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.
