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Rede de neurônios artificiais aprende a usar linguagem humana

Rede de neurônios artificiais aprender a usar linguagem humana
O modelo questiona a abordagem mais usada nas neurociências, de que o cérebro funcionaria como um computador. [Imagem: ANNABELL Project/Un. Sassari]

Modelo cognitivo

Um modelo cognitivo, composto por dois milhões de neurônios artificiais, simulados em software, mostrou-se capaz de aprender a se comunicar usando a linguagem humana a partir de um estado de "mente em branco", somente através da comunicação com um interlocutor humano.

A pesquisa lança novas luzes sobre os processos neurais que fundamentam não apenas o desenvolvimento da linguagem, mas todo o processo de funcionamento da mente humana, além de questionar os modelos mais usados pelas neurociências.

O modelo, chamado ANNABELL (sigla em inglês para Rede Neural Artificial com Comportamento Adaptativo Usado para Aprendizagem de Línguas), foi desenvolvido por um grupo de pesquisadores das universidades de Sassari (Itália) e Plymouth (Reino Unido).

Analogia cérebro-computador

As neurociências já aprenderam um bocado sobre os neurônios e suas interconexões - as sinapses. Mas um conhecimento detalhado de um neurônio individual e de quais são as funções das várias áreas do cérebro em que bilhões deles ficam ativos ao mesmo tempo não são suficientes para dar pistas sobre como o cérebro executa suas funções cognitivas.

Uma tendência na comunidade científica tem sido pensar que o cérebro funciona de forma semelhante a um computador, já que os computadores também funcionam através de sinais elétricos. De fato, muitos pesquisadores têm proposto modelos baseados na analogia "cérebro-funciona-como-um-computador" desde o final dos anos 1960.

Entretanto, além das diferenças estruturais entre neurônios e transistores, existem diferenças profundas entre o cérebro e um computador, especialmente nos mecanismos de aprendizagem e de processamento de informação. Computadores funcionam através de programas - instruções passo a passo - desenvolvidos por programadores humanos, e não há nenhuma evidência da existência de tais programas em nosso cérebro.

Hoje, muitos pesquisadores já aceitam que o nosso cérebro é capaz de desenvolver habilidades cognitivas elevadas simplesmente através da interação com o meio ambiente, a partir de muito pouco conhecimento inato - o que equivale dizer, naquela analogia com o computador, que o cérebro não tem programas.

Plasticidade e comutação sinápticas

O modelo ANNABELL parece confirmar essa abordagem, funcionando sem qualquer conhecimento pré-codificado sobre a linguagem: ele aprende a conversar apenas através da comunicação com um interlocutor humano, graças a dois mecanismos fundamentais, que também estão presentes no cérebro biológico: a plasticidade sináptica e a comutação sináptica.

A plasticidade sináptica é a capacidade das conexões entre dois neurônios para aumentar sua eficiência quando os dois neurônios são frequentemente disparados simultaneamente, ou quase simultaneamente.

O mecanismo de computação sináptica, ou comutação neural, é baseado nas propriedades de determinados neurônios (chamados neurônios biestáveis) para se comportarem como interruptores que podem ser ligados ou desligados por um sinal de controle vindo de outros neurônios. Quando ligados, os neurônios biestáveis transmitem o sinal de uma parte do cérebro para outra, caso contrário bloqueiam o sinal - isto sim, é muito parecido com um transístor eletrônico.

Programa aprende a falar

Simulando esses dois mecanismos nos neurônios artificiais modelados em software, o programa se mostrou capaz de aprender a falar e se comunicar com um interlocutor humano.

Ele foi validado usando um banco de dados de cerca de 1.500 sentenças de entrada, selecionadas com base na literatura sobre o desenvolvimento da capacidade de falar dos seres humanos.

O programa respondeu elaborando cerca de 500 novas frases, que contêm substantivos, verbos, adjetivos, pronomes e outras classes gramaticais, demonstrando a capacidade de se expressar por meio de uma linguagem humana que não lhe foi ensinada previamente.

Com modelos mais próximos da realidade, a expectativa é que sistemas de inteligência artificial, usados em programas de computador e em robôs, tornem-se capazes de aprender de forma mais parecida com a humana, sem depender de programas que especifiquem cada passo desses raciocínios artificiais.

Bibliografia:

A Cognitive Neural Architecture Able to Learn and Communicate through Natural Language
Bruno Golosio, Angelo Cangelosi, Olesya Gamotina, Giovanni Luca Masala
PLoS ONE
Vol.: 10 (11): e0140866
DOI: 10.1371/journal.pone.0140866




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