Cientistas revelam os obstáculos ocultos da aprendizagem cerebral

Os humanos têm a capacidade de se ajustar a novas situações e informações com notável facilidade. Aprender um software de computador desconhecido, tentar uma nova receita ou entender as regras de um novo jogo geralmente acontece rapidamente para as pessoas, enquanto os sistemas de IA tipicamente lutam para se adaptar em tempo real e aprender de maneira eficaz “à medida que avançam”.

Em um novo estudo, neurocientistas da Universidade de Princeton identificam uma razão chave para essa diferença. O cérebro humano reutiliza repetidamente os mesmos “blocos” cognitivos em muitas situações diferentes, combinando e recombinando-os para formar novos padrões de comportamento.

“Modelos de IA de ponta podem alcançar desempenho humano, ou até superior ao humano, em tarefas individuais. Mas eles têm dificuldade em aprender e realizar muitas tarefas diferentes”, disse Tim Buschman, Ph.D., autor sênior do estudo e diretor associado do Instituto de Neurociência de Princeton. “Descobrimos que o cérebro é flexível porque pode reutilizar componentes da cognição em muitas tarefas diferentes. Ao juntar esses ‘Legos cognitivos’, o cérebro consegue criar novas tarefas.”

A pesquisa foi publicada em 26 de novembro na revista Nature.

Composicionalidade: reutilizando habilidades em novas situações

Se alguém já sabe como ajustar uma bicicleta, aprender a consertar uma motocicleta pode parecer mais direto. Essa capacidade de construir uma nova habilidade a partir de habilidades simples e familiares, retiradas de experiências relacionadas, é conhecida como composicionalidade.

“Se você já sabe como fazer pão, pode usar essa habilidade para fazer um bolo sem reaprender a assar do zero”, disse Sina Tafazoli, Ph.D., pesquisador pós-doutoral no laboratório de Buschman em Princeton e autor principal do novo estudo. “Você reaproveita habilidades existentes — usar um forno, medir ingredientes, amassar massa — e as combina com novas habilidades, como bater a massa e fazer cobertura, para criar algo totalmente diferente.”

Até agora, as evidências sobre como exatamente o cérebro apoia esse tipo de pensamento flexível e composicional eram limitadas e às vezes conflitantes.

Para obter uma imagem mais clara, Tafazoli treinou dois macacos-rhesus machos para realizar três tarefas relacionadas enquanto gravava a atividade em seus cérebros.

Testando a flexibilidade com tarefas de categorização visual

Em vez de trabalhos do mundo real, como assar ou consertar bicicletas, os animais foram solicitados a executar três tarefas de categorização visual. Em uma tela, eles viam uma série de blobs coloridos e semelhantes a balões. O trabalho deles era decidir se cada blob parecia mais com um coelho ou com a letra “T” (categorizando a forma) ou se parecia mais vermelho ou mais verde (categorizando a cor).

A tarefa era mais difícil do que parecia. Os blobs variavam na clareza das diferenças. Algumas imagens obviamente pareciam um coelho ou eram intensamente vermelhas, enquanto outras eram ambíguas e exigiam um julgamento cuidadoso para distinguir as categorias.

Para relatar sua decisão sobre a forma ou a cor, cada macaco indicava sua resposta olhando em uma das quatro direções diferentes na tela. Em uma versão da tarefa, por exemplo, olhar para a esquerda significava que o animal julgava o blob como sendo um coelho, enquanto olhar para a direita indicava que parecia mais com um “T”.

Uma parte crucial do experimento era que cada tarefa tinha suas próprias regras específicas, mas ainda compartilhava componentes-chave com as outras.

Uma das tarefas de cor e a tarefa de forma exigiam que os animais olhassem nas mesmas direções para indicar suas escolhas, enquanto ambas as tarefas de cor pediam aos macacos que categorizassem a cor da mesma forma (como mais vermelho ou mais verde) mas olhassem em direções diferentes ao sinalizar seu julgamento de cor (categorizando a cor).

Esse design permitiu que os pesquisadores verificassem se o cérebro reutilizava os mesmos padrões neurais, ou blocos cognitivos, sempre que as tarefas compartilhavam certos recursos.

