Novo estudo: rede neural RTNet imita hábitos humanos na tomada de decisão

São PauloPesquisadores da Georgia Tech desenvolveram uma nova rede neural que imita a tomada de decisão humana. Ao contrário das redes neurais tradicionais, que costumam repetir decisões sem levar em conta eventos passados ou níveis de confiança, esse novo modelo, chamado RTNet, opera de maneira diferente.

Humanos tomam cerca de 35 mil decisões por dia. Cada decisão exige reflexão sobre opções, experiências passadas e autoconfiança. Redes neurais não costumam tomar decisões dessa maneira. A equipe do Georgia Tech, liderada pelo Professor Associado Dobromir Rahnev, quer mudar isso. O estudo deles foi publicado na revista Nature Human Behaviour.

Principais diferenças entre a tomada de decisão humana e a de máquinas:

• Humanos avaliam opções e ponderam evidências com base em experiências passadas.
• Humanos reconhecem quando estão inseguros sobre uma decisão.
• Redes neurais tradicionais tomam decisões estáticas e consistentes.

A equipe de pesquisa treinou sua nova rede neural utilizando o conjunto de dados MNIST, que é uma coleção de números manuscritos. Eles adicionaram ruído a esses números, tornando-os mais difíceis de serem lidos por pessoas. Os cientistas então testaram o modelo nesse conjunto de dados ruidoso para avaliar seu desempenho em comparação com seres humanos.

Os pesquisadores aprimoraram seu modelo utilizando uma rede neural Bayesiana (BNN) e um processo de acumulação de evidências. A BNN toma decisões com base em probabilidades, fazendo com que as respostas variem a cada vez. O processo de acumulação de evidências continua reunindo dados até ter informações suficientes para tomar uma decisão. Essa abordagem torna o RTNet mais adaptável e mais próximo do comportamento humano.

Os cientistas analisaram o tempo que o modelo demorava para tomar decisões. Eles descobriram um padrão onde decisões mais rápidas resultavam em menor precisão, semelhante ao que ocorre com os seres humanos. O RTNet apresentou o mesmo comportamento.

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O estudo revelou que o RTNet igualou os humanos em precisão, velocidade e confiança. Sessenta estudantes do Georgia Tech analisaram os mesmos dados ruidosos e relataram seus níveis de confiança. Os resultados mostraram que o RTNet era muito semelhante aos participantes humanos. Frequentemente, superou outros modelos, especialmente quando eram necessárias decisões rápidas.

Este avanço é crucial por vários motivos:

• A maioria dos modelos atuais carece de dados humanos extensivos para comparação.
• Os modelos existentes não demonstram níveis de confiança semelhantes aos humanos.
• A nova rede neural pode ajudar a replicar e até melhorar os processos de tomada de decisão humana.

Modelo de Tomada de Decisão Promissor

Este modelo de tomada de decisão é muito promissor. Redes neurais agora podem operar de forma semelhante ao cérebro humano com menos ajustes finos. A equipe planeja treinar a RTNet em diversos conjuntos de dados para explorar suas capacidades. No futuro, esses modelos poderão ser utilizados em outras áreas para reduzir o esforço mental diário das pessoas.

A imitação humana do RTNet é um avanço significativo. No futuro, redes neurais poderão pensar e tomar decisões como seres humanos. Isso tem o potencial de melhorar a IA, facilitando e tornando mais eficaz a interação com a tecnologia.