Os nossos cérebros ainda conseguem superar a IA com um truque inteligente.

Apesar dos avanços vertiginosos da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano continua a superar os computadores numa capacidade essencial: transferir competências e aprender de forma eficaz entre tarefas diferentes. Um novo estudo ajuda a explicar o mecanismo provável por trás dessa vantagem.

O que o estudo procurou perceber sobre a flexibilidade cognitiva do cérebro

A investigação foi liderada por uma equipa da Universidade de Princeton, mas não recorreu a testes com pessoas. Em vez disso, os cientistas estudaram animais muito próximos de nós em termos biológicos e do funcionamento cerebral: macacos-rhesus (Macaca mulatta).

Nestes ensaios, os macacos tinham de distinguir formas e cores apresentadas num ecrã e, para indicar a resposta, desviavam o olhar para direcções específicas. Enquanto executavam as tarefas, foram realizadas varrimentos cerebrais para detectar padrões sobrepostos e zonas de actividade partilhada no cérebro dos animais.

Córtex pré-frontal e os “Legos cognitivos” do cérebro

Os registos mostraram que, em tarefas diferentes, o cérebro dos macacos activava conjuntos distintos de neurónios - aquilo a que os autores chamaram, metaforicamente, “Legos cognitivos”. A ideia central é que estas “peças” podem ser reutilizadas, reconfiguradas e recombinadas quando surge uma tarefa nova, revelando uma flexibilidade neural que, segundo os investigadores, nem os melhores modelos actuais de IA conseguem igualar.

O neurocientista Tim Buschman, da Universidade de Princeton, resume o contraste assim: os modelos de IA mais avançados podem atingir desempenho ao nível humano - ou até sobrehumano - quando se focam numa tarefa isolada, mas tendem a ter dificuldade quando precisam de aprender e executar muitas tarefas diferentes.

Na interpretação da equipa, o cérebro consegue ser versátil precisamente por reaproveitar componentes da cognição em múltiplos contextos. Ao “encaixar” estes Legos cognitivos, torna-se possível construir rapidamente uma nova tarefa a partir de elementos já existentes.

Como se observa no vídeo associado ao estudo, os animais realizaram três tarefas distintas, mas relacionadas, sempre assentes na discriminação entre formas e cores. O desenho experimental obrigava-os a aprender continuamente e a transportar o que já sabiam de uma tarefa para a seguinte.

Onde estão estas “peças” e como o cérebro as gere

As “peças” identificadas concentravam-se sobretudo no córtex pré-frontal, região associada à cognição de nível superior - resolução de problemas, planeamento e tomada de decisões - e que parece desempenhar um papel-chave na flexibilidade cognitiva.

Além disso, os investigadores verificaram que, quando determinados blocos não eram necessários, a actividade nessas redes diminuía. Isto sugere que o cérebro consegue, por assim dizer, guardar temporariamente os Legos que não precisa no momento, para reduzir interferências e manter o foco na tarefa em curso.

Buschman propõe uma analogia directa com a informática: um bloco cognitivo funciona como uma função num programa. Um conjunto de neurónios pode, por exemplo, dedicar-se a discriminar a cor; o resultado dessa operação pode depois ser encaminhado para outra “função” que desencadeia uma acção. Esta organização permitiria completar uma tarefa ao executar em sequência cada um dos seus componentes.

O que isto explica sobre humanos (e por que a IA ainda tropeça)

Este mecanismo ajuda a compreender como os macacos - e possivelmente também os humanos - conseguem adaptar-se a desafios inéditos, aplicando conhecimento já adquirido a situações novas. É precisamente aqui que a inteligência artificial, na sua forma actual, costuma falhar.

Um dos problemas conhecidos nos modelos de aprendizagem automática é o chamado esquecimento catastrófico: redes neuronais artificiais têm dificuldade em aprender tarefas de forma consecutiva sem perder desempenho na tarefa anterior em que foram treinadas. Em contraste, os Legos cognitivos descritos no estudo ilustram, a um nível fundamental, por que motivo os nossos cérebros tendem a ser mais adaptáveis do que muitos sistemas de IA.

Ainda assim, alternar constantemente entre tarefas não é necessariamente ideal para o cérebro. Mesmo assim, transferir estratégias de uma tarefa para outra pode funcionar como um atalho valioso, poupando tempo e esforço de reaprendizagem.

Implicações práticas: educação, reabilitação e desenho de IA

Se estas “peças” puderem ser descritas e modeladas com maior precisão, abrem-se possibilidades interessantes para treinar sistemas de IA com maior capacidade de generalização e reutilização de competências, aproximando-os de um estilo de aprendizagem mais modular e menos propenso ao esquecimento catastrófico.

Há também potenciais aplicações clínicas: compreender como o cérebro reutiliza componentes pode ajudar a desenvolver intervenções para perturbações neurológicas e psiquiátricas em que as pessoas têm dificuldade em aplicar competências a novos contextos - um obstáculo frequente, por exemplo, em programas de reabilitação e adaptação ao dia a dia.

Ao mesmo tempo, importa notar que as tarefas estudadas são relativamente controladas e que os resultados, embora sugestivos, exigem validação em cenários mais complexos e, idealmente, com diferentes métodos e populações. Mesmo assim, o padrão observado fornece um quadro concreto para investigar como a flexibilidade cognitiva emerge de circuitos neurais reutilizáveis.

Conclusão dos autores

Nas palavras dos investigadores, se - como os dados indicam - o cérebro consegue reutilizar representações e cálculos entre tarefas, então isso pode permitir uma adaptação rápida a mudanças no ambiente, seja aprendendo a representação adequada através de feedback de recompensa, seja recuperando-a da memória de longo prazo.

O estudo foi publicado na revista científica Nature.