O programa de inteligência artificial da Google, denominado DeepMind, alcançou mais uma conquista, conseguindo pela primeira vez desenvolver inteligência artificial capaz de se orientar espacialmente de forma semelhante a nós humanos. Esta descoberta pode-nos ajudar a resolver o mistério acerca do nosso próprio GPS interno.
Este sistema é equipado com uma versão virtual de um tipo especial de células existentes no nosso cérebro que constituem um sistema de posicionamento, também conhecidas por “grid cells”, descoberta que deu o Prémio Nobel da Fisiologia e Medicina em 2014 a John O’Keefe, May-Britt Moser e Edvard Moser. Graças ao facto de ser equipado com “estas células” este software foi capaz de resolver e planear com facilidade novas rotas em labirintos, sendo mesmo capaz de vencer jogadores humanos experientes. A performance verificada neste estudo foi então publicada no dia 9 de Maio na revista científica Nature.
Estes resultados sugerem que as “grid cells” têm um papel mais importante do que se pensava, ajudando não só os mamíferos a orientarem-se no tempo e no espaço, mas também a encontrar o caminho mais directo para um dado destino.
Mas o que são na realidade “grid cells”?
São células neuronais fundamentais para a navegação dos humanos e de outros mamíferos. Elas comportam-se como se o chão que pisamos possuísse uma rede hexagonal, havendo activação destas células sempre que passamos de um hexágono para o seguinte. Quando analisamos um autocorrelograma espacial vê-mos como a actividade neuronal destas células é maior nos pontos da rede hexagonal (Figura 1).
Figura 1 – Autocorrelograma espacial da actividade neuronal. Repara como as zonas de maior actividade se encontram distribuídas como uma rede hexagonal
Figura 2 – Rede hexagonal
Qual a importância desta descoberta para as neurociências?
A utilização da inteligência artificial como ferramenta para o estudo das neurociências tem em teoria várias vantagens, podendo mesmo substituir o uso de animais em alguns casos. Contudo existe uma grande limitação causada pelo fundamento da própria técnica. Sendo que a inteligência artificial é suposto ser inteligente (passo a redundância), ou seja, deve ser capaz de aprender por si própria, encontramo-nos com uma problema em mãos, pois não é possível aos investigadores definir o porquê da tomada de uma dada decisão.
Fontes:
Sample, I. “Google DeepMind’s AI program learns human navigation skills”. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2018/may/09/googles-ai-program-deepmind-learns-human-navigation-skills (Acedido em 11 de Maio, 2018)
Temming, M. “This AI uses the same kind of brain wiring as mammals to navigate”. ScienceNews. https://www.sciencenews.org/article/AI-uses-mammal-brain-wiring-navigate (Acedido em 11 de Maio, 2018)