A inteligência artificial pode agora produzir ensaios premiados e ajudar os médicos a diagnosticar doenças com uma precisão impressionante. No entanto, quando se trata de verdadeira flexibilidade mental, o cérebro vivo ainda apresenta vantagens claras.
Os humanos se adaptam a novas situações e informações com extraordinária facilidade. Aprender software de computador desconhecido, experimentar uma nova receita ou descobrir as regras de um novo jogo muitas vezes acontece rapidamente para os humanos, enquanto os sistemas de IA normalmente lutam “na hora” para se adaptar e aprender de forma eficaz em tempo real.
Num novo estudo, neurocientistas da Universidade de Princeton identificaram uma razão chave para esta diferença. O cérebro humano reutiliza repetidamente os mesmos “blocos” cognitivos em diferentes situações, combinando-os e recombinando-os para criar novos padrões de comportamento.
“Modelos sofisticados de IA podem atingir o desempenho humano, ou mesmo super-humano, em tarefas individuais. Mas eles têm dificuldade para aprender e executar uma variedade de tarefas”, disse Tim Bushman, autor sênior do estudo e diretor associado do Instituto de Neurociências de Princeton. “Descobrimos que o cérebro é flexível porque pode reutilizar componentes do conhecimento em diferentes tarefas. Ao juntar esses ‘Legos cognitivos’, o cérebro é capaz de criar novas tarefas.”
O estudo foi publicado em 26 de novembro na revista a natureza.
Construtivismo: Reutilizando habilidades em novas situações
Se alguém já sabe afinar uma bicicleta, aprender a consertar uma motocicleta pode ser mais simples. Criatividade é a capacidade de criar uma nova habilidade a partir de habilidades simples e familiares, derivadas de experiências relacionadas.
“Se você já sabe fazer pão, pode usar essa habilidade para fazer um bolo sem ter que aprender a assar do zero”, disse Sina Tafazoli, PhD, pesquisadora de pós-doutorado no Bushman Lab de Princeton e principal autora do novo estudo. “Você reutiliza habilidades existentes – usar um forno, medir ingredientes, amassar massa – e combiná-las com novas, como bater e fazer glacê, para criar algo completamente diferente.”
Até agora, as evidências sobre como exatamente o cérebro suporta esse tipo de pensamento flexível e composicional são limitadas e às vezes conflitantes.
Para obter uma imagem mais clara, Tafazoli treinou dois macacos rhesus machos para realizar três tarefas relacionadas enquanto registrava a atividade em seus cérebros.
Examinando a flexibilidade com tarefas de categorização visual
Em vez de tarefas do mundo real, como cozinhar ou consertar bicicletas, os animais foram solicitados a realizar três tarefas de categorização visual. Em uma tela, eles viram uma série de bolhas coloridas semelhantes a balões. A tarefa deles era decidir se cada bolha se parecia com um coelho ou com a letra “T” (categorização de formas) ou se parecia mais vermelha ou mais verde (categorização de cores).
O desafio foi mais difícil do que parecia. As bolhas variavam em quão claras eram as diferenças. Algumas imagens lembravam claramente um coelho ou eram nitidamente vermelhas, enquanto outras não eram claras e exigiam um julgamento cuidadoso para separar as categorias.
Para tomar a decisão sobre a forma ou cor, cada macaco indicava sua resposta olhando em uma das quatro direções diferentes na tela. Numa versão da tarefa, por exemplo, olhar para a esquerda significava que o animal julgava que a bolha era um coelho, enquanto olhar para a direita indicava que se parecia mais com um “T”.
Uma parte importante do experimento foi que cada tarefa tinha suas próprias regras específicas, mas compartilhava elementos-chave com as outras.
Uma tarefa de cores e uma tarefa de forma exigiam que os animais olhassem na mesma direção para indicar suas preferências, enquanto ambas as tarefas de cores pediam aos macacos que categorizassem as cores da mesma maneira (como mais vermelho ou mais verde), mas que olhassem em direções diferentes ao sinalizar seu julgamento de cores (categorização de cores).
Este projeto permite aos pesquisadores ver se o cérebro reutiliza os mesmos padrões neurais, ou blocos de construção cognitivos, sempre que as tarefas compartilham certas características.
