Inteligência Artificial

Complexidade do cérebro é desafio para máquinas pensantes

Chip Walter
Discover

Kwabena Boahen, o principal pesquisador do Laboratório de Pesquisa de Neuro-Engenharia da Universidade da Pensilvânia, tem uma relação de amor e ódio com a matéria cinzenta que tem entre as orelhas.

Ele admira ardentemente a sutileza do projeto do cérebro: "Muito elegante e muito mais eficiente do qualquer coisa que eu poderia desenvolver", diz.

Mas para um engenheiro a admiração não é o bastante; ele e seus colegas querem compreender os mecanismos do cérebro e recriar suas funções em um laboratório.

Nesse esforço, a natureza elaborada da programação neuronal que transforma correntes elétricas em pensamentos e percepções é uma fonte de frustração infinda. "Todos esbarram de frente com a questão da complexidade", diz Boahen.

O famoso matemático Alan Turing previu em 1950 que os computadores seriam capazes de se equiparar à inteligência humana pelo final do século.

Nas décadas que se seguiram, os pesquisadores no novo campo da inteligência artificial trabalharam duro para cumprir essa profecia, em geral adotando uma estratégia de cima para baixo: se pudermos escrever um volume suficiente de códigos, arrazoavam, seremos capazes de simular todas as funções do cérebro.

Os resultados foram lastimáveis. O rápido progresso no poder de computação não resultou em nada que se assemelhe a uma máquina de pensar capaz de compor música ou administrar uma empresa, muito menos desvendar os segredos da consciência.

Boahen está tentando uma solução diferente. Em lugar de impor software pseudo-inteligente em um chip convencional de silício, ele está estudando a maneira pela qual os neurônios humanos se interconectam. Depois, espera construir sistemas eletrônicos que recriem os resultados. Em resumo, ele está tentando fazer uma engenharia reversa do cérebro, de baixo para cima.

Robert Noyce, co-inventor do circuito integrado, foi o primeiro a sugerir essa abordagem, em 1984.

"A fim de compreender o cérebro, nós temos usado o computador como modelo para ele. Talvez seja hora de reverter esse raciocínio. Para compreender em que direção deveríamos avançar com os computadores, deveríamos procurar pistas no cérebro", disse.

Carver Mead, inventor do circuito de integração em escala muito grande usado nos produtos eletrônicos domésticos atuais, não demorou muito a aceitar o desafio, e começou a construir circuitos simples que imitam as conexões neurais associadas à visão, um esforço que ele classifica como engenharia neuromórfica. Em 1990, Boahen, então aluno de pós-graduação de Mead, se integrou à equipe que trabalhava nesse projeto.

Para grande surpresa deles, Boahen e seus colegas engenheiros neuromórficos estão agora descobrindo que as estruturas subjacentes do cérebro são muito mais simples do que os comportamentos, percepções e sentimentos que elas incitam.

Isso se deve ao fato de que os nossos cérebros, diferentemente dos computadores pessoais, constantemente alteram suas conexões, de forma a reformular a maneira pela qual processam informações.

"Agora temos microscópios que podem ver as conexões individuais entre os neurônios. Eles demonstram que o cérebro pode retraçar conexões e criar conexões novas em questão de minutos. O cérebro lida com a complexidade se cabeando no calor do momento, baseado na atividade que acontece em torno dele", diz Boahen.

Isso ajuda a explicar porque um quilo e meio de neurônios, usando pouco mais energia do que uma lâmpada fraca, são capazes de executar todas as operações associadas ao pensamento humano.

Boahen acredita que as tentativas anteriores de obter inteligência artificial foram vãs porque os cientistas não levaram em conta essa extraordinária flexibilidade que é parte natural do cérebro.

"A fim de lidar com a complexidade, temos de descobrir de que maneira fazer que as coisas se conectem por si sós", diz.

divulgação

Chip retinomórfico, que tenta reproduzir funções da retina humana (acima)

A solução que propõe é criar chips capazes de se reprogramar em resposta às informações que recebam. Como os neurônios do cérebro, eles eliminariam as velhas conexões e criariam novas sempre que precisassem.

Diferentemente do cérebro, os chips não poderiam literalmente alterar sua fiação. Em lugar disso, dependeriam de um roteador que separe a informação e decida que percurso informacional ela deveria seguir.

