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De acordo com o jornal português Público, Dois programas de inteligência artificial – um da Microsoft e outro da gigante chinesa Alibaba – conseguiram melhores resultados do que os humanos no SQuAD, um teste de compreensão de texto criado pela Universidade de Stanford.
O teste consiste em responder a perguntas, cujas respostas estavam em mais de 500 páginas da maior enciclopédia online. “Qual é a etnia de Nikola Tesla?”, “Qual é o maior objectivo em punir um crime?”, “Como se chama a nave espacial na série de televisão Doctor Who?” e “Quão grande é a floresta da Amazónia?” eram algumas das questões possíveis.
No final, a diferença de pontuações foi pequena: o sistema da Alibaba obteve 82,6 pontos, a equipa de investigação da Microsoft teve 82,4 e os humanos, 82,3. Mas para os cientistas das duas empresas é um “marco histórico” e para o criador do teste, “um forte começo para 2018”.
O SQuAD (sigla inglesa para Base de Dados de Perguntas e Respostas) foi criado para motivar equipas a criar sistemas de máquinas capazes de identificar respostas a perguntas a partir de porções de texto na Wikipedia. As respostas às mais de 100 mil perguntas possíveis estão no texto (de forma mais ou menos óbvia).
“A vitória significa que perguntas objectivas como ‘porque é que chove?’ podem agora ser respondidas pelas máquinas com elevada precisão”, nota Luo Si, o responsável pela equipa de linguagem natural da Alibaba, que tem a missão de pôr as máquinas da empresa a falar como humanos.
A Alibaba já utiliza partes da tecnologia no Singles Day, um festival de compras online dedicado às pessoas solteiras na China, para aliviar o número de perguntas feitas nos seus serviços online de apoio ao cliente.
A tecnologia da empresa baseiam-se num modelo hierárquico de atenção, em que a máquina começa por avaliar parágrafos, e depois frases e palavras até conseguir identificar as porções do texto com potenciais respostas (por exemplo, por conter palavras mencionadas na pergunta).
Luo Si antecipa que a tecnologia será “gradualmente introduzida em várias aplicações – desde apoio ao cliente, a tutoriais em museus, ou respostas online a pedidos de informação médica”.
