Estudo revela que IA generativa pensa e lembra como um cérebro humano

Nos “trending topics” dos assuntos que abordam a evolução da tecnologia, a inteligência artificial conquistou seu lugar de destaque, sobretudo a IA generativa, que se refere a um tipo de IA projetada para gerar novos conteúdos, como imagens, textos, músicas, entre outros, de forma autônoma.

Ela é capaz de criar dados originalmente, muitas vezes imitando estilos ou padrões aprendidos durante o treinamento. Um exemplo de IA generativa é o modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Outras formas de IA generativa incluem modelos generativos adversariais (GANs), que são projetados para gerar dados realistas, muitas vezes usando duas redes neurais em competição, uma geradora e outra discriminadora.

Com o advento da IA surgem também as tensões sociais, sobretudo no que diz respeito à nova modelagem de empregos e a proeminente necessidade de adaptação por parte da sociedade.

Agora, um novo estudo corrobora com essas divergências, uma vez que a IA generativa pensa e lembra de forma semelhante ao cérebro humano.

IA generativa pode construir e consolidar memórias

Em uma pesquisa financiada pela fundação Wellcome, cientistas da University City London (UCL) embarcaram em um estudo especial que envolveu o uso de um programa de inteligência artificial. O objetivo principal era replicar o processo pelo qual nosso cérebro absorve e retém informações.

A importância da memória humana é evidente em diversos aspectos dos processos cognitivos. Ela desempenha um papel fundamental em nossa capacidade de aprender sobre o mundo ao nosso redor, relembrar experiências passadas e construir cenários totalmente novos para alimentar nossa imaginação e facilitar o planejamento.

Nesse contexto, a pesquisa buscou entender como a inteligência artificial poderia simular os mecanismos cerebrais relacionados à absorção e memorização de informações.

A capacidade de replicar esse processo não apenas amplia nosso entendimento sobre a natureza da memória, mas também pode ter implicações valiosas em diversas áreas, como aprimoramento educacional, compreensão de doenças neurológicas e desenvolvimento de tecnologias voltadas para o fortalecimento da memória humana.

Eleanor Spens, principal autora do estudo e pesquisadora, explica que “Avanços recentes nas redes generativas usadas em IA mostram como a informação pode ser extraída da experiência para que possamos relembrar uma experiência específica e também imaginar com flexibilidade como seriam novas experiências”.

Rede neural generativa

Os pesquisadores utilizaram um modelo computacional denominado rede neural generativa que tinha a capacidade de aprender de maneira semelhante ao processo de observação e memorização que ocorre em nossos cérebros durante eventos diversos.

A abordagem adotada na pesquisa consistiu em expor o modelo de inteligência artificial a uma grande quantidade de imagens, precisamente 10 mil, com o propósito de compreender como as redes neurais do cérebro humano aprendem e retêm essas informações visuais. Cada imagem representava uma cena simples, assemelhando-se a um quadro em uma história visual.

Ao expor o modelo a essa vasta variedade de imagens, os pesquisadores buscaram replicar, de certa forma, o processo pelo qual o cérebro humano assimila e recorda informações visuais.

A abordagem conseguiu proporcionar insights valiosos sobre o funcionamento das redes neurais, contribuindo para avanços tanto na compreensão dos mecanismos cerebrais quanto no aprimoramento de técnicas relacionadas à inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Componentes cerebrais – hipocampo e neocórtex

Os cientistas se dedicaram a estudar duas regiões específicas do cérebro humano – o hipocampo e o neocórtex – com o intuito de desvendar a dinâmica entre essas áreas.

O hipocampo vai então atuar na construção e consolidação de memórias, assim como na orientação espacial. Enquanto isso, o neocórtex é reconhecido por realizar cálculos neurais associados à atenção, pensamento, percepção e memória episódica.

No decorrer da pesquisa, a rede neural vinculada ao hipocampo absorveu rapidamente cada cena apresentada, repetindo-a de maneira consistente.

Esse processo teve a finalidade de ensinar ao neocórtex o conteúdo visual observado, repetindo-o em sucessivas ocasiões. Como resposta a essa instrução, a rede do neocórtex assimilou a habilidade de recriar essas cenas, organizando as informações de forma coerente.