Novo Modelo Neurocomputacional de Cérebro Pode Avançar Pesquisa de IA

Um novo estudo da Universidade de Montreal apresenta um novo modelo neurocomputacional do cérebro humano. Este novo modelo fornece uma visão mais profunda de como o cérebro desenvolve habilidades cognitivas complexas e pode avançar a pesquisa de inteligência artificial (IA) neural.

O estudo foi publicado em 19 de setembro na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 

Foi realizado por um grupo internacional de pesquisadores do Institut Pasteur e Sorbonne Université em Paris, o CHU Sainte-Justine, Mila — Instituto de Inteligência Artificial de Quebec, e Université de Montréal. 

Desenvolvimento Neural

O estudo descreve o desenvolvimento neural em três níveis hierárquicos de processamento de informações: 

• Nível Sensorimotor: Explora como a atividade interna do cérebro aprende padrões da percepção e os associa com a ação.
  
• Nível Cognitivo: Examina como o cérebro combina contextualmente esses padrões.

• Nível Consciente: Considera como o cérebro se dissocia do mundo exterior e manipula padrões aprendidos (por meio da memória) que não estão mais acessíveis à percepção. 

A nova pesquisa fornece uma visão mais profunda dos mecanismos fundamentais subjacentes à cognição devido ao foco do modelo na interação entre dois tipos fundamentais de aprendizado. O primeiro é o aprendizado de Hebb, que está associado à regularidade estatística, como a repetição. O segundo é o aprendizado por reforço, que está associado à recompensa e ao neurotransmissor dopamina. 

O modelo recém-desenvolvido resolve três tarefas de complexidade crescente nos níveis, e a equipe introduziu um novo mecanismo central cada vez, o que ajudou a progredir. 

Os resultados destacaram dois mecanismos fundamentais para o desenvolvimento multinel de habilidades cognitivas em redes neurais biológicas: 

• Epigênese Sináptica: O aprendizado de Hebb ocorre na escala local, enquanto o aprendizado por reforço ocorre na escala global.

• Dinâmica Auto-Organizada: Atividade espontânea e razão equilibrada de excitação/inibição de neurônios. 

IA de Próxima Geração e Consciência Artificial

Guillaume Duman é um membro da equipe e professor assistente de psiquiatria computacional na UdeM, bem como investigador principal no Centro de Pesquisa do CHU Sainte-Justine. 

“Nosso modelo demonstra como a convergência neuro-IA destaca mecanismos biológicos e arquiteturas cognitivas que podem impulsionar o desenvolvimento da próxima geração de inteligência artificial e, em última análise, levar à consciência artificial”, diz Dumas. 

Para alcançar isso, Dumas diz que eles podem ter que integrar as dimensões sociais da cognição. A equipe agora está integrando dimensões biológicas e sociais e já criou a primeira simulação de dois cérebros inteiros em interação. 

A equipe acredita que, ao ancorar futuros modelos computacionais em realidades biológicas e sociais, eles obterão mais insights sobre os mecanismos fundamentais subjacentes à cognição. Eles também acreditam que isso fornecerá uma ponte entre a IA e o cérebro humano.