O cérebro não toma decisões do modo que cientistas pensavam = Publicação: Proceedings of the National Academy of Sciences => Diário da Saúde
Todo o desenvolvimento da inteligência artificial se fundamenta desde o princípio nos conhecimentos sobre o cérebro humano.
Mas uma nova descoberta promete mudar o modo como os cientistas pensam sobre ambas: A inteligência humana e a inteligência artificial.
Acontece que o padrão humano de tomada de decisões começa muito mais cedo no cérebro do que as teorias propõem, e o mecanismo recém desvendado pode oferecer novas ideias para projetar futuros sistemas de IA mais capazes e mais eficientes em termos de consumo de energia.
A visão há muito aceita pelos cientistas é que as decisões surgem somente depois que a informação percorre uma hierarquia rígida de regiões cerebrais, mas Alex Armstrong e Yurii Vlasov, da Universidade de Illinois (EUA), descobriram que uma das áreas de processamento sensorial mais primárias do cérebro, o córtex somatossensorial primário (S1), está ativamente envolvido nas atividades relacionadas à tomada de decisões.
Em vez de simplesmente transmitir informações, o córtex somatossensorial primário parece ser influenciado por regiões cerebrais superiores através de circuitos de retroalimentação. Essa regulação de cima para baixo sugere que a tomada de decisões envolve comunicação contínua entre múltiplas áreas cerebrais, em vez de um simples fluxo unidirecional de informações.
“O código neural do cérebro ainda é, em grande parte, uma linguagem desconhecida,” disse Yurii Vlasov. “Mas essa compreensão em nível de sistemas pode ser vista como um impacto potencial em como redes neurais artificiais mais eficientes podem ser construídas – como a próxima geração de IA pode ser concebida. Talvez, com essas analogias que aprendemos com cérebros reais, possamos aprimorar ainda mais a IA.”
Os sistemas de inteligência artificial, incluindo as famosas redes neurais convolucionais, têm sido inspirados pela ideia de que o cérebro processa informações em uma sequência unidirecional. De acordo com esse modelo tradicional, a informação sensorial viaja para cima através de regiões cerebrais cada vez mais complexas até chegar ao córtex frontal, onde as decisões são tomadas.
Em vez disso, as novas descobertas dão suporte a um modelo baseado na chamada inteligência natural, refinada pela evolução ao longo de centenas de milhões de anos. Nesse modelo, o cérebro não depende apenas de um fluxo de informações passo a passo: A tomada de decisões também depende de circuitos interconectados que permitem que a informação flua em ambas as direções entre as regiões cerebrais.
Como a inteligência biológica executa tarefas notavelmente complexas usando muito menos energia do que os sistemas de IA atuais, compreender essa arquitetura pode ajudar a orientar o desenvolvimento da inteligência artificial do futuro.
“Queremos aprender com bilhões de anos de evolução,” disse Yurii Vlasov. “Como essa inteligência biológica está organizada arquiteturalmente? Podemos aprender com o lado arquitetônico do cérebro e emulá-lo para tornar a IA mais eficaz, menos dependente de energia e mais inteligente do que é atualmente? É no nível de tomada de decisões que a IA atual deixa a desejar.”
A seguir, os pesquisadores planejam investigar a temporização desses sinais cerebrais com mais detalhes, incluindo desenvolver novas tecnologias para medir a atividade neural, a fim de compreender melhor como os circuitos de retroalimentação surgem e coordenam diferentes níveis de processamento cerebral.
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