Cientistas descobrem os bloqueios ocultos da aprendizagem no cérebro

Os humanos conseguem se ajustar a novas situações e informações com notável facilidade. Aprender um software de computador desconhecido, experimentar uma nova receita ou descobrir as regras de um novo jogo geralmente acontece rapidamente para as pessoas, enquanto os sistemas de IA normalmente lutam para se adaptar em tempo real e aprender efetivamente “na prática”.

Em um novo estudo, neurocientistas da Universidade de Princeton identificam uma razão chave para essa diferença. O cérebro humano reutiliza repetidamente os mesmos “blocos” cognitivos em diversas situações, combinando e recombinando-os para formar novos padrões de comportamento.

“Modelos de IA de última geração podem alcançar desempenho humano, ou até mesmo superior, em tarefas individuais. Mas eles têm dificuldades para aprender e executar muitas tarefas diferentes,” disse Tim Buschman, Ph.D., autor sênior do estudo e diretor associado do Instituto de Neurociência de Princeton. “Descobrimos que o cérebro é flexível porque pode reutilizar componentes da cognição em muitas tarefas diferentes. Ao encaixar esses ‘Legos cognitivos’, o cérebro consegue construir novas tarefas.”

A pesquisa foi publicada em 26 de novembro na revista Nature.

Composicionalidade: reutilizando habilidades em novas situações

Se alguém já sabe como regular uma bicicleta, aprender a reparar uma motocicleta pode parecer mais fácil. Essa capacidade de construir uma nova habilidade a partir de habilidades mais simples e familiares extraídas de experiências relacionadas é conhecida como composicionalidade.

“Se você já sabe como assar pão, pode usar essa habilidade para fazer um bolo sem reaprender a assar do zero,” disse Sina Tafazoli, Ph.D., pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Buschman em Princeton e autor principal do novo estudo. “Você reaproveita habilidades existentes — como usar um forno, medir ingredientes, amassar massa — e as combina com novas, como bater a mistura e fazer cobertura, para criar algo completamente diferente.”

Até agora, as evidências sobre como o cérebro apoia esse tipo de pensamento flexível e composicional foram limitadas e, às vezes, conflitantes.

Para obter uma imagem mais clara, Tafazoli treinou dois macacos-rhesus machos para realizar três tarefas relacionadas enquanto registrava a atividade em seus cérebros.

Testando a flexibilidade com tarefas de categorização visual

Em vez de trabalhos do mundo real, como assar ou reparar bicicletas, os animais foram solicitados a realizar três tarefas de categorização visual. Em uma tela, eles viram uma série de blobs coloridos e semelhantes a balões. Sua tarefa era decidir se cada blob se parecia mais com um coelho ou com a letra “T” (categorizando a forma) ou se parecia mais vermelho ou mais verde (categorizando a cor).

O desafio foi mais difícil do que parecia. Os blobs variavam na clareza das diferenças. Algumas imagens obviamente se pareciam com um coelho ou eram vividamente vermelhas, enquanto outras eram ambíguas e requeriam um julgamento cuidadoso para distinguir as categorias.

Para relatar sua decisão sobre a forma ou a cor, cada macaco indicou sua resposta olhando em uma das quatro direções diferentes na tela. Em uma versão da tarefa, por exemplo, olhar para a esquerda significava que o animal julgava que o blob era um coelho, enquanto olhar para a direita indicava que se parecia mais com um “T”.

Uma parte crucial do experimento foi que cada tarefa tinha suas regras específicas, mas ainda assim compartilhava componentes-chave com as outras.

Uma das tarefas de cor e a tarefa de forma exigiram que os animais olhassem nas mesmas direções para indicar suas escolhas, enquanto ambas as tarefas de cor pediam aos macacos que categorizassem a cor da mesma forma (como mais vermelho ou mais verde), mas olhassem em direções diferentes ao sinalizar seu julgamento de cor (categorizando a cor).

Esse design permitiu que os pesquisadores vissem se o cérebro reutilizava os mesmos padrões neurais ou blocos cognitivos sempre que as tarefas compartilhavam determinados recursos.

