Evolução do cérebro revela os cinco passos para a vida inteligente

(a) Cérebro de uma hidra, (b) de um verme, (c) de um inseto, (d) de um pássaro e (e) um cérebro humano.
[Imagem: Barron et al. - 10.1098/rspb.2023.0671]

Capacidade cerebral

Um bilhão de anos de evolução parece ter selecionado cinco tipos de cérebros fundamentalmente diferentes, cada um adequado ao seu propósito, afirmam cientistas.

Andrew Barron e seus colegas da Universidade Macquarie (Austrália) afirmam ter identificado cinco grandes mudanças na capacidade computacional dos cérebros, que nos permitiram chegar ao mundo da vida inteligente que conhecemos.

Mas eles também disseram que ainda temos um longo caminho a percorrer antes de podermos adicionar um "novo tipo de processamento computacional" à lista, referindo-se aos recentes progressos da inteligência artificial.

Evolução do cérebro

O primeiro passo evolutivo identificado pela equipe consistiu no desenvolvimento de um sistema nervoso para coordenar as ações dos primeiros organismos. As águas-vivas têm redes neurais difusas que são ótimas para coordenar um corpo e podem sobreviver a danos massivos. Mas essas redes são muito ruins para reunir informações.

O segundo passo consistiu no desenvolvimento de um sistema nervoso centralizado, com um cérebro capaz de atuar como um coordenador mestre e combinar informações de diferentes sentidos. Os vermes, sanguessugas e tardígrados estão nesta categoria.

O terceiro passo formou um cérebro com recorrência, ou retroalimentação (feedback). As abelhas podem aprender rapidamente diferentes tipos de arte, reconhecer conceitos abstratos e navegar usando cérebros que incorporam uma retroalimentação rápida sobre suas ações.

O quarto passo evolutivo formou um cérebro com múltiplos sistemas recorrentes, realimentando informações com e entre cada sistema. Isso permite que pássaros, ratos e cães façam um processamento paralelo massivo de informações, usando a mesma informação de várias maneiras diferentes ao mesmo tempo, e reconheçam as relações entre diferentes tipos de informações. Ele também permite que os macacos resolvam problemas e criem ferramentas rudimentares.

Finalmente, emergiu o que a equipe chama de reflexão, no sentido da chamada plasticidade cerebral. Nossos cérebros podem modificar sua própria estrutura computacional de acordo com o que é necessário. Um cérebro reflexivo pode aprender o melhor fluxo de informações para uma tarefa específica e modificar a forma como processa as informações em tempo real para concluir essa tarefa da maneira mais rápida e eficiente.

Como a evolução no laboratório difere largamente da evolução natural, os cientistas têm levantado novas hipóteses, como a evolução coletiva da inteligência humana.
[Imagem: Pixabay]

O melhor cérebro para o quê?

O cérebro humano é reflexivo, viabilizando nossa imaginação, nossos processos de pensamento e nossa rica vida mental. Ele também abriu a porta para o uso da linguagem simbólica, e isso expandiu ainda mais nossas mentes, uma vez que nos ajuda a nos comunicar e coordenar com tanta eficiência uns com os outros.

Então estamos no topo? O nosso cérebro é o melhor?

Não tão rápido. À medida que desenvolvemos máquinas autônomas, ainda podemos aprender com a coordenação de uma água-viva, a obstinação dos vermes, o raciocínio rápido das abelhas e as complexas interações dos pássaros em voo.

"Gostamos de afirmar que somos o animal mais inteligente. Mas uma abelha pode fazer coisas que simplesmente não podemos fazer. Uma abelha é totalmente funcional a partir do momento em que suas asas secam ao sair de sua célula. Ela pode aprender a navegar por quilômetros em torno de sua colmeia. Eu ainda me perco voltando de trem para casa.

"Uma água-viva ou um verme podem não ser Einstein, mas eles podem tolerar um nível de dano que mataria ou paralisaria um mamífero. Diferentes tipos de cérebro adaptam os animais a estilos de vida diferentes. É por isso que ainda compartilhamos o planeta com águas-vivas e vermes, que parecem essencialmente inalterados por centenas de milhões de anos. Seu cérebro é perfeito para o que eles precisam fazer. E podemos aprender com eles enquanto tentamos criar novos tipos de inteligência para máquinas autônomas e inteligências artificiais," disse o professor Barron.