*Artigo escrito por Daniel Arrais, empreendedor na área de TI, investidor anjo e membro do Comitê Qualificado de Conteúdo em Inovação e Tecnologia do IBEF-ES.
A ambição de desenvolver uma inteligência artificial geral (AGI) que simule a complexidade cognitiva do cérebro humano é um dos maiores desafios da ciência da computação.
Uma das abordagens para alcançar esse objetivo é a criação de modelos computacionais baseados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, como: Redes Neurais Artificiais, Modelos de Memória e Sistemas de Atenção (modelos computacionais).
Redes Neurais Artificiais
As redes neurais artificiais representam um dos modelos mais populares na criação de sistemas de inteligência artificial (IA). Elas são inspiradas na estrutura e funcionamento do cérebro humano, no qual neurônios se conectam e processam informações colaborativamente.
Essas redes são formadas por camadas de neurônios artificiais interligados, processando dados de entrada para produzir uma saída.
Uma de suas principais vantagens é a capacidade de aprendizado. Tal qual o cérebro humano, as redes neurais artificiais aprendem a partir de exemplos, aprimorando seu desempenho com o tempo.
São versáteis, atuando em diversos problemas, desde o reconhecimento de padrões e classificação de imagens até o processamento de linguagem natural.
Por outro lado, não são isentas de críticas. Uma de suas limitações é a opacidade: são frequentemente descritas como “caixas-pretas”, pois os processos que determinam uma saída nem sempre são claros.
Técnicas estão sendo desenvolvidas para que usuários entendam melhor suas decisões, como visualizações das conexões neurais. Estas inovações têm potencial para expandir sua aplicabilidade em áreas sensíveis, como medicina e justiça.
Sistemas de Memória
O cérebro humano armazena informações em distintos tipos de memória, como a de curto e longo prazo. Modelos computacionais inspirados nesses sistemas buscam simular essa capacidade multifacetada de retenção.
Uma estratégia comum é o desenvolvimento de sistemas de memória episódica. Estes permitem que uma inteligência artificial retenha e acesse memórias específicas mediante estímulos externos.
Tal abordagem é especialmente vantajosa em aplicações como reconhecimento de voz, na qual a IA pode guardar memórias de sons específicos para reconhecer palavras em sequências verbais.
Já os sistemas de memória semântica focam no armazenamento de significados de palavras e suas inter-relações. Eles são cruciais para atividades como tradução automática, em que a compreensão semântica em uma língua é essencial para sua correta tradução em outra.
Destaca-se, ainda, a eficácia dos sistemas de memória que utilizam redes neurais. Eles empregam tais redes para armazenar dados em uma estrutura de memória distribuída, acessando-as conforme estímulos recebidos.
Sistemas de Atenção
A capacidade do cérebro humano de focar em informações pertinentes e descartar o irrelevante é facilitada por seus sistemas de atenção.
Modelos computacionais que se inspiram nessa propriedade buscam capacitar a IA a direcionar sua atenção para dados cruciais em tarefas determinadas.
Uma estratégia comum é o desenvolvimento de sistemas de atenção visual, os quais permitem à IA destacar regiões vitais em imagens.
Essa abordagem é benéfica, por exemplo, no reconhecimento de objetos, pelo qual é essencial discernir características-chave para uma identificação adequada.
Já os sistemas voltados para o processamento de linguagem natural priorizam segmentos relevantes de um texto, facilitando a compreensão de seu conteúdo.
Notavelmente, os sistemas de atenção que empregam redes neurais têm alcançado êxito na emulação da atenção humana, utilizando-se dessas redes para avaliar a relevância de distintas partes de um dado e focar no que é crucial.
Por fim, a jornada para reproduzir as capacidades cognitivas humanas em sistemas de inteligência artificial tem sido notavelmente enriquecida pelo estudo e pela replicação de mecanismos cerebrais, como os sistemas de memória e de atenção. O desenvolvimento de modelos que imitam tais funcionalidades do cérebro não só nos traz um passo mais perto de criar máquinas verdadeiramente inteligentes, mas também aprofunda nossa compreensão sobre o próprio funcionamento cerebral.
Assim, não só estamos aprimorando as capacidades da IA, mas também se pavimenta melhor, o caminho para descobertas mais amplas sobre a intersecção entre humanidade e tecnologia.