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Informática

As mais belas atuações da natureza inspiram a próxima geração de inteligência artificial

Com informações da Universidade Loughborough - 24/09/2019

As mais belas atuações da natureza podem inspirar a próxima geração de inteligência artificial
Esse complexo padrão organizacional é conhecido como modo de Goldstone.
[Imagem: Cortesia Marco Campazas/Divulgação]

Cérebro distribuído

Depois da biomimética e da geomimética, os pesquisadores estão tentando replicar agora os mecanismos básicos por trás de alguns dos padrões mais altamente organizados vistos no reino animal, como as danças de bandos de pássaros no céu e de cardumes de peixes nos oceanos.

Grupos como esses, consistindo em muitos casos de centenas de milhares de animais individuais, parecem se mover como se fossem compelidos por uma inteligência coletiva.

"A beleza da natureza inspirou artistas, filósofos e cientistas pelo tempo que podemos lembrar. A harmonia aparentemente sem esforço no movimento coletivo de aves migratórias, ou de peixes em cardumes, desafia as explicações. Nosso objetivo era obter um modelo mínimo para características gerais de auto-organização no mundo natural ou animal," explicou o professor Marco Mazza, da Universidade de Loughborough, no Reino Unido.

Esse complexo padrão organizacional é conhecido como modo de Goldstone, um conceito familiar aos físicos que trabalham com matéria inanimada.

"Esse modo de Goldstone é, em termos simples, como um bando gigante de estorninhos pode mudar repentinamente de direção coletivamente, como se houvesse um cérebro central. Mas, na realidade, não há inteligência central que conduza o comportamento," detalhou Mazza.

As mais belas atuações da natureza podem inspirar a próxima geração de inteligência artificial
O processo simples de três etapas - buscar informação, trocar informação e reorganizar - que a equipe propõe para a transição estrutural no comportamento coletivo dos grupos de animais.
[Imagem: Hornischer et al - 10.1038/s41598-019-48638-8]

Comportamento coletivo emergente

Para entender de onde vem essa aparente inteligência coletiva, Mazza e seus colegas criaram simulações de computador formadas por unidades mais simples, grupos de partículas atuando em grupo e podendo influenciar umas às outras, imitando os indivíduos do mundo natural.

Os dados revelaram que padrões complexos, incluindo a aparência de comportamentos de grupo sincronizados, emergem quando cada indivíduo do grupo responde de maneira simples a pequenas influências de seus vizinhos mais próximos.

No modelo, cada agente (indivíduo) recebeu um objetivo: Maximizar as possibilidades futuras disponíveis para si próprio. A onda resultante de informação moldou o movimento e o aparente comportamento grupal.

Quando as partículas se reorganizavam em formações mais complexas, respondendo a novas informações, o próprio grupo se reavaliava, coletando e trocando informações e então novamente se reorganizando, até que o objetivo de maximizar o espaço ao redor de cada partícula fosse alcançado.

As mais belas atuações da natureza podem inspirar a próxima geração de inteligência artificial
A simulação por computador de como as partículas começaram em um padrão desordenado (a) e se reorganizaram até que seu objetivo fosse alcançado (f).
[Imagem: Hornischer et al - 10.1038/s41598-019-48638-8]

Os pesquisadores teorizam que esse pode ser o processo que impulsiona o comportamento coletivo de grandes grupos de animais, peixes e até humanos. Na natureza, poderia imperar um objetivo único, por exemplo, a defesa contra predadores, algo que é encontrado em quase todas as criaturas.

Ou, uma vez que as observações não atrelam as exibições de grandes bandos de pássaros à existência de alguma ameaça, talvez seja a simples intenção de "maximizar a alegria" de voar numa tarde de verão.

Melhorar a inteligência artificial

Aprender mais sobre como os organismos vivos processam e reagem ao seu ambiente pode ajudar a melhorar a inteligência artificial, fornecendo habilidades cognitivas básicas aos sistemas, tornando-os menos dependentes da intervenção humana.

"O paradigma atual da IA depende muito de grandes quantidades de dados - grandes redes neurais, por exemplo, são ávidas por dados de treinamento. Essa estratégia pode já estar mostrando algumas limitações. Quando confrontadas com uma nova situação, as abordagens atuais da IA exigem retreinamento e intervenções humanas específicas que custam tempo e dinheiro.

"Uma maneira promissora de aprimorá-la é desenvolver métodos capazes de processar novas informações, da mesma forma que os organismos com cérebro fazem. O primeiro passo seria então identificar formas de processar informações que estejam abertas a novas entradas e podem ser facilmente se adaptar.

"A abordagem desta pesquisa tem esse potencial porque é inspirada por organismos que se adaptaram ao processo e resolveram novos desafios durante os milhões de anos de sua evolução," propõe o Dr. Mazza.

Bibliografia:

Artigo: Structural transition in the collective behavior of cognitive agents
Autores: Hannes Hornischer, Stephan Herminghaus, Marco G. Mazza
Revista: Nature Scientific Reports
Vol.: 9, Article number: 12477
DOI: 10.1038/s41598-019-48638-8






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