Ensinar computadores a aprender da forma como o fazemos é considerado um passo importante em direção a uma melhor Inteligência Artificial, mas isso é algo difícil de atingir sem a compreensão de como nós pensamos. Com essa premissa em mente, um novo esforço milionário, no caso US$ 12 milhões, foi lançado com o objetivo de usar engenharia reversa para entender o cérebro humano.
Conduzido por Tai Sing Lee, um professor do Departamento de Ciências da Computação da Carnegie Mellon University e do Centro para Bases Neurais de Cognição (CNBC), o projeto de cinco anos busca destravar os segredos do circuito neural e dos métodos de aprendizado de nosso cérebro. O objetivo é melhorar as redes neurais, os modelos computacionais frequentemente usados para aplicações em Inteligência Artificial incluindo carros sem motorista, reconhecimento facial e de fala.
“As redes neurais de hoje usam algoritmos que foram essencialmente desenvolvidos no início dos anos 1980”, disse Lee. “Por mais poderosas que sejam, elas ainda não são eficientes ou poderosas o suficiente como aquelas usadas pelo cérebro humano”.
Para isso é preciso mostrar a um computador milhares de exemplos catalogados de forma que ele consiga reconhecer um objeto, por exemplo, enquanto um humano necessitaria de apenas alguns.
Para o projeto, pesquisadores irão gravar a sinalização de dezenas de milhares de neurônios individuais de ratinhos e como eles processam informação visual.
“Ao incorporar sensores moleculares a monitores de atividade neural combinados com métodos óticos sofisticados é agora possível rastrear simultaneamente a dinâmica neural da maioria, se não a totalidade dos neurônios dentro de uma região do cérebro”, disse Sandra Kuhlman, professora assistente de ciências biológicas na Carnegie Mellon e do CNBC.
Uma quantidade massiva de dados resultará, oferecendo uma imagem detalhada de como os neurônios em uma região do córtex visual se comportam, acrescentou.
O projeto é financiado pelo Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) através do programa Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS), que está trabalhando para avançar a BRAIN Initiative, promovida pelo presidente Obama.
A equipe liderada pela CMU colaborará com outros projetos relacionados e fará múltiplas bases de dados tornando-as disponíveis para grupos de pesquisa de todo o mundo.
“A esperança é que este conhecimento leve ao desenvolvimento de uma nova geração de algoritmos de aprendizado de máquina que permitirá que máquinas de inteligência artificial aprendam sem supervisão e a partir de alguns exemplos, que são marcas da inteligência humana”, disse Lee.
Autor: IDG News
