das mais variadas condições de condução, a Tesla é uma espécie de FB que, com os dados que obtem dos seus utilizadores, consegue conhecer e 'trabalhar' o respectivo perfil. As CNN's já permitem prever a trajectoria da objectos em movimento, como a bola que saltita, e que pode (ou não) ter o miudo a reboque. O algoritmo dira que há uma probabilidade de (por exemplo) 85% de haver um miudo atras da bola e comandar a travagem."
É impossível chegar a uma solução a partir da colecta de observações do que aconteceu, pois acontecem sempre coisas novas. Além disso, no treino de uma rede neuronal, dar-lhe 1 ou mais exemplos de algo não significa que se ensine a rede neuronal a reconhecer esse algo, ou mesmo que não se degrade algo que antes a rede reconhecia.
Para teres uma idea dos problemas que facilmente surgem no reconhecimento de padrões, lê sobre porque é que o Google Photos não reconhece "gorilas", "macacos", "chimpazés" (usa as palavras em inglês).
A solução da Google Waymo, usando LIDAR, é baseada primeiramente na detecção de tudo (e não no reconhecimento, isso vem depois). Logo, intrinsecamente consegue lidar com uma infinitude de obstáculos físicos, mesmo que estes nunca tenham sido enfrentados pelo automóvel. Esta distinção é crítica, e providencia algo que a "aproximação neuronal" não está apta a providenciar com a fiabilidade necessária (pelo menos no presente).
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"Um problema clássico da condução autónoma é o 'trolly problem'. Imaginem que o vosso carro fica sem travões e têm apenas duas opções: seguir a vossa rota e atropelar uma multidão ou desviar a direcção e atropelar um homem gordo. E como se codifica na rede neuronal este atributo moral? O MIT recolheu de milhões de pessoas do mundo fora as suas sentenças e as respostas são dispares e reveladoras da cultura de cada ponto do globo."
Isto é um problema ALTAMENTE secundário. Antes de considerar possíveis falhas mecânicas que tornem um acidente inevitável, está a prioridade de ter um sistema que funcione.
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"Nas nossas profissões temos que começar a perceber como e onde poderemos aplicar a AI e deveria ser obrigatória a formação nesta área. Quem não perceber um caracol de deep learning (ou outro algoritmo optimizador similar) vai ser ultrapassado. O que vale é que Portugal está sempre na rectaguarda da tecnologia com um delay de anos. A UMinho e a Bosch é que parece estarem a mexer-se."
Nisto concordo. As técnicas presentes de machine learning deveriam fazer parte de muitos currículos. Bem que podiam despachar o Camões e meter isto.
Mas é preciso também entender que estas técnicas não sãp a solução para tudo. No caso da condução autónoma, a aproximação da Waymo tem uma probabilidade elevada de funcionar. Essa aproximação também usa redes neuronais, mas não são centrais. A aproximação da Tesla não é de forma nenhuma garantido que funcione. Além disso, é garantido que SE funcionar, só vai funcionar MUITO MAIS TARDE do que a outra aproximação.
