No Campus com Helder Coelho

Compreender a Inteligência Humana

Podemos aumentar a velocidade e a segurança da investigação do cérebro, o que dada a sua enorme complexidade, é um enorme passo em frente

Pixabay

Helder Coelho

Será possível ter uma pessoa dentro de um scanner e dizer-lhe para mudar a atividade de diferentes zonas do seu cérebro, com base no que estamos a observar num monitor desse mesmo scanner? Pode a Inteligência Artificial (IA) abordar e interatuar com a Neurociência, e vice-versa?

A recente Tese de Doutoramento (junho, 2017) de Romy Lorenz, no Laboratório de NeuroImagiologia Clínica, Computacional e Cognitiva do ICL (Imperial College London), focou as respostas neuronais (neurofeedback) em tempo real, através da interação com um scan, ou seja com o leitor de varrimento (scanner) do cérebro de um paciente.

A experiência sobre as respostas neuronais apoia-se numa conversa via o ecrã do monitor do posto de trabalho, o qual permite mudar a atividade de diferentes partes do cérebro do paciente, enquanto se vêm as imagens do cérebro em direto. Tudo isto graças a um programa de computador que é capaz de descodificar as imagens do cérebro (sob fMRI ou functional Magnetic Ressonance Imaging), enquanto se liga ou desliga a atividade (maior durante a concentração) de uma região particular, por exemplo a que estabelece a conexão de parte do córtex cerebral às áreas mais profundas, como o hipocampo (onde se produzem as imagens).

Um dos exercícios da Romy consistiu em descodificar como as diferentes redes do cérebro interatuam, em tempo real, o que não é uma tarefa simples. Por isso, ela optou por escolher, em primeiro lugar, as regiões mais estudadas do cérebro, os córtices visual e auditivo. Para os seres humanos é fácil realizar combinações de visões e sons, de molde a ativar o córtex do ouvido e não o da visão, e vice-versa.

Foi desenvolvido um algoritmo de IA, que é capaz de jogar com duas espécies de “alavancas”, para ligar ou desligar aquelas partes do cérebro. Durante este trabalho foram ensaiados diferentes algoritmos, de aprendizagem profunda (Deep Learning) e de Redes Neuronais, embora o êxito só fosse alcançado com o método de otimização bayesiana, o qual permite calcular a validade das hipóteses em função de conhecimento prévio. Esta técnica facilitou obterem-se as melhores respostas: ter a combinação correta do vídeo e do som. Em média, o algoritmo, denominado Automatic Neuroscientist, consegue obter o estímulo ótimo em seis minutos.

São poucos os tópicos da Psicologia, que sejam velhos ou controversos, como o do estudo da inteligência humana. A tese da Romy continua outras tentativas recentes (por exemplo a de Adam Hampshire e do seu orientador Adrian Owen em 2012), que procuraram também responder à pergunta “Como o cérebro suporta diferentes aspetos da inteligência?”, embora a investigação seja ainda limitada no seu alcance, por exemplo pelo número e variabilidade das tarefas cognitivas usadas (o Cognitron foi usado para realizar o levantamento de várias aptidões mentais). O Automatic Neuroscientist pode dissecar os trabalhos de um cérebro, desenhar testes clínicos e, ainda, descobrir como estimular o cérebro.

Romy acha que “nos últimos tempos, os homens não têm sido suficientemente imparciais para fazer justiça à grande quantidade de informação colecionada pelas técnicas da imagiologia do cérebro. Contudo, recorrendo às técnicas da IA, enquanto se obtêm ao mesmo tempo dados do cérebro, melhoramos muito a fiabilidade das nossas descobertas”. E, isto quer dizer, que podemos aumentar a velocidade e a segurança da investigação do cérebro, o que dada a sua enorme complexidade, é um enorme passo em frente.

Referências:
Lorenz, R. Neuroadaptive Bayesian Optimization – Implications for the Cognitive Sciences, Tese de PhD (Orientadores: Robert Leech e Aldo Faisal), ICL, 2017.
http://www.wired.co.uk/article/automatic-neuroscientist-ai-brain-experiments

Helder Coelho, professor do Departamento de Informática de Ciências
info.ciencias@ciencias.ulisboa.pt

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Proteger a biodiversidade. Engane-se quem pensa que só os biólogos participam nesta árdua tarefa. 

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João Paulo Silva, doutorado em Ecologia por Ciências, investigador do Centro de Investigação em Biodiversidade e Recursos Genéticos e do cE3c, é um dos membros da equipa do Movetech Telemetry, no âmbito do qual estão a ser desenvolvidos equipamentos ultraleves e de grande autonomia para monitorização eficaz da vida selvagem.

O mercado do processamento da língua natural (PLN), segmentado em codificação automatizada, análise de textos, reconhecimento de carateres óticos, resposta interativa em voz, reconhecimento de padrões e imagens, e analítica da voz, tenderá a aumentar muito nos próximos dez anos.

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