Inteligência Artificial acertou nos vencedores dos Óscares
O computador da BigML, uma empresa dedicada à área do ‘machine learning’ – aprendizagem mecânica – conseguiu acertar todos os vencedores dos Óscares, nas categorias principais. O algoritmo foi desenvolvido com base em várias informações sobre os filmes, desde género, duração ou orçamento.
A criação de algoritmos avançados de forma a fazer previsões é uma das formas mais recorrentes para mostrar a capacidade das máquinas, nomeadamente em eventos desportivos.
Como é hábito, aquando da edição dos Óscares de Hollywood, são várias as empresas que tentam antecipar os vencedores. Este ano, a BigML alega ter acertado em 100 por cento dos previsões adiantadas a alguns dias da cerimónia.
A empresa publicou as estimativas no seu site e explicou a forma como a máquina foi ‘ensinada’. O estudo destinou-se às principais seis categorias – melhor filme, realizador, atores e atrizes principais e secundárias – e gerou um total de 28 125 combinações possíveis.
Para dotar o algoritmo, a BigML adicionou várias informações, entre as quais a duração, o género e o orçamento de cada candidato. Além disso, foram reunidos todos os prémios conquistados em eventos anteriores e as pontuações do IMDB, o site especializado em cinema.
Num processo que demorou cerca de 30 minutos a ‘ensinar’ ao computador, foi-lhe dada uma base de 1183 filmes lançados entre 2000 e 20017, o que perfez um total de mais de 100 dados sobre cada película.
Com uma probabilidade de acerto de 0,00003556 por cento, o computador descortinou todos os que viriam a sair vencedores da cerimónia.
De acordo com a empresa, ainda que aconteçam sempre surpresas inesperadas, quanto maior for o detalhe das informações incutidas à maquina, maior a probabilidade de acerto. Neste caso, a BigML fez o pleno ao prever a avaliação de 7000 membros da Academia que compõe o júri.
