SCTD, 19/01/2024
Um estudo da UCL usando modelos de IA avança nosso entendimento da memória, mostrando como o cérebro reconstrói eventos passados e imagina novos cenários.
Avanços recentes em IA generativa ajudam a explicar como as memórias nos permitem aprender sobre o mundo, reviver velhas experiências e construir experiências totalmente novas para a imaginação e o planejamento, de acordo com um novo estudo de pesquisadores da UCL.
Modelos de IA imitando funções cerebrais
O estudo, publicado na Nature Human Behaviour e financiado pela Wellcome, usa um modelo computacional de IA – conhecido como rede neural generativa – para simular como as redes neurais no cérebro aprendem e se lembram de uma série de eventos (cada um representado por uma cena simples).
O modelo apresenta redes representando o hipocampo e o neocórtex, para investigar como eles interagem. Ambas as partes do cérebro são conhecidas por trabalhar juntas durante a memória, a imaginação e o planejamento.
A autora principal, a doutoranda Eleanor Spens (Instituto de Neurociência Cognitiva da UCL), disse: "Avanços recentes nas redes generativas usadas em IA mostram como a informação pode ser extraída da experiência, para que possamos tanto nos lembrar de uma experiência específica, quanto imaginar com flexibilidade como novas experiências podem ser."
"Pensamos em lembrar como imaginar o passado com base em conceitos, combinando alguns detalhes armazenados com nossas expectativas sobre o que poderia ter acontecido."
Revisão da memória e previsão
Os humanos precisam fazer previsões para sobreviver (por exemplo, evitar o perigo ou encontrar comida), e as redes de IA sugerem como, quando revivêmos memórias enquanto descansamos, isso ajuda nosso cérebro a captar padrões de experiências passadas que podem ser usados para fazer essas previsões.
Os pesquisadores mostraram 10.000 imagens de cenas simples para o modelo. A rede do hipocampo codificou rapidamente cada cena à medida que ela era vivenciada. Em seguida, reproduziu as cenas repetidamente para treinar a rede neural generativa no neocórtex.
A rede neocortical aprendeu a passar a atividade dos milhares de neurônios de entrada (neurônios que recebem informações visuais) representando cada cena por camadas intermediárias menores de neurônios (a menor contendo apenas 20 neurônios), para recriar as cenas como padrões de atividade em seus milhares de neurônios de saída (neurônios que preveem a informação visual).
Implicações do estudo
Isso fez com que a rede neocortical aprendesse representações "conceituais" altamente eficientes das cenas que capturam seu significado (por exemplo, o arranjo de paredes e objetos) – permitindo a recriação de cenas antigas e a geração de cenas completamente novas.
Consequentemente, o hipocampo foi capaz de codificar o significado de novas cenas apresentadas a ele, em vez de ter que codificar cada detalhe, permitindo que ele focasse recursos na codificação de características únicas que o neocórtex não poderia reproduzir – como novos tipos de objetos.
O modelo explica como o neocórtex adquire lentamente o conhecimento conceitual e como, junto com o hipocampo, isso nos permite "reviver" eventos reconstruindo-os em nossas mentes.
O modelo também explica como novos eventos podem ser gerados durante a imaginação e o planejamento para o futuro, e por que as memórias existentes freqüentemente contêm distorções "parecidas com o resumo" – nas quais características únicas são generalizadas e lembradas como mais semelhantes às características de eventos anteriores.
O autor sênior, Professor Neil Burgess (Instituto de Neurociência Cognitiva da UCL e Instituto de Neurologia da UCL Queen Square), explicou: "A maneira como as memórias são reconstruídas, em vez de serem registros verídicos do passado, nos mostra como o significado ou resumo de uma experiência é recombinado com detalhes únicos e como isso pode resultar em vieses em como nos lembramos das coisas."
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Fonte:https://scitechdaily.com/decoding-human-memory-and-imagination-with-generative-ai/
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