Apesar dos rápidos progressos da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano continua a superar os computadores na capacidade de transferir competências e aprender entre tarefas. Um novo estudo revela de que forma é provável que o consigamos fazer.
A investigação, conduzida por uma equipa da Universidade de Princeton, não recorreu a testes em seres humanos. Em vez disso, os investigadores estudaram animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: os macacos-rhesus (Macaca mulatta).
Como os macacos-rhesus executaram as tarefas
Os macacos tiveram de identificar formas e cores num ecrã e indicar as respostas olhando em determinadas direções. Ao mesmo tempo, foram realizadas imagens cerebrais para detetar padrões sobrepostos e áreas de atividade comuns no cérebro dos animais.
Como se pode ver no vídeo abaixo, os animais tiveram de distinguir formas e cores em três tarefas distintas, mas relacionadas. Para as realizar, precisavam de aprender continuamente e aplicar, de uma tarefa para a seguinte, aquilo que já sabiam.
Os «Legos cognitivos» do cérebro
As imagens mostraram que o cérebro dos macacos utilizava diferentes blocos de neurónios - «Legos cognitivos», nas palavras dos investigadores - nas várias tarefas. Os blocos existentes podem ser reaproveitados e combinados de novas formas para realizar outras tarefas, revelando uma flexibilidade neuronal com a qual nem os melhores modelos de inteligência artificial conseguem competir.
«Os modelos de inteligência artificial mais avançados conseguem alcançar um desempenho humano, ou até sobre-humano, em tarefas individuais», afirma Tim Buschman, neurocientista 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 cognitivos identificados pelos investigadores concentravam-se no córtex pré-frontal do cérebro. Esta região está associada à cognição superior - à resolução de problemas, ao planeamento e à tomada de decisões - e parece desempenhar um papel importante na flexibilidade cognitiva.
A equipa verificou também que, quando determinados blocos cognitivos não eram necessários, a sua atividade diminuía. Isto sugere que o cérebro consegue guardar os Legos neuronais de que não precisa de imediato, para se concentrar melhor na tarefa que tem em mãos.
«Penso num bloco cognitivo como uma função de um programa informático», diz Buschman.
«Um conjunto de neurónios pode distinguir uma cor e o seu resultado pode ser associado a outra função que desencadeia uma ação. Essa organização permite ao cérebro executar uma tarefa realizando, em sequência, cada um dos seus componentes.»
Flexibilidade cerebral e inteligência artificial
Isto explica como os macacos e, possivelmente, os seres humanos conseguem adaptar-se a desafios e tarefas com que nunca se depararam e recorrer aos conhecimentos existentes para os enfrentar. A inteligência artificial, na sua forma atual, tem dificuldade em fazer o mesmo.
Os investigadores sugerem que, no futuro, as suas descobertas poderão ajudar a treinar sistemas de inteligência artificial para se adaptarem melhor a novas tarefas. O trabalho poderá também ser útil no desenvolvimento de tratamentos para perturbações neurológicas e psiquiátricas que dificultam a aplicação de competências em novos contextos.
Por agora, estes Legos cognitivos mostram, a um nível fundamental, que o nosso cérebro é mais flexível e adaptável do que os modelos de inteligência artificial. Estes apresentam o chamado esquecimento catastrófico: uma limitação que impede as redes neuronais de aprender tarefas consecutivas sem esquecerem como executar a última para a qual foram treinadas.
Embora alternar entre tarefas não seja propriamente bom para o cérebro, aplicar numa tarefa aquilo que sabemos de outra pode ser um atalho útil.
«Se, como sugerem os nossos resultados, o cérebro conseguir reutilizar representações e cálculos entre tarefas, isso poderá permitir uma rápida adaptação a mudanças no ambiente, quer pela aprendizagem da representação adequada da tarefa através de informação de retorno baseada em recompensas, quer pela sua recuperação da memória de longo prazo», concluem os investigadores.
O estudo foi publicado na revista Nature.
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