Nova pesquisa do pesquisador Adrian Dyer, da universidade de Monash, pode resultar em sistemas de inteligencia artificial melhorados e melhores sistemas computacionais para reconhecimento facial. Dr. Dyer e um dos maiores especialistas australianos em abelhas e sua ultima pesquisa mostra que abelhas coletoras podem aprender a reconhecer rostos humanos ate quando vistos de diferentes pontos de vista.Dr. Dyer disse que a pesquisa poderia ser aplicada em areas de novas tecnologias, particularmente no desenvolvimento de sistemas que se utilizam de imagens. O cerebro da abelha, que contem menos que um milhao de neuronios, e realmente muito bom em aprender tarefas complexas. Programadores de aplicacoes graficas, que ate entao estavam trabalhando para resolver tarefas de reconhecimento visual utilizando recursos minimos de hardware encontrarao muitas informacoes na pesquisa.A maioria dos sistemas de reconhecimento tem um desempenho pobre na tarefa de reconhecer faces de diferentes pontos de observacao. Contudo, abelhas podem reconhecer varias visoes diferentes de faces rotacionadas utilizando um mecanismo para interpolar as visoes aprendidas anteriormente.Os resultados mostram que apesar das limitacoes neurais desses insetos, sua habilidade evoluiu para que eles sejam capazes de processar tarefas de reconhecimento visual complexas.Diego Cesar Florencio de QueirozFonte: http://taia2009.wordpress.com/2009/06/09/novas-descobertas-de-como-abelhas-enxergam-podem-melhorar-sistemas-de-inteligencia-artificial/http://www.sciencedaily.com/releases/2009/01/090123101211.htmAbout these ads Muitos pesquisadores tem desenvolvido software instrucional para uso colaborativo. Entretanto, poucos sistemas estao sendo construidos de forma que os recursos de ajuda disponiveis aos estudantes sejam baseados em pesquisa empirica, onde os estudantes realizam tarefas com sucesso ou nao (situacao de falha) durante o processo de colaboracao. Ambientes colaborativos podem aumentar a efetividade de interacoes de aprendizado em grupo, assumindo que estes sistemas oferecem ajuda a medida que os estudantes trabalham sobre problemas e criticam solucoes de outros estudantes. Os desenvolvedores necessitam conhecer mais sobre os tipos de conhecimento que os estudantes estao tipicamente habilitados a oferecer durante atividades de solucao de problemas, e que tipos de ajuda eles podem ter de estudantes mais experientes ou professores durante os varios estagios de seu desenvolvimento instrucional. Tambem precisam conhecer como mentores humanos fornecem tal ajuda, para que sejam desenvolvidos novos modelos computacionais de orientacao durante as interacoes colaborativas. Ha um grande interesse pelo desenvolvimento de sistemas de ensino colaborativo atraves de ambientes distribuidos. Muitos dos sistemas educacionais atuais conseguem atender apenas algumas das caracteristicas desejaveis em um sistema educacional. Ambientes como o proposto em (OLIVER, 1997) oferecem a possibilidade de colaboracao de estudantes e tutores atraves da Internet, mas nao implementam mecanismos de orientacao mais elaborados. Por outro lado, existe uma grande quantidade de sistemas ITS disponiveis para diversos dominios de conhecimento. Entretanto, estes sistemas sao usualmente desenvolvidos para exploracao individual, nao possuindo caracteristicas de colaboracao. Um ponto importante e a necessidade de desenvolver novas ferramentas que possam ser integradas para alcancar diversos principios pedagogicos. Estas ferramentas deveriam, alem de permitir a cooperacao dos estudantes durante a resolucao de problemas, oferecer orientacao e informacoes adicionais. Alem disso, e importante que uma ferramenta voltada ao ensino permita o aprendizado tambem de forma assincrona, onde o estudante possa criar sua propria programacao, mas ainda permitindo a colaboracao. Servicos adicionais como busca de informacao automatizada, salas de discussao e correio eletronico orientado