Nossos cérebros ainda conseguem superar a IA com um truque inteligente.

Apesar dos avanços acelerados da inteligência artificial nos últimos anos, o cérebro humano ainda leva vantagem sobre os computadores quando o assunto é transferir competências e aprender entre tarefas. Um novo estudo ajuda a explicar, em termos neurais, como essa capacidade provavelmente funciona.

Por que o cérebro humano ainda supera a inteligência artificial ao aprender entre tarefas

Em vez de testar pessoas diretamente, a equipa responsável pelo trabalho - liderada pela Universidade de Princeton - recorreu a um modelo biológico muito próximo do nosso em anatomia e funcionamento cerebral: os macacos-rhesus (Macaca mulatta).

Os animais realizaram tarefas em que precisavam identificar formas e cores apresentadas num ecrã e, para indicar as respostas, direcionavam o olhar para posições específicas. Durante a execução, registos de atividade cerebral permitiram procurar padrões sobrepostos e áreas partilhadas de ativação entre as diferentes tarefas.

“Legos cognitivos” no córtex pré-frontal e a flexibilidade cognitiva

Os registos revelaram que o cérebro dos macacos não dependia de um único “módulo” geral para tudo. Em vez disso, mobilizava conjuntos distintos de neurónios - descritos pelos autores como “Legos cognitivos” - que apareciam em combinações diferentes conforme a tarefa. A ideia central é que blocos já existentes podem ser reutilizados e recombinados para desafios novos, evidenciando uma flexibilidade neural que, hoje, nem os modelos mais avançados de IA conseguem igualar.

O neurocientista Tim Buschman, da Universidade de Princeton, resume a diferença: modelos modernos de IA podem atingir desempenho humano - ou até acima do humano - em tarefas isoladas, mas tendem a ter dificuldade quando precisam aprender e executar muitas tarefas diferentes.

Segundo os autores, a vantagem do cérebro estaria em conseguir reaproveitar componentes da cognição em contextos variados. Ao “encaixar” esses Legos cognitivos, o cérebro consegue construir rapidamente novas soluções comportamentais.

Tarefas relacionadas e aprendizagem contínua

Como mostrado no vídeo mencionado pelos investigadores, os macacos precisaram distinguir formas e cores em três tarefas separadas, porém relacionadas, exigindo que aprendessem continuamente e aplicassem o que já sabiam de uma tarefa para a seguinte, em vez de começar do zero a cada etapa.

O papel do córtex pré-frontal

Os Legos cognitivos identificados apareceram sobretudo no córtex pré-frontal, região associada a funções de cognição superior, como resolver problemas, planear e tomar decisões. Isso reforça a hipótese de que o córtex pré-frontal tem um papel importante na flexibilidade cognitiva - isto é, na capacidade de alternar regras, reutilizar estratégias e ajustar o comportamento conforme o objetivo.

Os investigadores observaram também um detalhe relevante: quando certos blocos cognitivos não eram necessários numa tarefa, a atividade correspondente diminuía. Isso sugere que o cérebro consegue, por assim dizer, “guardar” temporariamente Legos neurais que não são úteis naquele momento, aumentando o foco no que é exigido pela tarefa atual.

Uma analogia com programação: funções que se conectam

Buschman propõe pensar em um bloco cognitivo como se fosse uma função num programa de computador. Um conjunto de neurónios pode, por exemplo, diferenciar cores, e o resultado desse processamento pode alimentar outra operação que orienta uma ação. Essa organização permite executar uma tarefa como uma sequência: cada componente é realizado em ordem, formando um comportamento completo.

Vista por esse ângulo, a descoberta ajuda a entender como macacos - e possivelmente humanos - conseguem se adaptar a desafios inéditos, aproveitando competências já adquiridas, enquanto a inteligência artificial, na forma atual, frequentemente não consegue transferir aprendizagem com a mesma facilidade.

O que isso pode mudar na inteligência artificial e na saúde

Mais adiante, os autores sugerem que esses resultados podem inspirar formas de treinar IA para ser mais adaptável a tarefas novas, aproximando-se de uma arquitetura mais modular e recombinável, em vez de depender de um único conjunto de parâmetros para tudo.

O trabalho também pode ter impacto em aplicações clínicas: compreender como o cérebro reutiliza “componentes” pode contribuir para estratégias e tratamentos em perturbações neurológicas e psiquiátricas nas quais a pessoa tem dificuldade em levar uma competência aprendida para um novo contexto (por exemplo, aplicar uma regra, um hábito ou uma estratégia fora do ambiente em que foi treinada).

Além disso, esta linha de pesquisa pode orientar métodos de reabilitação cognitiva e treino funcional: se for possível identificar que tipos de “blocos” estão preservados e quais estão subutilizados, torna-se mais plausível desenhar intervenções que fortaleçam a recombinação dessas peças, em vez de apenas repetir o mesmo exercício.

Por que a IA esquece e o cérebro contorna o problema

Num nível fundamental, os Legos cognitivos destacam como o cérebro tende a ser mais flexível e adaptável do que muitos modelos de IA, que sofrem com o chamado esquecimento catastrófico: uma limitação em que redes neurais têm dificuldade para aprender tarefas em sequência sem perder desempenho na tarefa anterior.

Vale notar que alternar tarefas o tempo todo não é exatamente ideal para nós; ainda assim, aplicar o que já sabemos de uma situação para outra funciona como um atalho valioso, poupando tempo e esforço de aprendizagem.

Os autores concluem que, se o cérebro realmente consegue reutilizar representações e operações entre tarefas, isso permitiria adaptar-se rapidamente a mudanças no ambiente - seja aprendendo a representação adequada da tarefa via feedback de recompensa, seja resgatando essa representação a partir da memória de longo prazo.

A pesquisa foi publicada na revista científica Nature.