O Cérebro Aprende da Mesma Maneira que as Máquinas Aprendem?

Identificar como a atividade neural muda com o aprendizado é tudo menos preto e branco. Recentemente, alguns presumiram que o aprendizado no cérebro, ou aprendizado biológico, pode ser visualizado em termos de otimização, que é como o aprendizado acontece em redes artificiais como computadores ou robôs.

Uma nova abordagens de coautoria de pesquisadores da Carnegie Mellon University e da Universidade de Pittsburgh conecta o aprendizado de máquina ao aprendizado biológico, revelando que as duas abordagens não são compatíveis, mas podem ser aproveitadas para fornecer informações valiosas sobre como o cérebro funciona.

Cérebro vs Máquina

“A forma como medimos as modificações que vemos no cérebro e a conduta de um sujeito durante o aprendizado está em constante evolução”, afirma Byron Yu, professor de engenharia biomédica e elétrica bem como de computação.

Acontece que em inteligência artificial e aprendizado de máquina, existe uma estrutura bem desenvolvida na qual um elemento aprende, denominada otimização.

Nós e outros da área temos pensado em como o cérebro aprende em contraste com essa estrutura. Tendo sido a mesma criada para ensinar agentes artificiais a aprender.

No ponto de vista da otimização sugere que a atividade no cérebro deve se modificar durante o aprendizado de uma maneira matematicamente prescrita, semelhante a como as tarefas dos neurônios artificiais mudam de uma maneira específica quando são educados a dirigir um robô ou jogar xadrez.

“Uma coisa que temos interesse em entender é como o processo de aprendizado se desenvolve com o tempo, não apenas considerando uma foto de antes e depois que o aprendizado acontece”, explica Jay Hennig, um recente Ph.D. graduado em computação neural e aprendizado de máquina na Carnegie Mellon.

“Nesta peça de abordagem, fornecemos três principais conclusões que seriam essenciais para as pessoas considerarem no contexto de pensar sobre por que a atividade neural pode alterar ao longo do aprendizado qual não pode ser prontamente descrita em relação à otimização.”.

Formas não convencionais de aprender

As conclusões incluem a inflexibilidade da variabilidade neural ao longo do aprendizado, o uso de vários processos de aprendizado mesmo durante tarefas básicas e a existência de enormes modificações de atividades não inespecíficas de tarefas.

“É atraente extrair exemplos bem-sucedidos de agentes de aprendizado artificial e supor que o cérebro tem que fazer o que seja que eles façam”, sugere Aaron Batista, professor de bioengenharia da Universidade de Pittsburgh. No entanto, uma distinção específica entre sistemas de aprendizado artificial e biológico é que o sistema artificial normalmente faz apenas uma única coisa e o faz absolutamente bem.

A atividade no cérebro é bastante distinta, com muitos processos ocorrendo ao mesmo tempo. Nós e outros observamos que ocorrem coisas no cérebro que os modelos de aprendizado de máquina ainda não conseguem explicar.”.

Steve Chase, professor de engenharia biomédica da Carnegie Mellon e do Neuroscience Institute, diz: “Vemos um tema em construção e um caminho para o futuro. Ao destacar essas áreas onde a neurociência pode informar o aprendizado de máquina e vice-versa, pretendemos vinculá-las ao lugar de otimização para eventualmente compreender, em um nível mais profundo, como o aprendizado se desenvolve no cérebro.”

Este trabalho é de co-autoria com Emily Oby, professora de pesquisa em bioengenharia da Universidade de Pittsburgh, e Darby Losey, Ph.D. estudante de computação neural e aprendizado de máquina na CMU.

O trabalho da equipe está em andamento e feito em cooperação com o Center for Neural Basis of Cognition, um estudo de pesquisa entre universidades e programa educacional entre Carnegie Mellon e a Universidade de Pittsburgh que aproveita os pontos fortes de cada instituição para explorar os mecanismos cognitivos e neurais que desencadeiam inteligência e hábitos biológicos.

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Leia o artigo original em: Medical Xpress.