E essas células podem nos ensinar muito sobre “inteligência biológica sintética”.
Cuidado, jogadores. Os cientistas criaram um oponente de jogo digno – em um laboratório.
Uma equipe de pesquisadores liderada pela Austrália colocou 800.000 células cerebrais humanas e de camundongos vivos em um prato, conectou-os a eletrodos e uma simulação do clássico jogo Pong. Os cientistas então observaram como o conglomerado biológico rapidamente aprendeu o jogo e melhorou seu jogo quanto mais praticava. Eles foram capazes de acompanhar convertendo as respostas celulares em uma representação visual do jogo que se parece muito com o original.
Eles chamam seu sistema de DishBrain e dizem que isso prova que os neurônios em um prato podem aprender e exibir sinais básicos de inteligência. A equipe detalha a nova configuração, apelidada de inteligência biológica sintética, ou SBI, em um estudo publicado na quarta-feira na revista Neuron.
Eventualmente, dizem os autores, o SBI pode ajudar a desvendar mistérios de longa data da mecânica cerebral e levar a melhores tratamentos para certas condições neurológicas. “O DishBrain oferece uma abordagem mais simples para testar como o cérebro funciona e obter informações sobre condições debilitantes, como epilepsia e demência”, diz Hon Weng Chong, diretor executivo da startup de biotecnologia Cortical Labs.
O SBI também pode oferecer uma alternativa aos testes em animais, que geralmente é como os cientistas estudam a viabilidade de novos medicamentos e terapias.
“Agora temos, em princípio, a ‘caixa de areia’ biomimética definitiva para testar os efeitos de drogas e variantes genéticas – uma caixa de areia constituída exatamente pelos mesmos elementos de computação (neuronais) encontrados em seu cérebro e no meu”, acrescenta o co- autor Professor Karl Friston, um neurocientista teórico da University College London.
Inteligência artificial vs. biológica
A equipe de estudo descobriu que a inteligência biológica, também conhecida como células cerebrais vivas, se comporta de maneira bem diferente do que um computador em termos de IA.
“No passado, os modelos do cérebro foram desenvolvidos de acordo com a forma como os cientistas da computação pensam que o cérebro pode funcionar”, diz Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs e coautor do estudo. “Isso geralmente é baseado em nossa compreensão atual de tecnologia da informação, como computação de silício… Mas na verdade não entendemos realmente como o cérebro funciona.”
Curiosamente, DishBrain naturalmente aprendeu a jogar Pong por uma aparente tendência de agir em seu ambiente de maneiras que o tornam mais previsível e menos aleatório. Em outras palavras, esse sistema se comporta muito mais como um cérebro vivo real do que a IA.
Por exemplo, quando DishBrain retornou com sucesso a “bola” em Pong, isso resultou no sistema sendo capaz de prever melhor para onde ele se moveria em seguida. Se DishBrain falhasse, ele perderia o ponto e um novo ponto começaria com o computador liberando uma bola de um ponto inicial aleatório e assim por diante. Como o DishBrain usa um loop de feedback, parece ficar progressivamente melhor quanto mais toca.
“Isso é notável porque você não pode ensinar esse tipo de auto-organização, simplesmente porque – ao contrário de um animal de estimação – esses minicérebros não têm senso de recompensa e punição”, acrescenta Friston.
Agora, a Cortical Labs, uma startup de biotecnologia australiana, está trabalhando em uma nova geração de chips de computador biológicos para criar uma forma generalizada de SBI que, como a equipe escreve em seu estudo, “pode chegar antes da inteligência geral artificial devido à eficiência inerente e vantagem dos sistemas biológicos.”
“Sabemos que nossos cérebros têm a vantagem evolutiva de serem ajustados ao longo de centenas de milhões de anos para a sobrevivência”, explica o coautor Adeel Razi, da Monash University. “Agora, parece que temos ao nosso alcance onde podemos aproveitar essa inteligência biológica incrivelmente poderosa e barata”.
Os pesquisadores também testaram o sistema em outros jogos simples.
“Você sabe quando o navegador Google Chrome trava e você pega aquele dinossauro que você pode fazer pular obstáculos (Projeto Bolan)”, diz Kagan. “Fizemos isso e vimos alguns bons resultados preliminares, mas ainda temos mais trabalho a fazer para construir novos ambientes para fins personalizados.”
Em seguida, a equipe tem planos de mostrar ao DishBrain um bom momento.
“Estamos tentando criar uma curva de dose-resposta com o etanol – basicamente deixá-los ‘bêbados’ e ver se eles jogam o jogo mais mal, assim como quando as pessoas bebem”, diz Kagan.
Enquanto aguardamos os resultados do estudo do DishBrain bêbado, talvez mantenhamos esses neurônios embriagados longe de qualquer código de carro autônomo.