Quando pensamos em robôs e inteligências artificiais (IA), raramente imaginamos que eles poderão “olhar para dentro deles mesmos” e modificar a maneira como pensam, como nós, humanos, somos capazes de fazer.
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Como já mencionado, seria o equivalente a um ser humano ser capaz de remodelar o seu próprio cérebro para resolver problemas mais complexos. A questão é: as máquinas realmente podem fazer isso? E em caso afirmativo, o que isso nos diz sobre a natureza da inteligência, seja ela humana ou artificial?
Entendendo os mistérios por trás dos sistemas
Vamos começar desvendando um pouco mais sobre o que está por trás desses sistemas. O cérebro humano é composto por neurônios que trocam impulsos elétricos baseados na força das conexões entre eles. Inspiradas nessa mecânica cerebral, as inteligências artificiais operam com redes de neurônios artificiais. Essas redes ajustam-se numericamente, conforme a intensidade de cada ligação, simulando, de certa forma, como o cérebro opera.
O experimento mencionado acima, publicado pela revista científica Scientific Reports, trouxe uma perspectiva revolucionária sobre o funcionamento das redes neurais de IA. No estudo, uma inteligência foi instruída a analisar e compreender a sua própria rede neural. Ao fazer isso, a máquina teve a oportunidade de optar entre manter uma rede de neurônios homogêneos ou diversificar a composição.
Os resultados foram claros e impressionantes: em todos os cenários, a IA optou pela diversidade.
William Ditto, professor de física na North Carolina State University e co-autor da pesquisa, deu mais detalhes sobre a novidade ao Tech Explore: “Nossos cérebros reais têm mais de um tipo de neurônio, então demos à nossa IA a capacidade de olhar para dentro e decidir se precisava modificar a composição de sua rede neural. Essencialmente, demos a ela o botão de controle de seu próprio cérebro”.
Por que essa diversidade na IA é tão crucial?
Os testes demonstraram uma melhoria significativa na precisão da IA quando houve um aumento na diversidade dos neurônios. Uma IA tradicional tem uma precisão de 57% na identificação de números, mas essa versão adaptável alcançou uma incrível marca de 70%. Mais impressionante ainda, a IA diversificada provou ser até dez vezes mais eficaz em resolução de problemas do que a sua contraparte convencional.
O professor Ditto concluiu que, conforme os problemas se tornam mais complexos, essa IA adaptável se sai ainda melhor. Isso nos leva a crer que, ao abraçar a diversidade neural, ela pode efetivamente se tornar mais inteligente.
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