Apesar dos avanços rápidos da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano continua a levar vantagem sobre os computadores na capacidade de transferir competências e aprender entre tarefas. Um novo estudo ajuda a esclarecer como é provável que façamos isso.
A investigação foi liderada por uma equipa da Princeton University. Em vez de testar pessoas, os cientistas recorreram a animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: macacos rhesus (Macaca mulatta).
Experiência com macacos rhesus (Macaca mulatta)
Aos macacos foi pedido que identificassem formas e cores num ecrã e que, para responder, olhassem em direcções específicas. Enquanto executavam a tarefa, foram feitas análises ao cérebro para detetar padrões sobrepostos e áreas de atividade partilhadas.
Como se vê no vídeo abaixo, os animais tinham de distinguir entre formas e cores em três tarefas separadas, mas relacionadas. Isso exigia que aprendessem continuamente e que aplicassem, de uma tarefa para a seguinte, aquilo que já sabiam.
‘Legos cognitivos’ no córtex pré-frontal e flexibilidade
As análises mostraram que os cérebros dos macacos recorriam a diferentes blocos de neurónios - “Legos cognitivos”, nas palavras dos investigadores - consoante a tarefa. Esses blocos já existentes podem ser reaproveitados e recombinados quando surgem novas tarefas, revelando uma flexibilidade neural com a qual nem os melhores modelos de IA conseguem competir.
“Os modelos de IA de última geração conseguem atingir desempenho humano, ou até super-humano, em tarefas individuais”, afirma o neurocientista Tim Buschman, da Princeton University. “Mas têm dificuldade em aprender e executar muitas tarefas diferentes.”
“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.”
Os blocos de Legos cognitivos identificados estavam concentrados no córtex pré-frontal. Esta região está associada à cognição superior - resolver problemas, planear, tomar decisões - e parece ter um papel importante na flexibilidade cognitiva.
Os investigadores observaram ainda que, quando certos blocos cognitivos não eram necessários, a atividade nesses blocos diminuía. Isto sugere que o cérebro consegue “arrumar” os Legos neurais de que não precisa de imediato, para se focar melhor na tarefa em curso.
“Penso num bloco cognitivo como uma função num programa de computador”, diz Buschman.
“Um conjunto de neurónios pode discriminar a cor, e a sua saída pode ser mapeada para outra função que desencadeia uma ação. Essa organização permite ao cérebro executar uma tarefa realizando, de forma sequencial, cada componente dessa tarefa.”
O que isto significa para a IA e para a saúde
Isto ajuda a explicar como os macacos - e possivelmente os humanos - conseguem adaptar-se a desafios e tarefas que nunca viram antes, usando conhecimento já adquirido para os resolver: algo com que a inteligência artificial, na sua forma atual, continua a debater-se.
Mais à frente, os investigadores sugerem que estas conclusões podem contribuir para treinar IAs mais adaptáveis a novas tarefas. O trabalho também poderá ser útil no desenvolvimento de tratamentos para perturbações neurológicas e psiquiátricas em que as pessoas têm dificuldade em aplicar competências a novos contextos.
Por agora, estes Legos cognitivos mostram, a um nível fundamental, porque é que os nossos cérebros são mais flexíveis e adaptáveis do que os modelos de IA, que apresentam o chamado esquecimento catastrófico: uma fragilidade que faz com que as redes neuronais não consigam aprender tarefas consecutivas sem esquecerem como executar a última em que foram treinadas.
Embora alternar entre tarefas não seja exatamente o ideal para o cérebro, aplicar aquilo que sabemos de uma tarefa noutra pode ser um atalho útil.
“Se, como os nossos resultados sugerem, o cérebro conseguir reutilizar representações e computações entre tarefas, então isto pode permitir uma adaptação rápida a mudanças no ambiente, seja aprendendo a representação adequada da tarefa através de feedback de recompensa, seja recuperando-a da memória de longo prazo”, concluem os investigadores.
A investigação foi publicada na Nature.
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