O primeiro produto do laboratório de Boahen é um chip retinomórfico, que ele agora está submetendo a uma bateria de testes simples de visão.

Contendo cerca de seis mil foto-receptores e quatro mil conexões nervosas sintéticas, o chip tem cerca de um oitavo do tamanho de uma retina humana. Igualmente impressionante, o chip consome apenas 0,06 watt de energia, o que o torna cerca de três vezes mais eficiente que sua versão real.

Um computador digital de propósitos gerais, em contraste, usa um milhão de vezes mais energia por cálculo do que o cérebro humano.

"Construir próteses neurais requer que atinjamos eficiência semelhante, e não apenas desempenho semelhante, ao do cérebro", disse Boahen.

Um chip de retina poderia ser montado dentro de um globo ocular em um ano ou dois, diz, depois que os engenheiros resolverem os desafios restantes, de construir uma conexão eficiente entre o chip e os seres humanos, e uma fonte de energia compacta.

Por mais notável que uma retina artificial pareça, é apenas um pequeno passo rumo ao maior dos objetivos -realizar engenharia reversa de toda a estrutura ornada do cérebro, até o último dendrito.

Uma simulação completa requereria uma planta neural minuciosamente detalhada do cérebro, das células-tronco aos lobos frontais.

É isso exatamente que Bruce McCormick, diretor do Laboratório de Redes Cerebrais da Universidade A&M, do Texas, espera criar usando uma novas câmera microscópica conhecida como Scanner de Tecidos Cerebrais.

divulgação

Scanner de Tecidos Cerebrais

O Scanner de Tecido Cerebral pode observar detalhes de até 1/250.000 de centímetro, menores que um neurônio individual. Toda essa informação visual -cerca de 26 terabytes no caso de um camundongo- é a seguir reconstruída para criar um modelo tridimensional do cérebro, com alta resolução.

"Podemos agora fazer uma varredura completa no cérebro de um camundongo em prazo de um mês", disse McCormick. O cérebro humano é 1,5 mil vezes maior que um cérebro de camundongo, e contém espantosos 100 trilhões de conexões, de modo que o Laboratório de Redes Cerebrais tem um grande desafio a enfrentar.

A equipe de precisa desenvolver software capaz de exibir com precisão um volume tremendo de informações visuais, de todos os ângulos, do lado de dentro e do lado de fora. Ele planeja avançar de camundongos para cérebros humanos em 2003, e ter um mapa completo do cérebro humano pronto em 20 anos.

Russell Jacobs e seus colegas estão usando imagens de ressonância magnética e outras técnicas não invasivas para estudar as profundezas dos cérebros fetais de camundongos, pássaros e macacos.

O esforço não se poderá ser comparado à resolução elevada da scanner de tecidos da Universidade Texas A&M, pelo menos não inicialmente, mas acrescentará um elemento crucial, o tempo. Os estudos de ressonância magnética podem ilustrar de que maneira a anatomia cerebral e a estrutural neuronal se alteram ao longo do desenvolvimento.

O objetivo de longo prazo da equipe da Caltech é montar imagens múltiplas do cérebro de um animal jovem em um atlas interativo e tridimensional, mostrando exatamente o que acontece à medida que os neurônios se programam.

McCormick estima que demorará ao menos duas décadas para combinar chips que se alteram sozinhos e mapas neuronais detalhados a fim de criar até mesmo uma cópia bruta do cérebro humano.

Ray Kurzwell, um pesquisador da inteligência artificial, demonstra muito mais otimismo. "Acredito que dentro de 30 anos, ou provavelmente ainda antes, poderemos concluir a engenharia reversa do cérebro humano e recriar sistemas concorrentes que o emulem", afirma.

Boahen prefere evitar quaisquer previsões. "Quando mais se aprende sobre biologia, tanto mais se desenvolve a humildade. Ela cria projetos de engenharia tão melhores que os nossos".

Mas ele confia em que, mais cedo ou mais tarde, a abordagem de engenharia realizará a visão de Turing quanto a uma máquina inteligente. "Eu sou um sujeito prático. Acredito que se você montar as peças certas do jeito certo, obterá o resultado esperado".

Tradução: Paulo Migliacci