Córtex pré-frontal como um centro para blocos cognitivos reutilizáveis

Após examinar os padrões de atividade cerebral, Tafazoli e Buschman descobriram que o córtex pré-frontal, uma região na frente do cérebro envolvida no pensamento de alto nível e na tomada de decisões, continha vários padrões de atividade recorrentes. Esses padrões apareciam sempre que grupos de neurônios trabalhavam juntos em direção a um objetivo comum, como distinguir cores.

Buschman se referiu a esses padrões como os “Legos cognitivos” do cérebro, um conjunto de blocos que podem ser combinados de maneira flexível para produzir comportamentos diferentes.

“Eu penso em um bloco cognitivo como uma função em um programa de computador,” disse Buschman. “Um conjunto de neurônios pode discriminar cores, e sua saída pode ser mapeada em outra função que dirige uma ação. Essa organização permite que o cérebro execute uma tarefa ao realizar sequencialmente cada componente daquela tarefa.”

Para uma das tarefas de cor, por exemplo, o cérebro montaria um bloco que determina a cor da imagem junto com outro bloco que guia movimentos oculares em direções específicas. Quando o animal mudava para uma tarefa diferente, como julgar formas em vez de cores, enquanto ainda usava movimentos oculares semelhantes, o cérebro simplesmente ativava o bloco para o processamento de formas junto com o bloco para aqueles mesmos movimentos oculares.

Esse compartilhamento de blocos parecia ocorrer principalmente no córtex pré-frontal e não foi observado na mesma medida em outras regiões do cérebro. A descoberta sugere que esse tipo de composicionalidade pode ser uma característica distinta do córtex pré-frontal.

Ativando e desativando blocos para aprimorar o foco

Tafazoli e Buschman também observaram que o córtex pré-frontal parecia silenciar certos blocos cognitivos quando não eram necessários. Isso provavelmente ajuda o cérebro a se concentrar na tarefa mais relevante a qualquer momento.

“O cérebro tem uma capacidade limitada para o controle cognitivo,” disse Tafazoli. “Você precisa comprimir algumas de suas habilidades para poder se concentrar naquelas que são atualmente importantes. Concentra-se na categorização de formas, por exemplo, momentaneamente diminui a capacidade de codificar cores, porque o objetivo é a discriminação de formas, não de cores.”

Ao ativar e suprimir seletivamente diferentes blocos, o cérebro consegue evitar sobrecarga e manter o desempenho focado no objetivo atual.

Legos cognitivos, IA e saúde mental

Esses Legos cognitivos podem ajudar a explicar por que as pessoas frequentemente conseguem aprender novas tarefas tão rapidamente. O cérebro não precisa começar do zero. Em vez disso, ele pode se basear em componentes mentais existentes, recombiná-los e evitar a duplicação de trabalho, uma estratégia que os sistemas de IA atuais geralmente carecem.

“Um grande problema com o aprendizado de máquina é a interferência catastrófica,” disse Tafazoli. “Quando uma máquina ou uma rede neural aprende algo novo, ela esquece e sobrescreve memórias anteriores. Se uma rede neural artificial sabe como fazer um bolo, mas depois aprende a fazer biscoitos, ela esquecerá como fazer um bolo.”

Incorporar a composicionalidade na IA poderia, eventualmente, tornar os sistemas artificiais mais semelhantes aos humanos em seu aprendizado, permitindo que adquiram novas habilidades ao longo do tempo sem apagar as anteriores.

Os mesmos princípios também poderiam influenciar a medicina. Muitas condições neurológicas e psiquiátricas, incluindo esquizofrenia, transtorno obsessivo-compulsivo e algumas formas de lesão cerebral, podem dificultar que as pessoas apliquem habilidades existentes em novas situações. Esses problemas podem surgir quando o cérebro não consegue mais recombinar suavemente seus blocos cognitivos.

“Imagine ser capaz de ajudar as pessoas a recuperar a habilidade de mudar de estratégias, aprender novas rotinas ou se adaptar a mudanças,” disse Tafazoli. “A longo prazo, entender como o cérebro reutiliza e recombina o conhecimento poderia nos ajudar a projetar terapias que restaurem esse processo.”

O financiamento para o estudo foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde (R01MH129492, 5T32MH065214).