Um estudo realizado pelo National Eye Institute em Bethesda, Maryland, utilizou um algoritmo de inteligência artificial e alguns macacos para descobrir que tipo de imagem é mais estimulante para um neurônio. Os resultados revelam centenas de imagens estranhas, incluindo rostos de macaco bizarramente distorcidos e mais parecidos com gárgulas.
No experimento, um macaco com eletrodos inseridos em seu córtex temporal inferior – uma região do cérebro envolvida no reconhecimento de objetos – vê uma série de imagens.
As imagens começam sem conteúdo, com um borrão cinza. Mas com base em quais imagens disparam um neurônio selecionado para disparar, um algoritmo de aprendizado de máquina cria um novo lote de imagens que o neurônio do macaco está previsto para “gostar” ainda mais.
Testes sugeriram que, embora os mesmos neurônios respondam a imagens de faces de macacos reais, eles parecem preferir as abstrações distorcidas – coisas que um animal nunca veria na vida real.
Além disso, alguns conseguiram enviar padrões similares a uma pessoa usando uma proteção no rosto, o que poderia sugerir ser o seu cuidador.
O motivo dos macacos preferirem imagens abstratas às reais ainda é um mistério. Uma possibilidade é que os neurônios funcionem calculando a diferença entre os rostos, colocando mais peso em recursos extremos como um artista caricatural.
Uma coisa é clara: a maioria dos estímulos preferidos é aprendida através da experiência. “Não há como um macaco ter desenvolvido uma célula para codificar uma pessoa usando equipamentos de proteção”, diz Livingston, cientista responsável pelo estudo.
O próximo passo é testar a abordagem em pessoas submetidas a cirurgia cerebral para epilepsia que concordam em ser estudadas enquanto seus cérebros são mais acessíveis, diz ela. “Então, poderemos aprender o que os neurônios no cérebro humano querem”.
