Neurônios individuais podem aprender prevendo atividades futuras

Os humanos vêm tentando compreender exatamente como o cérebro funciona e como ele obtém informações há séculos. Embora os neurocientistas agora tenham uma compreensão decente de como as diferentes partes do cérebro funcionam e qual é sua função, inúmeras questões permanecem sem resposta; portanto, ainda falta uma teoria unificada da neurociência.

Nos últimos anos, cientistas da computação têm tentado criar ferramentas computacionais que recriam artificialmente as capacidades e processos do cérebro humano. Novas teorias da neurociência que esclarecem como o cérebro faz previsões podem ajudar a melhorar substancialmente essas ferramentas para garantir que elas reproduzam funções neurais de maneiras cada vez mais realistas.

Os pesquisadores do Centro Canadense de Neurociência Comportamental em Lethbridge, Canadá, executaram recentemente um estudo investigando como os neurônios individuais aprendem e preveem o futuro. Suas descobertas, divulgadas na Nature Machine Intelligence, sugerem que a capacidade de neurônios individuais de antecipar sua atividade futura pode fornecer um novo mecanismo de aprendizado.

“A neurociência está atualmente no estágio em que a biologia estava antes de Darwin”, disse Artur Luczak, um dos cientistas que realizaram o estudo, ao TechXplore. “Tem uma miríade de observações abrangentes, mas nenhuma teoria explica as conexões entre elas. Assim, a grande busca na neurociência é encontrar princípios unificadores para explicar exatamente como o cérebro funciona. Nosso trabalho teve como objetivo contribuir para essa busca.”

Utilizando equações matemáticas, Luczak e seus colegas mostraram que as capacidades preditivas de neurônios individuais podem fornecer um novo mecanismo de aprendizado, que pode eventualmente ser replicado em máquinas. Segundo os cientistas, esse processo de aprendizado pode ter uma origem metabólica, pois os neurônios podem precisar reduzir sua própria atividade sináptica enquanto maximizam sua influência no suprimento sanguíneo local, recrutando outros neurônios.

Neurônios e previsão de atividade futura

“Você aprendeu que nuvens escuras prenunciam chuva, pois isso ajuda você a permanecer seco e, portanto, a conservar seu calor”, explicou Luczak. “Da mesma forma, os neurônios podem ter a capacidade de aprender que a quantidade X de atividade de entrada é geralmente seguida pela quantidade Y de atividade. Ao alterar as sinapses para diminuir a surpresa – ou seja, a diferença entre a atividade real e a esperada – os neurônios podem economizar energia sendo ativos tanto quanto necessário. Demonstramos que a regra de aprendizagem preditiva se desenvolve naturalmente devido à maximização da energia metabólica por um neurônio”.

Em seu artigo, Luczak chama esse mecanismo de aprendizado de “princípio do neurônio preguiçoso”. A equipe ainda não tem certeza sobre os mecanismos específicos que podem permitir que um neurônio singular faça previsões, mas eles pensam que podem estar conectados à sinalização de cálcio (ou seja, um procedimento que envolve o uso de íons de cálcio para se comunicar e conduzir processos intercelulares).

“Curiosamente, nossos resultados também indicam que a atividade cerebral espontânea (por exemplo, durante o sono) fornece ‘dados de treinamento’ para os neurônios aprenderem a prever X de Y”, afirmou Luczak.

O recente estudo de pesquisa realizado por esse grupo de pesquisadores pode ter várias implicações fascinantes, tanto para o campo da neurociência quanto para o aprendizado de máquina. Em geral, suas descobertas sugerem que um mecanismo preditivo que sustenta o funcionamento de neurônios individuais pode desempenhar um papel essencial no aprendizado.

“No futuro, essa ideia também pode ajudar na criação de redes neurais artificiais mais poderosas para corrigir problemas difíceis da vida real”, afirmou Luczak. “Acredito que a regra de aprendizagem preditiva que revelamos é um passo vital para encontrar uma teoria unificadora do cérebro. No entanto, são necessários mais passos para conseguir isso, e estamos muito satisfeitos em prosseguir com esta jornada.

Leia o artigo original no Tech Xplore .

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