Uma equipe da Universidade de Genebra (UNIGE) conseguiu modelar uma rede de neurônios artificiais capaz de realizar essa proeza cognitiva. Após aprender e executar uma série de tarefas básicas, essa IA foi capaz de fornecer uma descrição linguística a uma IA "irmã", que então executou as tarefas. Esses resultados promissores, especialmente para o setor de robótica, podem ser encontrados em Nature Neuroscience.
Realizar uma tarefa inédita sem treinamento prévio, baseando-se apenas em instruções verbais ou escritas, é uma habilidade exclusiva do ser humano. Uma vez aprendida a tarefa, também somos capazes de descrevê-la para que outra pessoa possa reproduzi-la. Essa dupla habilidade nos diferencia das outras espécies que, para aprender tal tarefa, precisam de muitas tentativas acompanhadas de sinais de reforço positivo ou negativo, sem serem capazes de comunicar isso a seus congêneres.
Um subdomínio da inteligência artificial (IA) - o processamento da linguagem natural - procura recriar essa habilidade humana, com máquinas que entendem e respondem a dados vocais ou textuais. Essa técnica baseia-se em redes de neurônios artificiais, inspiradas em nossos neurônios biológicos e na maneira como eles transmitem sinais elétricos em nosso cérebro. No entanto, os cálculos neuronais que poderiam permitir realizar a proeza cognitiva descrita acima ainda são pouco compreendidos.
"Atualmente, os agentes conversacionais que utilizam IA são capazes de integrar informações linguísticas para produzir texto ou uma imagem. Mas, até onde sabemos, ainda não são capazes de traduzir uma instrução verbal ou escrita em uma ação sensório-motora, e muito menos de explicá-la posteriormente a outra inteligência artificial para que ela a reproduza", diz Alexandre Pouget, professor titular no Departamento de Neurociências Fundamentais da Faculdade de Medicina da UNIGE.
Um cérebro modelo reduzido
O pesquisador e sua equipe conseguiram desenvolver um modelo de neurônio artificial com essa dupla capacidade, após ter sido previamente treinado. "Partimos de um modelo existente de neurônios artificiais, S-Bert, que possui 300 milhões de neurônios e que é pré-treinado no entendimento da linguagem.
Nós o 'conectamos' a outra rede, mais simples, de alguns milhares de neurônios", explica Reidar Riveland, doutorando no Departamento de Neurociências Fundamentais da Faculdade de Medicina da UNIGE e primeiro autor do estudo.
A equipe da UNIGE trabalhou com redes de neurônios artificiais, inspiradas em nossos neurônios biológicos e na forma como eles transmitem sinais elétricos no cérebro. © AdobeStock
Na primeira etapa do experimento, os neurocientistas treinaram essa rede para simular a área de Wernicke, a parte do cérebro que nos permite perceber e interpretar a linguagem. Na segunda etapa, a rede foi treinada para reproduzir a área de Broca que, sob a influência da área de Wernicke, é responsável pela produção e articulação das palavras. Todo o processo foi realizado em laptops comuns. Instruções escritas, em inglês, foram então transmitidas à IA.
Por exemplo: apontar o local - à esquerda ou à direita - onde um estímulo é percebido; responder na direção oposta de um estímulo; ou, mais complexo, entre dois estímulos visuais com uma leve diferença de contraste, indicar o mais brilhante. Os cientistas avaliavam os resultados de seu modelo, que simula a intenção de mover, ou aqui, de apontar.
"Uma vez que essas tarefas foram aprendidas, a rede foi capaz de descrevê-las a uma segunda rede - uma cópia da primeira - para que pudesse reproduzi-las. Até onde sabemos, fazer duas IAs dialogarem puramente pela linguagem é uma novidade", comemora Alexandre Pouget, que liderou esses trabalhos.
Para futuros humanoides
Esse modelo abre novos horizontes para entender a interação entre linguagem e comportamento. É particularmente promissor para o setor de robótica, onde o desenvolvimento de tecnologias que permitem às máquinas dialogar é uma questão-chave.
"A rede que desenvolvemos é de tamanho muito reduzido. Agora, nada impede de desenvolver, com base nisso, redes muito mais complexas que seriam integradas a robôs humanoides capazes de nos entender, mas também de se entenderem entre si", concluem os dois pesquisadores.