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Cérebro humano vs IA: quem aprende mais rápido? Descubra

by Fesouza
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Um avanço revolucionário na neurociência demonstrou que as células cerebrais aprendem mais rapidamente que um sistema de inteligência artificial. Além disso, pesquisa também descobriu que o cérebro cria redes complexas de forma mais eficaz do que algoritmos de aprendizado de máquina, divulgou o site TechXplore.

Publicado na Cyborg and Bionic Systems, o estudo explica que a metodologia “funde neurônios cultivados em laboratório a partir de células-tronco humanas com silício rígido para criar uma forma mais avançada e sustentável de IA, conhecida como SBI (Inteligência Biológica Sintética)”.

Ilustração de dois neurônios rodeados por códigos binários
Neurônios humanos foram cultivados com substratos à base de silício para criar uma plataforma em que eles pudessem interagir com componentes sintéticos de forma integrada. Crédito: Robsonphoto/Shutterstock)

Neurônios humanos vivos foram utilizados no estudo

Utilizando um sistema chamado DishBrain, considerado o principal componente do projeto, os pesquisadores combinaram neurônios humanos vivos cultivados de células-tronco com substratos à base de silício. Com isso, conseguiram criar uma plataforma híbrida em que componentes biológicos e sintéticos passaram a interagir de forma integrada.

A equipe também empregou um sistema de inteligência biológica sintética para facilitar interações em tempo real durante jogos como o Pong. Assim, conseguiram monitorar e manipular a atividade neural em resposta a estímulos – algo nunca executado com a precisão atual.

Cérebro humano vs IA: quem aprende mais rápido? Descubra
A equipe empregou um sistema de inteligência biológica sintética para facilitar interações em tempo real durante jogos como o Pong. Crédito: Grenar/Shutterstock

Durante a análise, os pesquisadores distinguiram condições de “Repouso” e “Jogo”, demonstrando a plasticidade das redes neurais humanas para responder a estímulos.

O método de aprendizado dos sistemas biológicos foi comparado com algoritmos de aprendizado por reforço (RL) profundos de última geração. A análise concluiu que as células cerebrais humanas são mais eficientes que os sistemas de inteligência artificial.

Embora avanços substanciais tenham sido feitos no campo da IA nos últimos anos, acreditamos que a inteligência real não é artificial. A inteligência real é biológica. Nesta pesquisa, propusemo-nos a investigar se os sistemas elementares de aprendizagem biológica alcançam níveis de desempenho que podem competir com algoritmos de RL profundo de última geração.

Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs, ao TechXplore.

Células cerebrais humanas superam sistemas de inteligência artificial

Pesquisadores descobriram que, em condições que simulam o tempo real, as células cerebrais humanas conseguem superar sistemas avançados de inteligência artificial em tarefas de desempenho no jogo proposto. Isso sugere que a natureza ainda apresenta vantagens sobre as máquinas em certos cenários.

cérebro ia
Resultados colocam em xeque a ideia de que a inteligência possa ser totalmente copiada por sistemas de silício. Crédito: Shutter2U / iStock

“Quando as amostras são limitadas a um curso temporal do mundo real, mesmo culturas biológicas muito simples superaram os algoritmos de RL profundo em várias características de desempenho do jogo, implicando em uma maior eficiência”, concluíram os pesquisadores.

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Kagan explica que os resultados mostram como a atividade do cérebro está ligada à forma como pensamos, entendemos as coisas e agimos – e destaca que esse é apenas o início de uma jornada, não o fim.

Por meio de pesquisas adicionais sobre Inteligência em Bioengenharia (BI), acreditamos que podemos desbloquear capacidades que superam em muito tudo o que foi demonstrado até o momento.

Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs.

O estudo pode mudar a forma como pensamos a inteligência artificial, ao mostrar que ela não é apenas fruto de algoritmos, mas também tem raízes na própria biologia. Para Kagan, os resultados colocam em xeque a ideia de que a inteligência possa ser totalmente copiada por sistemas de silício e reforçam que sistemas biológicos são, por si só, máquinas de processamento extremamente poderosas.

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