Como os pensamentos influenciam o que os olhos vêem
Um estudo surpreendente poderá apontar novas abordagens para os sistemas de IA
Quando vê um saco de cenouras na mercearia, pensa em batatas e pastinacas ou em asas de búfalo e aipo?
As primeiras áreas visuais do cérebro adaptam as suas representações do mesmo estímulo visual em função da tarefa que estamos a tentar realizar.
Rungratsameetaweemana lab/Columbia Engineering
Depende, claro, se está a fazer um guisado de inverno ou se está a preparar-se para ver a Super Bowl.
A maioria dos cientistas concorda que a categorização de um objeto - como pensar numa cenoura como um vegetal de raiz ou como um petisco de festa - é tarefa do córtex pré-frontal, a região do cérebro responsável pelo raciocínio e por outras funções de alto nível que nos tornam inteligentes e sociais. Nesse caso, os olhos e as regiões visuais do cérebro são como uma câmara de segurança que recolhe dados e os processa de forma padronizada antes de os enviar para análise.
No entanto, um novo estudo liderado pela engenheira biomédica e neurocientista Nuttida Rungratsameetaweemana, professora assistente na Columbia Engineering, mostra que as regiões visuais do cérebro desempenham um papel ativo na compreensão da informação. O mais importante é que a forma como interpreta a informação depende daquilo em que o resto do cérebro está a trabalhar.
Se for domingo de Super Bowl, o sistema visual vê as cenouras num tabuleiro de legumes antes de o córtex pré-frontal saber que elas existem.
Publicado na revista Nature Communications, o estudo fornece algumas das provas mais claras de que os primeiros sistemas sensoriais desempenham um papel na tomada de decisões - e que se adaptam em tempo real. Também aponta para novas abordagens para a conceção de sistemas de IA capazes de se adaptarem a situações novas ou inesperadas.
Rungratsameetaweemana explica mais sobre a investigação:
O que é que este novo estudo tem de interessante?
As nossas descobertas desafiam o ponto de vista tradicional de que as primeiras áreas sensoriais do cérebro se limitam a "olhar" ou "registar" a informação visual. De facto, o sistema visual do cérebro humano reformula ativamente a forma como representa exatamente o mesmo objeto, dependendo do que se está a tentar fazer. Mesmo nas áreas visuais que estão muito próximas da informação bruta que entra nos olhos, o cérebro tem a flexibilidade de ajustar a sua interpretação e respostas com base na tarefa atual. Isto dá-nos uma nova forma de pensar sobre a flexibilidade no cérebro e abre ideias para a construção de sistemas de IA mais adaptáveis, modelados segundo estas estratégias neurais.
Como é que chegaram a esta conclusão surpreendente?
A maioria dos trabalhos anteriores analisou a forma como as pessoas aprendem categorias ao longo do tempo, mas este estudo centra-se na parte da flexibilidade: Como é que o cérebro alterna rapidamente entre diferentes formas de organizar a mesma informação visual?
Como foram as vossas experiências?
Utilizámos a ressonância magnética funcional (fMRI) para observar a atividade cerebral das pessoas enquanto colocavam formas em diferentes categorias. A diferença é que as "regras" para categorizar as formas estavam sempre a mudar. Isto permitiu-nos determinar se o córtex visual estava a mudar a forma como representava as formas, dependendo da forma como tínhamos definido as categorias.
Analisámos os dados utilizando ferramentas computacionais de aprendizagem automática, incluindo classificadores multivariados. Estas ferramentas permitem-nos examinar os padrões de ativação cerebral em resposta a diferentes imagens de formas e medir a clareza com que o cérebro distingue formas em diferentes categorias. Vimos que o cérebro responde de forma diferente consoante as categorias em que os nossos participantes estavam a classificar as formas.
O que é que viram nos dados destas experiências?
A atividade no sistema visual - incluindo os córtices visuais primário e secundário, que lidam com os dados diretamente dos olhos - mudou praticamente em todas as tarefas. Reorganizaram a sua atividade dependendo das regras de decisão que as pessoas estavam a utilizar, o que foi demonstrado pelos padrões de ativação cerebral que se tornaram mais distintos quando uma forma se encontrava perto da área cinzenta entre categorias. Essas eram as formas mais difíceis de distinguir, por isso é exatamente quando o processamento adicional seria mais útil.
De facto, conseguimos ver padrões neurais mais claros nos dados de fMRI nos casos em que as pessoas fizeram um melhor trabalho nas tarefas. Isto sugere que o córtex visual pode ajudar-nos diretamente a resolver tarefas de categorização flexíveis.
Quais são as implicações destas descobertas?
A cognição flexível é uma caraterística da cognição humana e, atualmente, mesmo os sistemas de IA mais avançados ainda se debatem com o desempenho de tarefas flexíveis. Os nossos resultados podem contribuir para a conceção de sistemas de IA que se adaptem melhor a novas situações. Os resultados podem também contribuir para a compreensão da forma como a flexibilidade cognitiva pode ser afetada em condições como a PHDA ou outras perturbações cognitivas. É também um lembrete de como os nossos cérebros são notáveis e eficientes, mesmo nas fases mais precoces do processamento.
O que se segue nesta linha de investigação?
Estamos a levar a neurociência mais longe, estudando a forma como a codificação flexível funciona ao nível dos circuitos neuronais. Com a fMRI, estávamos a analisar grandes populações de neurónios. Num novo estudo de seguimento, estamos a investigar os mecanismos dos circuitos da codificação flexível através do registo da atividade neurológica no interior do crânio. Isto permite-nos perguntar como é que os neurónios individuais e os circuitos neuronais no cérebro humano suportam um comportamento flexível e orientado para um objetivo.
Estamos também a começar a explorar a forma como estas ideias podem ser úteis para os sistemas artificiais. Os seres humanos são realmente bons a adaptar-se a novos objectivos, mesmo quando as regras mudam, mas os actuais sistemas de IA têm muitas vezes dificuldades com esse tipo de flexibilidade. Esperamos que o que estamos a aprender com o cérebro humano nos possa ajudar a conceber modelos que se adaptem de forma mais fluida, não apenas a novas entradas, mas a novos contextos.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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