Pesquisadores Ganham Insight sobre como Fazer a IA Pensar como Nós

Pesquisadores da Universidade de Tóquio ganharam novos insights sobre como uma inteligência artificial (IA) pode ser feita para pensar como nós. Os pesquisadores descrevem como um robô pode ser ensinado a navegar por um labirinto por meio da estimulação elétrica de uma cultura de células nervosas do cérebro conectadas ao robô.

A nova pesquisa foi publicada em Applied Physics Letters.

Células Nervosas como Reservatório Físico

As células nervosas, que são neurônios, foram cultivadas a partir de células vivas. Elas atuam como o reservatório físico que permite que a máquina construa sinais coerentes, que são considerados sinais homeostáticos.

Esses sinais informam o robô de que o ambiente está sendo mantido dentro de uma certa faixa, e eles atuam como uma linha de base à medida que o robô se move livremente pelo labirinto.

Nos testes, os neurônios na cultura de células foram perturbados por um impulso elétrico sempre que o robô se desviava na direção errada ou enfrentava a direção errada. Em todos os testes, o robô foi continuamente alimentado com sinais homeostáticos interrompidos por sinais de perturbação até que ele pudesse resolver com sucesso a tarefa do labirinto.

Alcançando Comportamento Direcionado a Objetivos

De acordo com os pesquisadores, essas descobertas sugerem que o comportamento direcionado a objetivos pode ser gerado sem qualquer aprendizado adicional. Isso é alcançado enviando sinais de perturbação a um sistema incorporado. O robô dependia inteiramente dos impulsos elétricos de tentativa e erro, pois não podia ver o ambiente ou obter informações sensoriais.

Hirokazu Takahashi é professor associado de mecano-informática.

“Eu mesmo fui inspirado por nossos experimentos para hipotetizar que a inteligência em um sistema vivo emerge de um mecanismo que extrai uma saída coerente de um estado desorganizado, ou um estado caótico”, disse Takahashi.

Os pesquisadores usaram esse princípio para mostrar que habilidades de resolução de tarefas inteligentes podem ser produzidas por meio do uso de computadores de reservatório físico, permitindo a extração de sinais neuronais. Isso também permite a entrega de sinais homeostáticos ou de perturbação, e tudo isso permite que o computador crie um reservatório que entende como resolver a tarefa.

“O cérebro de uma criança do ensino fundamental não consegue resolver problemas matemáticos em um exame de admissão ao colegial, possivelmente porque a dinâmica do cérebro ou seu ‘computador de reservatório físico’ não é rico o suficiente”, disse Takahashi. “A capacidade de resolver tarefas é determinada por quão rico é o repertório de padrões espaciotemporais que a rede pode gerar.”

De acordo com a equipe, o uso de computação de reservatório físico nesse contexto pode contribuir para uma melhor compreensão de como o cérebro funciona, e pode levar ao desenvolvimento de um computador neuromórfico.