Novo Estudo: Pode a IA Aprender como Nós?

Tempo de leitura: 2 minutos
Por João Silva
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"Cérebro de robô com conexões neurais analisando dados rapidamente"

São PauloA inteligência artificial (IA) está avançando cada vez mais em replicar atividades humanas. Ela pode ler, conversar e gerenciar grandes volumes de dados, além de oferecer conselhos sobre decisões empresariais. No entanto, a IA ainda enfrenta limitações significativas. Um grande desafio é lidar com o mundo físico. Os sistemas atuais de IA necessitam de milhões de exemplos de treinamento para realizar tarefas específicas, como resolver problemas de matemática ou escrever redações.

Kyle Daruwalla é um NeuroAI Scholar no Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) e está trabalhando para aprimorar a inteligência artificial. Ele está investigando novas formas de projetar IA. Sua mais recente ideia foca em como a IA lida com dados. A IA moderna exige muita energia, pois os dados percorrem grandes distâncias. Daruwalla se inspira no funcionamento do cérebro humano.

Aqui estão alguns pontos principais sobre o novo design dele:

  • Inspirado pelo cérebro humano
  • Torna o movimento de dados mais eficiente
  • Permite que os neurônios de IA se ajustem em tempo real
  • Integra a memória funcional ao processo de IA

No cérebro, as conexões estão sempre mudando e se adaptando. Daruwalla aplicou essa ideia para criar um sistema onde neurônios de IA recebem feedback imediato e fazem ajustes instantâneos. Isso permite que os dados sejam processados imediatamente, sem a necessidade de percorrer grandes distâncias.

Pesquisas indicam uma relação entre a memória de trabalho e o aprendizado ou sucesso acadêmico. A memória de trabalho nos permite manter o foco enquanto acessamos informações armazenadas. O modelo de Daruwalla apoia essa ideia, demonstrando que cada sinapse de IA precisa ter um sistema de memória de trabalho próximo para realizar ajustes.

O novo modelo de Daruwalla pode ajudar a IA a aprender como os humanos. Isso pode tornar a IA mais eficaz e fácil de usar. Isso é importante porque a neurociência tem fornecido informações valiosas para a IA há muito tempo. O modelo de Daruwalla pode ajudar a melhorar ambos os campos.

O novo design atualiza o sistema gradualmente, sem interromper tudo de uma vez. Isso permite que a IA processe dados de maneira semelhante ao aprendizado humano. É um avanço significativo no desenvolvimento de IA que aprende como os seres humanos.

A inteligência artificial tem feito grandes avanços recentemente, mas ainda enfrenta dificuldades com tarefas físicas e na resolução de problemas complexos. Daruwalla propôs uma nova ideia que pode transformar essa situação. Ele deseja usar o cérebro humano como modelo para criar sistemas de IA que sejam mais naturais e eficientes.

NeuroAI é uma área de pesquisa que une neurociência e inteligência artificial. O trabalho de Daruwalla nesse campo pode ajudar a aprimorar a maneira como os sistemas de IA aprendem e se ajustam.

Seu projeto destaca a movimentação eficiente de dados e ajustes contínuos. Isso poderia solucionar algumas das limitações das tecnologias de IA atuais.

O novo design de IA de Kyle Daruwalla é inspirado no funcionamento do cérebro humano. Esse design facilita a movimentação e o processamento de dados de maneira mais eficiente. O modelo de Daruwalla inclui memória de trabalho, tornando a IA mais adaptável. Este é um passo significativo em direção à criação de IA que aprende como os humanos e pode levar a futuras melhorias tanto na inteligência artificial quanto na neurociência.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2024.1240348

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Kyle Daruwalla, Mikko Lipasti. Information bottleneck-based Hebbian learning rule naturally ties working memory and synaptic updates. Frontiers in Computational Neuroscience, 2024; 18 DOI: 10.3389/fncom.2024.1240348
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