Córtex pré-frontal como centro para blocos cognitivos reutilizáveis
Depois de examinar os padrões de atividade cerebral, Tafazoli e Bushman descobriram que o córtex pré-frontal, uma área na parte frontal do cérebro envolvida no pensamento e na tomada de decisões de nível superior, tinha vários padrões repetitivos de atividade. Esses padrões apareciam sempre que grupos de neurônios trabalhavam juntos em direção a um objetivo comum, como distinguir cores.
Bushman refere-se a esses padrões como os “Legos cognitivos” do cérebro, um conjunto de blocos de construção que podem ser montados de forma flexível para criar diferentes comportamentos.
“Penso em um bloco cognitivo como uma função de um programa de computador”, disse Bushman. “Um conjunto de neurônios pode discriminar cores e sua saída pode ser mapeada para outra função que executa uma ação. Essa organização permite que o cérebro execute uma tarefa executando sequencialmente cada componente dessa tarefa.”
Para uma tarefa de cores, por exemplo, o cérebro combinará um bloco que determina a cor da imagem com outro bloco que direciona os movimentos dos olhos em direções específicas. Quando o animal muda para uma tarefa diferente, como julgar a forma em vez da cor enquanto usa o mesmo movimento ocular, o cérebro ativa o bloco para processamento da forma com o bloco para o mesmo movimento ocular.
Esta distribuição de bloqueios apareceu principalmente no córtex pré-frontal e não foi observada na mesma extensão em outras regiões do cérebro. A descoberta sugere que este tipo de composição pode ser uma característica distintiva do córtex pré-frontal.
Ative e desative o bloqueio para aprimorar o foco
Taffazoli e Bushman também observaram que o córtex pré-frontal acalmava certos bloqueios cognitivos quando não eram necessários. Isso ajuda o cérebro a se concentrar na tarefa mais relevante em um determinado momento.
“O cérebro tem uma capacidade limitada de controle cognitivo”, disse Tafazoli. “Você precisa restringir algumas de suas habilidades para poder se concentrar no que é atualmente importante. Concentrar-se na categorização de formas, por exemplo, reduz momentaneamente sua capacidade de codificar cores porque o objetivo é a discriminação de formas, não a cor.”
Ao ativar e suprimir seletivamente diferentes bloqueios, o cérebro pode evitar sobrecarga e manter o foco no objetivo atual.
Legos cognitivos, IA e saúde mental
Esses legos cognitivos podem ajudar a explicar por que as pessoas muitas vezes conseguem realizar novas tarefas tão rapidamente. O cérebro nem sempre precisa começar do zero. Em vez disso, pode basear-se em componentes mentais existentes, recombiná-los e evitar a duplicação de trabalho, uma técnica que normalmente falta aos atuais sistemas de IA.
“Um dos principais problemas do aprendizado de máquina é a interferência catastrófica”, disse Tafazoli. “Quando uma máquina ou rede neural aprende algo novo, elas esquecem e substituem memórias anteriores. Se uma rede neural artificial sabe fazer um bolo, mas depois aprende a fazer biscoitos, ela esquecerá como fazer um bolo.”
A incorporação da composicionalidade na IA poderia, em última análise, tornar os sistemas artificiais mais semelhantes aos humanos na sua aprendizagem, permitindo-lhes adquirir novas competências ao longo do tempo, sem apagar as antigas.
Os mesmos princípios também podem afetar a medicina. Muitas condições neurológicas e psiquiátricas, incluindo esquizofrenia, transtorno obsessivo-compulsivo e alguns tipos de lesões cerebrais, podem dificultar a aplicação das habilidades existentes a novas situações. Esses problemas podem ocorrer quando o cérebro não consegue mais remontar suavemente seus blocos de construção cognitivos.
“Imagine ser capaz de ajudar as pessoas a mudar estratégias, aprender novas rotinas ou recuperar a capacidade de adaptação às mudanças”, diz Tafazoli. “A longo prazo, compreender como o cérebro reutiliza e reconsolida o conhecimento pode ajudar-nos a conceber terapias que restaurem esse processo”.
O financiamento para a pesquisa foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde (R01MH129492, 5T32MH065214).
