Estudo de Oxford revela “configuração prospectiva” – um novo princípio de aprendizagem cerebral que supera a IA

A Unidade MRC Brain Network Dynamics, em colaboração com o Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Oxford, anunciou recentemente uma descoberta significativa em neurociência. A descoberta foi publicada com o título “Estudo mostra que a forma como o cérebro aprende é diferente da forma como os sistemas de inteligência artificial aprendem”. A Os investigadores identificaram um novo princípio de aprendizagem cerebral, denominado “configuração prospectiva”, que oferece insights sobre o mecanismo de aprendizagem superior do cérebro humano em comparação com os sistemas de inteligência artificial (IA).

Compreendendo a aprendizagem: cérebro humano vs. IA

A aprendizagem tradicional de IA, predominantemente baseada em retropropagação, ajusta os parâmetros do modelo para minimizar erros na saída. Este processo difere totalmente do método de aprendizagem cerebral recém-descoberto. O cérebro humano exibe uma capacidade excepcional de assimilar rapidamente novas informações, mantendo ao mesmo tempo o conhecimento pré-existente, um feito que os sistemas de IA ainda não alcançaram. Essas capacidades motivaram os pesquisadores a explorar os princípios subjacentes ao aprendizado do cérebro.

O conceito de “configuração prospectiva”

O princípio da “configuração prospectiva” postula que o cérebro humano otimiza a atividade neuronal para um estado equilibrado antes de ajustar as conexões sinápticas. Esta abordagem minimiza a interferência entre informações novas e existentes, aumentando a eficiência da aprendizagem. Os modelos computacionais que empregam este princípio demonstraram aprender de forma mais eficaz e rápida do que os modelos atuais de IA em diversas simulações, destacando-se em tarefas enfrentadas por animais e humanos em ambientes naturais.

Pesquisa futura e implicações

A equipe de pesquisa, liderada pelo professor Rafal Bogacz e pelo Dr. Yuhang Song, reconhece a lacuna entre os modelos abstratos de aprendizagem do cérebro e o conhecimento anatômico detalhado. Estudos futuros visam compreender como a “configuração prospectiva” é implementada em redes cerebrais específicas. Além disso, a simulação deste princípio no aprendizado de máquina enfrenta desafios devido às atuais restrições computacionais, sugerindo a necessidade de tecnologias de computação inovadoras ou hardware dedicado inspirado no cérebro para uma implementação eficiente e de baixo consumo de energia.

Conclusão

Esta importante descoberta do princípio de aprendizagem da “configuração prospectiva” no cérebro humano não só enriquece a nossa compreensão dos processos neurais, mas também possui um potencial significativo para o avanço da tecnologia de IA. Sugere uma nova direção para a investigação em IA, com o objetivo de desenvolver algoritmos de aprendizagem que imitem a eficiência e a adaptabilidade do cérebro humano.

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