Apesar dos avanços rápidos da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano continua a levar vantagem sobre os computadores quando se trata de transferir competências e aprender entre tarefas diferentes. Um novo estudo descreve um provável mecanismo por trás dessa capacidade.
Como foi feito o estudo com macacos-rhesus (Macaca mulatta)
A investigação foi liderada por uma equipa da Universidade de Princeton, mas não incluiu testes diretos em pessoas. Em vez disso, os cientistas recorreram a animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: macacos-rhesus (Macaca mulatta).
Os macacos tiveram de identificar formas e cores num ecrã e, para indicar as respostas, olhar em direções específicas. Enquanto executavam as tarefas, foram realizadas medições do cérebro para procurar padrões sobrepostos e zonas de atividade partilhada.
Como se pode ver no vídeo abaixo, os animais precisavam de distinguir entre formas e cores em três tarefas separadas, mas relacionadas, o que os obrigava a aprender continuamente e a aplicar, de uma tarefa para a seguinte, aquilo que já tinham adquirido.
Os “Legos cognitivos” e o papel do córtex pré-frontal
As medições mostraram que os cérebros dos macacos recorriam a diferentes blocos de neurónios - os “Legos cognitivos”, na expressão usada pelos investigadores - consoante a tarefa. Esses blocos pré-existentes podem ser reutilizados e recombinados em novos desafios, revelando uma flexibilidade neural que nem os melhores modelos de IA conseguem igualar.
"Os modelos de IA de ponta conseguem atingir desempenho humano, ou até super-humano, em tarefas individuais", afirma 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 diferentes. Ao encaixar estes 'Legos cognitivos', o cérebro consegue construir novas tarefas."
Os blocos de “Lego cognitivo” identificados pela equipa estavam concentrados no córtex pré-frontal. Esta região está associada a funções cognitivas superiores - como resolver problemas, planear e tomar decisões - e parece ter um papel relevante na flexibilidade cognitiva.
Os investigadores observaram ainda que, quando certos blocos cognitivos não eram necessários, a atividade nesses circuitos diminuía. Isto sugere que o cérebro consegue “arrumar” os Legos neurais de que não precisa no imediato, para se concentrar melhor na tarefa em curso.
"Penso num bloco cognitivo como numa 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 realizar uma tarefa ao executar, em sequência, cada componente dessa tarefa."
O que isto significa para a inteligência artificial e para a saúde
Este enquadramento ajuda a explicar como os macacos - e possivelmente os humanos - conseguem adaptar-se a desafios e tarefas que nunca viram antes, usando conhecimento já existente para os enfrentar, algo com que a inteligência artificial, na sua forma atual, continua a debater-se.
Mais à frente, os investigadores sugerem que estes resultados podem contribuir para treinar IAs mais adaptáveis a tarefas novas. O trabalho também poderá ser útil no desenvolvimento de tratamentos para perturbações neurológicas e psiquiátricas em que as pessoas têm dificuldade em aplicar competências em contextos diferentes.
Por agora, estes Legos cognitivos mostram, a um nível fundamental, por que razão os nossos cérebros são mais flexíveis e adaptáveis do que modelos de IA, que apresentam o chamado esquecimento catastrófico: uma fragilidade que impede as redes neuronais de aprenderem tarefas consecutivas sem esquecerem como executar a tarefa anterior em que treinaram.
Embora alternar entre tarefas não seja propriamente ideal para o cérebro, transferir o que sabemos de uma tarefa para outra pode funcionar como um atalho útil.
"Se, como sugerem os nossos resultados, o cérebro consegue 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 recordando-a da memória de longo prazo", concluem os investigadores.
A investigação foi publicada na Nature.
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