Cérebro humano definitivamente não é um computador: Ele adora errar

Pesquisa indica que o cérebro humano detecta padrões em redes complexas, alcançando um delicado equilíbrio entre simplicidade e complexidade.[Imagem: Blevmore Labs]

Simplicidade e precisão

Com seus mais de 86 bilhões de neurônios, o cérebro humano é um processador de informações altamente avançado: Somos craques em reconhecer padrões de redes complexas - a linguagem que você fala e as paisagens que você vê, por exemplo - sem nenhuma instrução específica.

Por muito tempo, os cientistas tentaram explicar essa capacidade retratando o cérebro como um computador altamente otimizado, mas hoje as discussões entre os neurocientistas destacam que esse modelo não reflete com precisão como o cérebro funciona.

Para suprir a lacuna, pesquisadores da Universidade da Pensilvânia (EUA) desenvolveram agora um modelo diferente de como o cérebro pode fazer para interpretar os tais padrões de redes complexas, que são tão difíceis de ensinar aos computadores, mesmo com as mais avançadas ferramentas de inteligência artificial.

Este novo modelo propõe que a capacidade de detectar padrões decorre - ao menos em parte - do objetivo do cérebro em representar as coisas da maneira mais simples possível. Assim, o modelo descreve o cérebro, ao tomar decisões, como constantemente se equilibrando entre a busca de precisão e a busca por simplicidade.

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Erros e acertos

Em termos mais simples, e mais humanos, o modelo matemático transforma em equações a ideia básica de que as pessoas cometem erros ao tentar entender os padrões, e esses erros são essenciais para ter uma visão geral do cenário.

"Se você observar um pontilhista pintando de perto, poderá identificar corretamente todos os pontos. Se você recuar alguns metros, os detalhes ficam confusos, mas você terá uma noção melhor da estrutura geral da pintura," compara o professor Christopher Lynn.

Para ver se a coisa funciona, os pesquisadores repetiram um conjunto de experimentos que a própria equipe já havia realizado antes. Esses experimentos haviam mostrado que, quando os participantes viam sequências com elementos repetidos, como A-B-C-B, eles eram automaticamente sensíveis a certos padrões mesmo sem ter consciência explícita de que esses padrões existiam. "Se você experimentar uma sequência de informações, como ouvir a fala, poderá captar determinadas estatísticas entre elementos sem estar ciente do que são essas estatísticas," explica Ari Kahn, membro da equipe.

Para tentar entender como o cérebro entende automaticamente essas associações complexas em sequências, 360 voluntários fizeram um teste no qual viam cinco quadrados cinza na tela do computador correspondentes a cinco teclas do teclado. Quando dois dos cinco quadrados mudavam de cinza para vermelho, os participantes tinham que pressionar as teclas que correspondiam aos quadrados alterados. Para os participantes, o padrão de mudança de cor dos quadrados era aleatório, mas na verdade as sequências eram geradas usando dois tipos de redes.

Ou seja, os voluntários reagiam a padrões de rede sem saber que eles existiam. Isso ficou comprovado quando os pesquisadores alteravam os padrões da rede. Mudanças na estrutura da rede impactaram a rapidez com que os participantes respondiam aos estímulos, uma indicação de suas expectativas em relação aos padrões subjacentes. As respostas foram mais rápidas quando os participantes receberam sequências geradas usando uma rede modular em comparação com sequências provenientes de uma rede de treliça.

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Estes são exemplos de redes que os pesquisadores usam para estudar o cérebro - a ideia geral é que os neurônios se organizem em algum tipo de rede mais complexa.
[Imagem: Blevmore Labs]

A função dos erros

Embora esses dois tipos de redes pareçam diferentes ao olho humano em larga escala, eles são na verdade estatisticamente idênticos entre si em pequenas escalas - lembre-se do exemplo do pintor. Há o mesmo número de conexões entre os nós e as arestas na rede, mesmo que a forma geral seja diferente.

Um programa de computador não se importaria com essa diferença na estrutura em larga escala, mas ela é captada pelo cérebro. "Os participantes podem entender melhor a estrutura modular subjacente da rede e antecipar a imagem futura," compara Lynn.

Certo, mas então qual é o papel de cometer erros?

O modelo dá suporte à ideia de que o cérebro humano não é uma máquina de aprendizado ideal, mas que cometer erros e aprender com eles desempenha um papel enorme no comportamento e na cognição. Parece que ser capaz de olhar para sistemas complexos de maneira mais ampla, como se afastar de uma pintura pontilhista ou fugir da precisão, dá ao cérebro uma ideia melhor das relações gerais.

"O entendimento da estrutura, ou de como esses elementos se relacionam uns com os outros, pode emergir de uma codificação imperfeita das informações. Se alguém fosse perfeitamente capaz de codificar todas as informações recebidas, não entenderia necessariamente o mesmo tipo de agrupamento de experiências que teria se houvesse um pouco de imprecisão," disse Kahn.

"O mais legal é que erros na maneira como as pessoas estão aprendendo e percebendo o mundo estão influenciando nossa capacidade de aprender estruturas. Portanto, estamos muito distantes da maneira como um computador funciona," acrescentou Lynn.

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