Mesmo com os avanços acelerados da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano continua levando vantagem sobre os computadores quando o assunto é transferir habilidades e aprender em diferentes tarefas. Um estudo recente ajuda a explicar como essa capacidade provavelmente funciona.
O que o estudo investigou (e por que usou macacos-rhesus)
A pesquisa foi conduzida por uma equipa da Universidade de Princeton, mas não incluiu testes diretos com pessoas. Em vez disso, os cientistas trabalharam com animais muito próximos de nós em termos de biologia e funcionamento cerebral: macacos-rhesus (Macaca mulatta).
Os animais realizaram tarefas em que precisavam identificar formas e cores apresentadas num ecrã e, para responder, direcionavam o olhar para determinados lados. Enquanto isso acontecia, os investigadores acompanharam a atividade cerebral por meio de exames, procurando padrões sobrepostos e áreas partilhadas de ativação no cérebro.
Como as tarefas foram organizadas
Como é possível ver no vídeo mencionado pelos autores do estudo, os macacos tinham de distinguir entre formas e cores em três tarefas separadas, mas relacionadas. A estrutura exigia que eles aprendessem continuamente e aplicassem, de uma tarefa para a outra, o que já tinham compreendido - justamente o tipo de “transferência” em que o cérebro costuma ser mais eficiente do que a inteligência artificial atual.
Os “Legos cognitivos”: blocos reutilizáveis de neurónios
Os exames mostraram que os cérebros dos macacos recorriam a diferentes “blocos” de neurónios - que os investigadores chamaram de “Legos cognitivos” - para resolver cada tarefa. A ideia central é que blocos já existentes podem ser reaproveitados e recombinados quando surge um novo desafio.
Essa flexibilidade neural permite montar soluções novas a partir de componentes conhecidos, algo que, segundo os autores, nem os modelos de IA mais avançados conseguem igualar de forma consistente.
“Modelos de IA de ponta podem atingir desempenho humano - ou até sobre-humano - em tarefas individuais”, afirma o neurocientista Tim Buschman, da Universidade de Princeton. “Mas eles têm dificuldade para aprender e executar muitas tarefas diferentes.”
“Descobrimos que o cérebro é flexível porque consegue reutilizar componentes da cognição em muitas tarefas. Ao encaixar esses ‘Legos cognitivos’, o cérebro consegue construir novas tarefas.”
Córtex pré-frontal e flexibilidade cognitiva (palavras-chave do cérebro)
Os Legos cognitivos identificados no estudo apareciam sobretudo no córtex pré-frontal, uma região associada a funções de cognição avançada - como resolver problemas, planear e tomar decisões. Os resultados sugerem que o córtex pré-frontal tem um papel importante na flexibilidade cognitiva, isto é, na capacidade de adaptar estratégias e regras quando o contexto muda.
Quando um bloco não é necessário, o cérebro “baixa o volume”
Outro achado foi que, quando certos blocos cognitivos não eram exigidos, a atividade neles diminuía. Isso indica que o cérebro pode, por assim dizer, guardar temporariamente os Legos neurais que não estão a ser usados, libertando recursos para se concentrar no que importa naquele momento.
Buschman compara cada bloco a uma função num programa de computador:
“Penso num bloco cognitivo como uma função num programa.”
“Um conjunto de neurónios pode discriminar cor, e a sua saída pode ser mapeada para outra função que conduz uma ação. Essa organização permite que o cérebro execute uma tarefa ao realizar, em sequência, cada componente dessa tarefa.”
O que isso ajuda a explicar sobre adaptação - e as limitações da IA atual
Esse mecanismo ajuda a entender como macacos - e possivelmente humanos - conseguem enfrentar tarefas e desafios inéditos, usando conhecimento já existente como base. Em contraste, a inteligência artificial, na forma como é normalmente treinada hoje, tende a ter dificuldade em transferir aprendizagem entre tarefas sem perdas.
De forma mais fundamental, o estudo reforça que o cérebro costuma ser mais adaptável do que muitos modelos de IA, que frequentemente sofrem com o chamado esquecimento catastrófico: uma fragilidade em que redes neurais aprendem tarefas em sequência e acabam “apagando” parte do que tinham aprendido anteriormente.
Implicações: IA mais adaptável e aplicações em saúde
Os autores sugerem que, no futuro, esse tipo de resultado pode inspirar formas de treinar sistemas de IA para serem mais adaptáveis a novas tarefas, reutilizando componentes em vez de recomeçar do zero a cada contexto.
Além disso, a mesma lógica pode ser útil para desenvolver tratamentos de transtornos neurológicos e psiquiátricos em que a pessoa tem dificuldade de aplicar competências aprendidas em um ambiente para outras situações do dia a dia.
Um alerta prático: alternar tarefas cansa, mas transferir conhecimento economiza esforço
Embora alternar entre tarefas não seja exatamente “ótimo” para o cérebro em todos os momentos, usar o que já se sabe de uma atividade para acelerar outra pode funcionar como um atalho valioso - especialmente quando o ambiente muda com rapidez.
O que os autores concluem
Na conclusão, os investigadores destacam que, se o cérebro realmente reutiliza representações e cálculos entre tarefas, isso permitiria adaptação rápida a mudanças do ambiente, seja aprendendo a representação correta com feedback de recompensa, seja recuperando-a da memória de longo prazo.
A pesquisa foi publicada na revista científica Nature.
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