O cérebro humano e o “cérebro” sintético dos sistemas de inteligência artificial são assunto que estão no hype. Quando pensamos na inteligência possível com sistemas de IA, as promessas são para verdadeiras revoluções em vários campos das nossas vidas: do trabalho ao entretenimento. Mas uma pesquisa recente da Universidade Bar-Ilan, em Israel, sugere que talvez estejamos negligenciando uma fonte inestimável de inspiração e eficiência: o cérebro humano.
A IA tradicionalmente utiliza arquiteturas de aprendizado profundas, assemelhando-se a arranha-céus com centenas de andares, cada um representando uma camada de processamento. Essas estruturas são admiráveis pela sua capacidade de realizar tarefas de classificação complexas. No entanto, contrastando com essas torres de aprendizado, temos o cérebro humano, uma estrutura notavelmente menos vertical e mais horizontal.
Apesar de ter uma arquitetura mais rasa, com menos camadas e dinâmicas mais lentas e ruidosas, o cérebro humano é capaz de realizar tarefas de classificação complexas com uma eficiência que rivaliza com a IA.
A pesquisa liderada pelo professor Ido Kanter, do Departamento de Física e Gonda de Bar-Ilan (Goldschmied ) Centro Multidisciplinar de Pesquisa do Cérebro, e pela contribuidora-chave, a estudante de graduação Ronit Gross, aborda uma questão crucial: como o cérebro consegue esse feito com uma arquitetura tão aparentemente simples? A resposta pode estar na abordagem “wide shallow” (larga e rasa), que difere significativamente da abordagem “deep” (profunda) da IA. Imagine o cérebro não como um arranha-céu, mas como um edifício amplo e espaçoso, com poucos andares, mas com uma vasta extensão horizontal.
Esta analogia arquitetônica não é meramente poética, ela tem implicações profundas para como desenvolvemos e implementamos tecnologias de IA. Os pesquisadores descobriram que uma rede mais ampla e menos profunda pode ser mais eficaz na classificação de objetos, uma tarefa fundamental para muitas aplicações de IA.
Você já viu o que os morcegos podem nos ensinar sobre nossos cérebro e sobre as nossas relações sociais? Clica aqui pra ler o artigo completo!
Simplicidade do cérebro e a complexidade de adequar sistemas de IA
Esta descoberta sugere que as arquiteturas de IA podem se beneficiar de uma mudança em direção a estruturas que imitam mais de perto a largura e a superficialidade do cérebro humano.
Mas essa mudança não é tão simples quanto pode parecer. A tecnologia atual é baseada em Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), que se trata de um componente de hardware especializado, originalmente projetado para acelerar a renderização de imagens e gráficos em computadores. Devido à sua capacidade de realizar cálculos paralelos (processar muitas operações simultaneamente), muito superior à dos CPUs (Unidades de Processamento Central) tradicionais, as GPUs tornaram-se essenciais para os sistemas de IA modernos, especialmente para tarefas que envolvem redes neurais e aprendizado profundo.
Para adotar uma abordagem mais ampla e rasa, seria necessário repensar e possivelmente reinventar essa tecnologia do GPU, um desafio que poderia abrir novas fronteiras na eficiência e capacidade da IA.
Essa pesquisa aponta que mesmo na era da tecnologia muito avançada, a natureza humana ainda tem muito a ensinar. Nosso cérebro, um produto de milhões de anos de evolução, opera de maneira fundamentalmente diferente das máquinas que criamos, e ao explorar e emular sua eficiência e estrutura, podemos não apenas avançar no campo da IA, mas também alcançar uma compreensão mais profunda de nossa própria cognição.
Mesmo com verdadeiros “arranha-céus” digitais, parece ser fundamental investigar a vastidão e a profundidade da complexidade do cérebro humano. A sabedoria incorporada em sua estrutura ampla e rasa pode não apenas inspirar novas arquiteturas de IA, mas também nos levar a uma nova era de inovação tecnológica, enraizada na compreensão mais próxima de nós mesmos como seres humanos.
Fonte: Neuroscience News
