Cientistas do Instituto de Neurocincias Wu Tsai, da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, conseguiram reproduzir, com a ajuda de tcnicas de inteligncia artificial (IA), a forma como o crebro organiza informaes visuais e d sentido ao mundo. O estudo em que detalham a descoberta foi publicado na revista cientfica Neuron.

Os pesquisadores explicam que as regies visuais do crebro atuam de formas diferentes para processar aquilo que o olho v. Quando se observa o ponteiro de um relgio analgico em movimento, por exemplo, neurnios especficos seletivos para ngulos so ativados e formam mapas em formato de cata-vento.

J outras reas visuais do crebro formam tipos diferentes de estruturas espaciais com os neurnios para interpretar caractersticas visuais mais complexas e abstratas, como a distino entre imagens de rostos familiares e lugares.

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Os cientistas chamam isso de mapas funcionais e afirmam que eles podem ser encontrados por todo o crebro. Esse fenmeno intriga os pesquisadores, que buscavam maneiras de reproduzir os layouts de forma computacional para melhor compreend-los.

Por isso, durante um extenso trabalho que levou sete anos, o time de Stanford desenvolveu um algoritmo de IA chamado rede neural artificial profunda topogrfica (TDANN, da sigla em ingls), que, segundo escrevem no estudo, “o primeiro modelo a prever vrios aspectos da organizao funcional (...) no sistema visual de primatas”.

Em resumo, a rede artificial simula como o crebro humano d sentido para o mundo ao redor. medida que o modelo aprendeu a processar estmulos visuais, ele comeou a formar os mapas espaciais, reproduzindo a forma como os neurnios do crebro se organizam.

De forma mais especfica, ele reproduziu padres complexos, como as estruturas mencionadas do cata-vento no crtex visual primrio e dos grupos no crtex temporal ventral superior que reagem a rostos e lugares.

Eshed Margalit, o principal autor do estudo e pesquisador de Stanford, explica que foram utilizados modelos de aprendizado de mquina para treinar a rede que simula o crebro. O resultado, segundo ele, “parecido com a forma como os bebs aprendem sobre o mundo visual”, diz em comunicado.

Para os especialistas, essa tecnologia possibilitar uma compreenso melhor sobre como o crebro se organiza – no apenas para a viso, que foi abordada no novo estudo, mas futuramente para outros sistemas, como o auditivo.

“Quando o crebro est tentando aprender algo sobre o mundo, ele (...) forma mapas. Acreditamos que esse princpio tambm pode ser aplicado em outros sistemas”, diz Kalanit Grill-Spector, professor da Escola de Humanidades e Cincias de Stanford que participou do estudo.

Para os neurocientistas, o TDANN pode ser um caminho para avanos tanto na neurocincia, como na prpria rea de IA. uma “nova lente”, citam, para entender como o crtex visual funciona, o que pode levar a descobertas importantes para o estudo de distrbios neurolgicos – e de como trat-los.

J no campo da inteligncia artificial, o desenvolvimento das redes pode ensinar os computadores a “ver” como os seres humanos. O que seria positivo j que o crebro opera com uma capacidade acima da observada hoje entre os computadores.

Os pesquisadores citam como exemplo que o rgo humano consegue computar um bilho de operaes matemticas com apenas 20 watts de energia, enquanto um supercomputador requer um milho de vezes mais energia para fazer a mesma tarefa.

Segundo os cientistas, esses mapas podem ser justamente a “fiao” que conecta os 100 bilhes de neurnios do crebro de forma mais simples, o que aumenta a efetividade do processamento do rgo. Isso pode levar criao de sistemas artificiais mais eficientes inspirados no mecanismo cerebral.

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“A IA limitada pela potncia. Em longo prazo, se as pessoas souberem como executar sistemas artificiais com um consumo de energia muito menor, isso poder impulsionar o desenvolvimento da tecnologia”, diz o pesquisador Dan Yamins, do Instituto de Neurocincias Wu Tsai, que tambm participou do estudo.

Fonte: O Globo