Apesar dos avanços acelerados da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano ainda leva vantagem sobre os computadores quando o assunto é transferir habilidades e aprender entre tarefas diferentes. Um novo estudo descreve como, muito provavelmente, fazemos isso.
Estudo de Princeton com macacos-rhesus (Macaca mulatta)
Conduzida por uma equipa da Universidade de Princeton, a pesquisa não realizou testes diretamente com pessoas. Em vez disso, os autores recorreram a animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: os macacos-rhesus (Macaca mulatta).
Nos experimentos, os macacos precisavam identificar formas e cores apresentadas num ecrã e, para responder, direcionavam o olhar para posições específicas. Enquanto a tarefa ocorria, varreduras cerebrais monitoravam padrões sobrepostos e áreas partilhadas de atividade no cérebro dos animais.
“Legos cognitivos” e o córtex pré-frontal: flexibilidade que a IA não acompanha
As varreduras indicaram que os cérebros dos macacos recorriam a diferentes conjuntos de neurónios - “Legos cognitivos”, nas palavras dos pesquisadores - de uma tarefa para outra. Em vez de criar tudo do zero, blocos já existentes podem ser reutilizados e recombinados em novos desafios, revelando uma flexibilidade neural que nem os melhores modelos de IA conseguem igualar.
“Modelos de IA de ponta conseguem atingir desempenho humano, ou até super-humano, em tarefas individuais”, diz o neurocientista Tim Buschman, da Universidade de Princeton. “Mas eles têm dificuldade para aprender e executar muitas tarefas diferentes.”
“Nós descobrimos que o cérebro é flexível porque consegue reutilizar componentes da cognição em muitas tarefas diferentes. Ao encaixar estes ‘Legos cognitivos’, o cérebro consegue construir novas tarefas.”
Como se vê no vídeo a seguir, os animais tinham de discriminar entre formas e cores em três tarefas separadas, porém relacionadas, que exigiam que eles aprendessem continuamente e aplicassem, de uma para outra, o que já sabiam.
Os blocos de Lego cognitivos identificados pelos autores estavam concentrados no córtex pré-frontal. Essa região é associada à cognição superior - resolver problemas, planear, tomar decisões - e parece ter um papel importante na flexibilidade cognitiva.
Os pesquisadores também observaram que, quando certos blocos cognitivos não eram necessários, a atividade neles diminuía. Isso sugere que o cérebro consegue “guardar” os Legos neurais de que não precisa de imediato, para focar melhor na tarefa em curso.
“Eu penso num bloco cognitivo como uma função num programa de computador”, diz Buschman.
“Um conjunto de neurónios pode discriminar cor, e a sua saída pode ser mapeada para outra função que aciona uma ação. Essa organização permite ao cérebro realizar uma tarefa ao executar, em sequência, cada componente dessa tarefa.”
Transferência de habilidades, limitações da inteligência artificial e “esquecimento catastrófico”
Essa lógica ajuda a explicar como macacos e, possivelmente, humanos conseguem adaptar-se a desafios e tarefas que nunca viram antes, usando conhecimentos já existentes para lidar com eles - algo com que a inteligência artificial, na sua forma atual, ainda tropeça.
Mais à frente, os autores sugerem que as descobertas podem contribuir para treinar IAs mais adaptáveis a tarefas novas. O trabalho também pode ser útil no desenvolvimento de tratamentos para transtornos neurológicos e psiquiátricos em que as pessoas têm dificuldade de aplicar habilidades a novos contextos.
Por enquanto, estes Legos cognitivos evidenciam, num nível fundamental, como os nossos cérebros são mais flexíveis e ajustáveis do que modelos de IA, que exibem o chamado esquecimento catastrófico: uma fragilidade em que redes neurais não conseguem aprender tarefas consecutivas sem esquecer como executar a última em que foram treinadas.
Embora alternar entre tarefas não seja exatamente ideal para o cérebro, aproveitar o que já sabemos numa atividade para resolver outra pode funcionar como um atalho valioso.
“Se, como sugerem os nossos resultados, o cérebro consegue reutilizar representações e computações entre tarefas, então isso pode permitir que alguém se adapte rapidamente a mudanças no ambiente, seja aprendendo a representação adequada da tarefa por meio de feedback de recompensa, seja recuperando-a da memória de longo prazo”, concluem os pesquisadores.
A pesquisa foi publicada na Nature.
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