Estudos dizem que o cérebro pode aprender da mesma forma que alguns modelos computacionais

Os indícios podem facilitar a emulação do funcionamento dos cérebros dos mamíferos.

Os indícios podem facilitar a emulação do funcionamento dos cérebros dos mamíferos.

Novos estudos apoiam a ideia de que o cérebro aprende sobre o mundo de uma maneira semelhante a alguns modelos computacionais conhecidos como “aprendizado autodirigido”. Esse método permite que modelos computacionais aprendam sobre cenas visuais baseando-se apenas nas semelhanças e diferenças entre elas, sem rótulos ou outras informações externas.

Para podermos interpretar as informações sensoriais que chegam ao nosso cérebro é necessário que esse órgão desenvolva uma compreensão intuitiva do mundo que nos rodeia. Como o cérebro desenvolve essa compreensão intuitiva? Muitos cientistas acreditam que o cérebro possa usar um processo semelhante ao que é conhecido como “aprendizagem auto-supervisionada”. Nesse tipo de aprendizado de máquina, originalmente desenvolvido como uma forma de criar modelos mais eficientes para visão computacional, é permitido que modelos computacionais aprendam sobre cenas visuais com base apenas nas semelhanças e diferenças entre elas, sem rótulos ou outras informações.

“Este é um método muito poderoso porque agora você pode aproveitar grandes conjuntos de dados modernos, especialmente vídeos, e realmente desbloquear seu potencial. Grande parte da IA ​​moderna que você vê agora, especialmente nos últimos dois anos com ChatGPT e GPT-4, é resultado do treinamento de uma função objetivo auto-supervisionada em um conjunto de dados em grande escala para obter uma representação muito flexível.”
Aran Nayebi. Pós-doutorado no Centro ICoN

Pesquisadores do Centro Integrado de Neurociência Computacional (ICoN) do MIT descobriram por meio de dois estudos que, ao treinar modelos de redes neurais com aprendizado autodirigido contrastivo, os modelos geraram padrões de atividade muito semelhantes aos observados nos cérebros de animais realizando as mesmas tarefas. Isso sugere que esses modelos são capazes de aprender representações do mundo físico que podem ser usadas para fazer previsões precisas sobre o que acontecerá nesse mundo e que o cérebro dos mamíferos pode estar usando uma estratégia semelhante.

Os estudos serão apresentados na Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informações Neurais (NeurIPS) em dezembro de 2023. Eles exploram a possibilidade de que modelos computacionais autodirigidos de outras funções cognitivas possam mostrar semelhanças com o cérebro dos mamíferos. Um dos estudos treinou modelos para prever o estado futuro do ambiente usando vídeos naturalísticos, enquanto o outro focou em neurônios especializados chamados células de grade, que ajudam na navegação e codificação espacial no cérebro.

“O tema do nosso trabalho é que a IA projetada para ajudar a construir robôs melhores acaba sendo também uma estrutura para compreender melhor o cérebro de forma mais geral. (...) Ainda não podemos dizer se é o cérebro inteiro, mas em escalas e áreas cerebrais díspares, os nossos resultados parecem sugerir um princípio organizador”.
Aran Nayebi. Pós-doutorado no Centro ICoN

Os resultados desses estudos podem ser significativos para a criação de sistemas artificiais que emulam a inteligência natural e para uma melhor compreensão do funcionamento interno do cérebro. 

Com informações de Science Daily.
Visto no Brasil Acadêmico