<div dir="ltr"><h1 class="gmail-post-title entry-title" style="margin:0px;padding:3px 0px 4px 40px;color:rgb(158,82,5);background:url(&quot;//1.bp.blogspot.com/_GFo2NhVEkEk/TMwthzkMZyI/AAAAAAAALQ4/_uU0KZoMdHI/s1600/TinyIcon32x32.png&quot;) no-repeat rgb(246,246,246);font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;font-size:20.15px;line-height:normal;font-family:Verdana,sans-serif;letter-spacing:-1px"><a href="https://abertoatedemadrugada.com/2019/01/ai-de-conversao-de-mapas-da-google.html" style="color:rgb(226,114,0);text-decoration-line:none">AI de conversão de mapas da Google aprendeu a fazer batota</a></h1><div class="gmail-post-header-line-1" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Verdana,&quot;Trebuchet MS&quot;,Trebuchet,sans-serif;font-size:13px;background-color:rgb(246,246,246)"></div><div class="gmail-like" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Verdana,&quot;Trebuchet MS&quot;,Trebuchet,sans-serif;font-size:13px;background-color:rgb(246,246,246);padding:10px 0px 0px"><span height="60" href="https://abertoatedemadrugada.com/2019/01/ai-de-conversao-de-mapas-da-google.html" width="530" class="gmail-fb_iframe_widget" style="display:inline-block"><span style="display:inline-block;text-align:justify;vertical-align:bottom;width:530px;height:20px"></span></span></div><div class="gmail-post-body entry-content" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Verdana,&quot;Trebuchet MS&quot;,Trebuchet,sans-serif;font-size:13px;background-color:rgb(246,246,246)"><p></p><div class="gmail-separator" style="clear:both;text-align:center"><a href="https://abertoatedemadrugada.com/2019/01/ai-de-conversao-de-mapas-da-google.html" style="color:rgb(222,112,8);text-decoration-line:none;margin-left:1em;margin-right:1em"><img border="0" height="330" src="https://4.bp.blogspot.com/-iuTCBrezKys/XDKfTmrqHlI/AAAAAAAFNlE/LZpwZAmZZ7EzkD7Gkd73P-8x_PSpYwY9ACLcBGAs/s1600/AI.jpg" width="590" style="border-width: 0px;"></a></div><br>Nos últimos anos temos assistido à aplicação de Inteligência Artificial para tudo, mas nem sempre os resultados são aqueles que se esperam, como uma equipa do Google Maps descobriu.<br><br><a name="more" style="color:rgb(222,112,8)"></a>O caso remonta a 2017 mas continua a ser tão curioso hoje como o foi na altura. Para acelerar o processo de criação dos mapas, a Google decidiu recorrer a um sistema de inteligência artificial que tinha por objectivo olhar para fotografias aéreas e convertê-las em representação cartográfica das estradas, edifícios e outras áreas de interesse. Algo que o sistema até conseguia fazer surpreendentemente bem.<br><br>Tão bem que a equipa decidiu investigar um pouco mais de perto o processo. O problema com os sistemas de redes neuronais é que, para além de lhes darmos milhares ou milhões de exemplos para &quot;aprenderem&quot;, pouco ou nada sabemos quanto a que o sistema está realmente a &quot;pensar&quot; (não no sentido cognitivo, mas no sentido de processamento dos dados).<br><br>Para tentarem perceber um pouco mais do que estaria a fazer, a equipa decidiu pedir ao sistema para fazer o trabalho inverso, de converter a imagem dos mapas em fotografias aéreas novamente... e foi aí que descobriram um grande mistério:<br><br><div class="gmail-separator" style="clear:both;text-align:center"><a href="https://4.bp.blogspot.com/-Tl_Fl0DTSUQ/XDKe6NOCsOI/AAAAAAAFNk0/Ke5kJ4buBHQvYkWCTA8DYWGCmQ8B01p2wCLcBGAs/s1600/mapdetails.jpg" style="color:rgb(222,112,8);text-decoration-line:none;margin-left:1em;margin-right:1em"><img border="0" src="https://4.bp.blogspot.com/-Tl_Fl0DTSUQ/XDKe6NOCsOI/AAAAAAAFNk0/Ke5kJ4buBHQvYkWCTA8DYWGCmQ8B01p2wCLcBGAs/s560/mapdetails.jpg" style="border-width: 0px;"></a></div><br>O sistema estava a conseguir <a href="https://techcrunch.com/2018/12/31/this-clever-ai-hid-data-from-its-creators-to-cheat-at-its-appointed-task/" style="color:rgb(222,112,8);text-decoration-line:none">recriar fotos aéreas com detalhes que seria impossível saber</a> a partir das imagens simplificadas dos mapas. Imagens no mapa de estradas e parques davam origem a áreas com carros nos locais certos; telhados &quot;planos&quot; de edifícios recuperavam milagrosamente janelas e outras estruturas, etc. etc.<br><br>O que se veio a descobrir foi que o sistema não estava apenas a criar as supostas imagens dos mapas, mas <b>incluía também informação escondida sobre as fotos originais</b>.<br><br><div class="gmail-separator" style="clear:both;text-align:center"><a href="https://3.bp.blogspot.com/-a4ZlljX0sNo/XDKfAlAyRUI/AAAAAAAFNk4/4DdaLwbW884sqJwcoygj-v6-U11PPJHSgCLcBGAs/s1600/craftmaps.jpg" style="color:rgb(222,112,8);text-decoration-line:none;margin-left:1em;margin-right:1em"><img border="0" src="https://3.bp.blogspot.com/-a4ZlljX0sNo/XDKfAlAyRUI/AAAAAAAFNk4/4DdaLwbW884sqJwcoygj-v6-U11PPJHSgCLcBGAs/s560/craftmaps.jpg" style="border-width: 0px;"></a></div><br>Essa diferença tornava-se evidente quando se comparava o resultado do sistema com uma imagem do mapa tal como seria esperado; e que revelava diferenças de tonalidade imperceptíveis nos pixeis, que permitiam reconstruir as fotos aéreas originais. No fundo, em vez de se limitar a criar os mapas, o sistema aprendeu a fazer batota e a esconder a imagem original na imagem que deveria ser um mapa &quot;limpo&quot;.<br><br>Não é algo que o sistema tenha feito por &quot;maldade&quot; ou com qualquer propósito secundário; mas que serve para mostrar que, quando se quer ensinar uma máquina usando exemplos, nem sempre aquilo que ela aprende é aquilo que nós queremos ou que pensamos que ela aprendeu. No fundo... demonstra a pouca inteligência que as nossas inteligências artificiais têm.</div></div>