Córtex pré-frontal como um centro para blocos cognitivos reutilizáveis

Após examinar padrões de atividade cerebral, Tafazoli e Buschman descobriram que o córtex pré-frontal, uma região na frente do cérebro envolvida no pensamento de alto nível e na tomada de decisões, continha vários padrões recorrentes de atividade. Esses padrões apareciam sempre que grupos de neurônios trabalhavam juntos para um objetivo comum, como distinguir cores.

Buschman se referiu a esses padrões como os “Legos cognitivos” do cérebro, um conjunto de blocos que podem ser combinados de forma flexível para produzir comportamentos diferentes.

“Eu penso em um bloco cognitivo como uma função em um programa de computador”, disse Buschman. “Um conjunto de neurônios pode discriminar cores, e sua saída pode ser mapeada em outra função que direciona uma ação. Essa organização permite que o cérebro execute uma tarefa realizando sequencialmente cada componente dessa tarefa.”

Para uma das tarefas de cor, por exemplo, o cérebro montaria um bloco que determina a cor da imagem junto com outro bloco que guia os movimentos oculares em direções específicas. Quando o animal mudava para uma tarefa diferente, como julgar formas em vez de cores, enquanto ainda usava os mesmos movimentos oculares, o cérebro simplesmente ativava o bloco para processamento de formas junto com o bloco para aqueles mesmos movimentos oculares.

Essa compartilha de blocos aparecia principalmente no córtex pré-frontal e não era observada na mesma medida em outras regiões do cérebro. A descoberta sugere que esse tipo de composicionalidade pode ser uma característica distinta do córtex pré-frontal.

Ativando e desativando blocos para aprimorar o foco

Tafazoli e Buschman também observaram que o córtex pré-frontal parecia silenciar certos blocos cognitivos quando não eram necessários. Isso provavelmente ajuda o cérebro a se concentrar na tarefa mais relevante em um determinado momento.

“O cérebro tem uma capacidade limitada para controle cognitivo”, disse Tafazoli. “Você precisa comprimir algumas de suas habilidades para que possa se concentrar naquelas que são atualmente importantes. Focar na categorização de formas, por exemplo, diminui momentaneamente a habilidade de codificar cor porque o objetivo é a discriminação de forma, não a cor.”

Ao ativar e suprimir seletivamente diferentes blocos, o cérebro pode evitar sobrecarregamentos e manter o desempenho focado no objetivo atual.

Legos cognitivos, IA e saúde mental

Esses Legos cognitivos podem ajudar a explicar por que as pessoas normalmente conseguem aprender novas tarefas tão rapidamente. O cérebro não precisa começar do zero. Em vez disso, pode recorrer a componentes mentais existentes, recombiná-los e evitar duplicar trabalhos, uma estratégia que os sistemas de IA atuais geralmente não possuem.

“Um grande problema com o aprendizado de máquina é a interferência catastrófica”, disse Tafazoli. “Quando uma máquina ou uma rede neural aprende algo novo, ela esquece e sobrescreve memórias anteriores. Se uma rede neural artificial sabe como fazer um bolo, mas depois aprende a fazer biscoitos, ela irá esquecer como fazer um bolo.”

Incorporar a composicionalidade na IA pode eventualmente tornar os sistemas artificiais mais semelhantes aos humanos em seu aprendizado, permitindo que adquiram novas habilidades ao longo do tempo sem apagar as antigas.

Os mesmos princípios também podem influenciar a medicina. Muitas condições neurológicas e psiquiátricas, incluindo esquizofrenia, transtorno obsessivo-compulsivo e algumas formas de lesão cerebral, podem dificultar a habilidade das pessoas de aplicar habilidades existentes em novas situações. Esses problemas podem surgir quando o cérebro não consegue mais recombinar suavemente seus blocos cognitivos.

“Imagine poder ajudar as pessoas a recuperar a capacidade de mudar de estratégia, aprender novas rotinas ou se adaptar a mudanças”, disse Tafazoli. “A longo prazo, entender como o cérebro reutiliza e recombina conhecimento poderia nos ajudar a projetar terapias que restaurem esse processo.”

O financiamento para o estudo foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde (R01MH129492, 5T32MH065214).