“Estamos a tentar reduzir a diferença entre a capacidade da aprendizagem dos seres humanos e das máquinas (…) e descobrir a razão pela qual os seres humanos são tão bons a generalizar conceitos”, disse Joshua Tenenbaum, um dos responsáveis pela investigação, do Departamento de Ciência Cognitivas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos.

Segundo o estudo, a principal virtude dos seres humanos é a sua “velocidade” e “diversidade” na hora de aprender novos conceitos e aplicá-los em novas situações.

“Os computadores têm dificuldade de generalizar a partir de amostras individuais” disse Brenden Lake, da Universidade de Nova Iorque e autor do estudo.

Os investigadores concentraram em aprender caracteres escritos à mão de vários alfabetos e desenvolver um algoritmo que permita a sua generalização a partir de alguns exemplos.

“O computador não tem um programa que se aplica a cada situação, mas um programa completo de diversos programas de aprendizagem que se adapta a cada circunstância”, acrescentou.

Ao comparar a capacidade daqueles computadores quando confrontados com tarefas de aprendizagem, incluindo a criação a partir de exemplos de caracteres vistos apenas em poucas ocasiões, com outros computadores e seres humanos, comprovou-se como superavam outros computadores e igualavam-se aos seres humanos.

Em muitos casos, os resultados dos seres humanos e este novo modelo cognitivo eram “praticamente indistinguíveis”.

“Na inteligência artificial não há grandes resultados. Existe um conjunto de boa ideias que funcionam. Esta é outra boa ideia, mais um pequeno passo”, disse Lake.