Mesmo com o avanço acelerado da inteligência artificial, o cérebro humano continua a levar vantagem numa área em que as máquinas ainda tropeçam: pegar no que aprendeu num contexto e aplicá-lo noutro. Um novo estudo ajuda a perceber como é que fazemos isso.
A investigação, liderada por uma equipa da Universidade de Princeton, não testou pessoas diretamente. Em vez disso, recorreu a animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: macacos rhesus (Macaca mulatta).
Os macacos foram convidados a identificar formas e cores num ecrã e, ao mesmo tempo, a olhar para direções específicas para indicar as respostas. Enquanto isso, foram feitas varreduras cerebrais para detetar padrões sobrepostos e zonas de atividade partilhadas no cérebro dos animais.
Essas varreduras mostraram que o cérebro dos macacos usa blocos distintos de neurónios - “Lego cognitivo”, como lhes chamaram os investigadores - em diferentes tarefas. Componentes já existentes podem ser reaproveitados e combinados em novos desafios, o que revela uma flexibilidade neural com a qual até os melhores modelos de IA não conseguem competir.
“Os modelos de IA mais avançados conseguem atingir desempenho humano, ou até sobre-humano, em tarefas individuais”, explica o neurocientista Tim Buschman, da Universidade de Princeton. “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. Ao encaixar estes ‘Legos cognitivos’, o cérebro consegue construir novas tarefas.”
Como se vê no vídeo abaixo, os animais tinham de distinguir entre formas e cores em três tarefas separadas, mas relacionadas, que exigiam aprendizagem contínua e a aplicação do que iam aprendendo de uma tarefa para a seguinte.
Os blocos de Lego cognitivo identificados pelos investigadores estavam concentrados no córtex pré-frontal. Esta região está associada a funções cognitivas superiores - resolução de problemas, planeamento e tomada de decisões - e parece ter um papel importante na flexibilidade cognitiva.
A equipa também verificou que, quando certos blocos cognitivos não eram necessários, a atividade nessas áreas diminuía. Isso sugere que o cérebro consegue “arrumar” os Legos neurais de que não precisa no momento, para se focar melhor na tarefa em mãos.
“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 que o cérebro execute uma tarefa ao realizar, de forma sequencial, cada componente dessa tarefa.”
Isto ajuda a explicar como os macacos e, possivelmente, os humanos conseguem adaptar-se a desafios e tarefas nunca vistos antes, usando conhecimentos já existentes para resolver novas situações - algo que a inteligência artificial, na sua forma atual, ainda tem dificuldade em fazer.
A médio prazo, os investigadores sugerem que estas conclusões podem ajudar a treinar IAs para serem mais adaptáveis a novas tarefas. O trabalho também pode ser útil no desenvolvimento de tratamentos para perturbações neurológicas e psiquiátricas em que as pessoas têm dificuldade em aplicar competências em contextos novos.
Para já, estes “Lego cognitivos” mostram, a um nível fundamental, porque é que o nosso cérebro é mais flexível e adaptável do que os modelos de IA, que apresentam a chamada esquecimento catastrófico: uma limitação que faz com que as redes neurais não consigam aprender tarefas consecutivas sem esquecer a última que treinaram.
Embora mudar de tarefa não seja propriamente o forte do nosso cérebro, aproveitar o que já sabemos de uma tarefa para outra pode ser um atalho muito útil.
“Se, como sugerem os nossos resultados, o cérebro puder reutilizar representações e cálculos entre tarefas, isso pode permitir adaptar-se rapidamente às 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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