O cérebro tem uma memória melhor do que a IA

Nas últimas décadas, a inteligência artificial teve um bom desempenho em muitas áreas da ciência e tecnologia.

Mesmo no xadrez, um algoritmo de IA joga melhor que um humano.Vale lembrar como em 1996 o computador Deep Blue venceu pela primeira vez um humano, o campeão de xadrez Garry Kasparov. Uma nova investigação mostra que a estratégia do cérebro para armazenar memórias pode levar a memórias imperfeitas, mas por sua vez permite armazenar mais memórias com menos recursos do que a IA consegue. O trabalho foi realizado por cientistas do SISSA em colaboração com o Instituto Kavli de Neurobiologia de Sistemas e o Centro de Computação Neural.

Redes neurais, sejam elas reais ouartificial, aprenda ajustando as conexões entre os neurônios. Ao torná-los mais fortes ou mais fracos, alguns neurônios tornam-se mais ativos, outros menos ativos, até que ocorra um padrão específico de atividade. Chamamos esse padrão de “memória”. A estratégia de IA é usar algoritmos complexos e demorados que ajustam e otimizam iterativamente as conexões entre os neurônios. O cérebro torna isso muito mais simples: cada conexão entre neurônios muda apenas dependendo de quão ativos os dois neurônios estão ao mesmo tempo. Há muito se pensa que isso permite menos armazenamento de memória em comparação com um algoritmo de IA.

Uma nova pesquisa mostra uma imagem diferente:Quando uma estratégia relativamente simples usada pelo cérebro para alterar as conexões neurais é combinada com padrões biologicamente plausíveis de respostas de neurônios individuais, então a estratégia tem um desempenho tão bom ou melhor que os algoritmos de IA.

A razão deste paradoxo é a introduçãoerros: quando a memória é efetivamente recuperada, ela pode ser idêntica ou correlacionada com a entrada original a ser lembrada. A estratégia do cérebro resulta na recuperação de memórias que não são idênticas às entradas originais, suprimindo a atividade dos neurônios que estão pouco ativos em cada padrão. Esses neurônios silenciados não desempenham realmente um papel crucial na distinção entre diferentes memórias armazenadas na mesma rede. Ao ignorá-los, os recursos neurais concentram-se nos neurônios que são relevantes para a entrada que precisa ser lembrada e fornecem maior rendimento.

No geral, este estudo destaca comoprocedimentos de aprendizagem auto-organizados biologicamente plausíveis podem ser tão eficazes quanto algoritmos de aprendizagem lentos e implausíveis.

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