A inteligência pode ser ensinada a robôs? Os avanços na computação de reservatórios físicos, uma tecnologia que dá sentido aos sinais cerebrais, podem contribuir para a criação de máquinas de inteligência artificial que pensam como nós.
Em Applied Physics Letters, pesquisadores da Universidade de Tóquio descrevem como um robô pode ser ensinado a navegar por um labirinto, estimulando eletricamente uma cultura de células nervosas do cérebro conectadas à máquina.
Essas células nervosas, ou neurônios, cresceram a partir de células vivas e agiram como reservatório físico para o computador construir sinais coerentes.
Os sinais são considerados sinais homeostáticos, informando ao robô que o ambiente interno estava sendo mantido dentro de um determinado intervalo e atuando como uma linha de base à medida que se movia livremente pelo labirinto.
Sempre que o robô mudava de direção ou enfrentava o caminho errado, os neurônios na cultura de células eram perturbados por um impulso elétrico. Ao longo dos testes, o robô foi continuamente alimentado com os sinais homeostáticos interrompidos pelos sinais de perturbação até que ele tivesse resolvido com sucesso a tarefa do labirinto.
Essas descobertas sugerem que o comportamento direcionado a um objetivo pode ser gerado sem qualquer aprendizado adicional, enviando sinais de perturbação para um sistema incorporado. O robô não podia ver o ambiente ou obter outras informações sensoriais, então era totalmente dependente dos impulsos elétricos de tentativa e erro.
“Eu mesmo fui inspirado por nossos experimentos para levantar a hipótese de que a inteligência em um sistema vivo emerge de um mecanismo que extrai uma saída coerente de um estado desorganizado ou caótico”, disse o co-autor Hirokazu Takahashi, professor associado de mecano- informática.
Usando este princípio, os pesquisadores mostram que habilidades inteligentes de resolução de tarefas podem ser produzidas usando computadores de reservatório físico para extrair sinais neuronais caóticos e fornecer sinais homeostáticos ou de perturbação. Ao fazer isso, o computador cria um reservatório que entende como resolver a tarefa.
“O cérebro de um garoto do ensino fundamental é incapaz de resolver problemas matemáticos em um exame de admissão na faculdade, possivelmente porque a dinâmica do cérebro ou de seu ‘computador reservatório físico’ não é rico o suficiente”, disse Takahashi. “A capacidade de resolução de tarefas é determinada pela riqueza de um repertório de padrões espaço-temporais que a rede pode gerar.”
A equipe acredita que o uso da computação de reservatório físico neste contexto contribuirá para uma melhor compreensão dos mecanismos do cérebro e pode levar ao desenvolvimento de um computador neuromórfico.
Publicado em 27/10/2021 10h09
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