Inteligência Artificial

Cientistas buscam aprimorar a inteligência artificial integrando células cerebrais

Com uma nova doação do Exército dos EUA, uma equipe de cientistas buscará aprimorar a inteligência artificial integrando células cerebrais chamadas astrócitos.

Ao codificar uma característica da inteligência biológica chamada aprendizagem por reforço, na qual aprendemos iterativamente com os sucessos e fracassos, as “redes neurais profundas” (DNNs) revolucionaram a inteligência artificial com demonstrações espetaculares de domínio em xadrez e go.

Mas eles lutam para lidar com os problemas do mundo real encontrados diariamente por humanos e outros animais. Uma nova colaboração baseada no MIT postula que uma deficiência fundamental das redes neurais profundas é que elas são meramente neurais.

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O objetivo da equipe é provar que os DNNs podem se tornar muito mais poderosos integrando outro tipo de célula cerebral: os astrócitos.

“Muita ênfase nos neurônios removeu qualquer análise do papel dessas células que são 50 por cento das células cerebrais”, disse Mriganka Sur, Professor Newton de Neurociência do Instituto Picower para Aprendizagem e Memória do MIT e líder do projeto financiado por o Exército dos EUA com até $ 6,5 milhões em cinco anos por meio de uma bolsa da Multidiscipinary University Research Initiative.

A equipe inclui quatro membros do corpo docente dos Departamentos de Cérebro e Ciências Cognitivas (BCS) e Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT, bem como professores do Instituto de Tecnologia da Califórnia e da Universidade de Minnesota.

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Os astrócitos são elos-chave na coordenação de um processo pelo qual substâncias químicas chamadas neuromoduladores para guiar os neurônios no córtex pré-frontal do cérebro para realizar a exploração e guiar as células no corpo estriado do cérebro para executar a exploração.

A colaboração investigará a hipótese de que a integração de astrócitos em DNNs pode melhorar radicalmente sua eficiência e desempenho. Colaboradores Pulkit Agrawal, professor assistente em EECS, e Alexander Rakhlin, professor associado em BCS, liderarão os esforços para integrar astrócitos na teoria de aprendizagem por reforço.

John O’Doherty, professor de psicologia da Caltech, conduzirá experimentos para testar previsões teóricas por meio do monitoramento de imagens cerebrais em humanos enquanto eles executam tarefas que confundem os DNNs atuais. Ann Graybiel, professora do Instituto em BCS, fará isso em camundongos, onde estuda o aprendizado por reforço e suas raízes no corpo estriado.

Astrócito – Wikipédia, a enciclopédia livre

Enquanto isso, Sur e Alfonoso Araque, em Minnesota, vão medir como os astrócitos funcionam nos circuitos cerebrais de camundongos conforme eles aprendem, e até mesmo manipular as células para ver como isso muda o desempenho do aprendizado por reforço. Os resultados experimentais ajudarão a refinar a teoria do grupo.

Por exemplo, os humanos jogarão um videogame em que precisam coletar moedas, mas não podem fazê-lo sem primeiro encontrar um balde. O balde irá encher com frequência, exigindo que eles depositem as moedas coletadas em um banco antes que possam coletar mais moedas.

As pessoas não levarão muito tempo para descobrir como reconhecer e navegar nesses contextos mutantes, mas um DNN deve se esforçar muito. Por meio dessas tarefas e tarefas simplificadas em ratos, a equipe espera ver como as regiões do cérebro e os astrócitos e neuromoduladores fazem diferenças importantes.

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“Nossa hipótese central é que a interação de astrócitos com neurônios e neuromoduladores é a fonte de proeza computacional que permite ao cérebro realizar naturalmente o aprendizado de recompensa e superar muitos problemas associados com sistemas de aprendizado por reforço (RL) de última geração”, o equipe escreveu em sua concessão.

Fonte: News Medical Net

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