Nas últimas décadas, a inteligência artificial tem se mostrado muito boa em atingir objetivos excepcionais em diversos campos. O xadrez é um deles: em 1996, pela primeira vez, o computador Deep Blue derrotou um jogador humano, o campeão de xadrez Garry Kasparov. Uma nova pesquisa mostra agora que a estratégia do cérebro para armazenar memórias pode levar a memórias imperfeitas, mas, por sua vez, permite armazenar mais memórias e com menos complicações do que a IA. O novo estudo, realizado por cientistas da SISSA em colaboração com o Instituto Kavli de Neurociência de Sistemas e Centro de Computação Neural, Trondheim, Noruega, acaba de ser publicado na Physical Review Letters.
As redes neurais, reais ou artificiais, aprendem ajustando as conexões entre os neurônios. Tornando-os mais fortes ou mais fracos, alguns neurônios tornam-se mais ativos, outros menos, até que surja um padrão de atividade. Esse padrão é o que chamamos de ‘uma memória’. A estratégia de IA é usar algoritmos longos complexos, que ajustam e otimizam iterativamente as conexões. O cérebro faz isso de maneira muito mais simples: cada conexão entre os neurônios muda apenas com base em quão ativos os dois neurônios estão ao mesmo tempo. Quando comparado ao algoritmo de IA, há muito se pensava que ele permitia o armazenamento de menos memórias. Mas, em termos de capacidade de memória e recuperação, essa sabedoria é amplamente baseada na análise de redes, assumindo uma simplificação fundamental: que os neurônios podem ser considerados unidades binárias.
A nova pesquisa, no entanto, mostra o contrário: o menor número de memórias armazenadas usando a estratégia do cérebro depende dessa suposição irreal. Quando a estratégia simples usada pelo cérebro para alterar as conexões é combinada com modelos biologicamente plausíveis para a resposta de um único neurônio, essa estratégia funciona tão bem ou até melhor do que os algoritmos de IA. Como pode ser esse o caso? Paradoxalmente, a resposta está na introdução de erros: quando uma memória é efetivamente recuperada, ela pode ser idêntica à entrada original a ser memorizada ou correlacionada a ela. A estratégia do cérebro leva à recuperação de memórias que não são idênticas à entrada original, silenciando a atividade dos neurônios que estão apenas pouco ativos em cada padrão. Esses neurônios silenciados, de fato, não desempenham um papel crucial na distinção entre as diferentes memórias armazenadas em uma mesma rede. Ao ignorá-los, os recursos neurais podem ser focados nos neurônios que importam em uma entrada a ser memorizada e permitem uma capacidade maior.
No geral, esta pesquisa destaca como procedimentos de aprendizagem auto-organizados biologicamente plausíveis podem ser tão eficientes quanto algoritmos de treinamento lentos e neuralmente implausíveis.
Publicado em 16/01/2021 10h01
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