Introdução
A comparação entre sistemas biológicos (neurônios reais) e algoritmos de computador tem sido um tema fascinante para os cientistas. Um estudo recente trouxe uma descoberta interessante ao comparar como neurônios cultivados em laboratório e programas de computador avançados aprendem a jogar um jogo simples. A pesquisa utilizou um sistema chamado DishBrain, que permite que neurônios em uma placa de laboratório “joguem” um videogame através de sinais elétricos.
Metodologia
Os pesquisadores estudaram dois tipos de células cerebrais (neurônios):
- Células cerebrais humanas cultivadas em laboratório
- Células cerebrais de camundongo cultivadas em laboratório
Estas células foram comparadas com três diferentes programas de computador que utilizam inteligência artificial. O jogo escolhido foi uma versão simplificada do clássico Pong, similar ao tênis de mesa, onde uma “raquete” deve rebater uma “bola” virtual.
Termos importantes:
- Rally: Sequência de rebatidas bem-sucedidas da bola sem erros
- Aces: Quando a bola não é rebatida logo no início da jogada (similar ao tênis)
Resultados
As células cerebrais demonstraram um desempenho surpreendente:
- Conseguiram manter a bola em jogo por mais tempo
- Erraram menos na primeira tentativa de rebater
- Aprenderam mais rápido que os programas de computador
O mais impressionante é que os neurônios conseguiram este desempenho superior recebendo muito menos informações que os programas de computador. Enquanto os neurônios recebiam sinais através de apenas 8 pontos de contato, os programas de computador recebiam informações muito mais detalhadas do jogo.
Discussão
Os resultados sugerem que o cérebro (mesmo algumas poucas células em laboratório) possui maneiras mais eficientes de aprender que os computadores atuais. Esta eficiência pode estar relacionada à forma como os neurônios:
- Se conectam entre si
- Modificam suas conexões com a experiência
- Adaptam-se a novas situações
Além disso, os neurônios conseguem fazer tudo isso consumindo muito menos energia que um computador.
Conclusão
Esta pesquisa nos mostra que ainda temos muito a aprender com o funcionamento do cérebro para melhorar nossos computadores e programas de inteligência artificial. O estudo abre possibilidades interessantes para o futuro:
- Desenvolvimento de computadores mais eficientes
- Criação de sistemas que combinem neurônios e circuitos eletrônicos
- Melhor compreensão de como nosso cérebro aprende
A descoberta de que mesmo poucas células cerebrais podem superar programas de computador complexos em certas tarefas nos mostra o quanto a natureza ainda tem para nos ensinar sobre processamento de informações e aprendizado.
Referência: https://arxiv.org/pdf/2405.16946
