Rede de neurónios artificiais aprende a usar linguagem humana

Um modelo cognitivo, composto por dois milhões de neurónios artificiais, simulados por software, mostrou-se capaz de aprender a comunicar usando a linguagem humana a partir de um estado de "mente em branco", somente através da comunicação com um interlocutor humano.
A pesquisa lança novas luzes sobre os processos neurais que fundamentam não apenas o desenvolvimento da linguagem, mas todo o processo de funcionamento da mente humana, além de questionar os modelos mais usados pelas neuro-ciências.
O modelo, chamado ANNABELL (sigla em inglês para Rede Neural Artificial com Comportamento Adaptativo Usado para Aprendizagem de Línguas), foi desenvolvido por um grupo de pesquisadores das universidades de Sassari (Itália) e Plymouth (Reino Unido).
As neuro-ciências já aprenderam bastante sobre os neurónios e suas interconexões - as sinapses.
Mas um conhecimento detalhado de um neurónio individual e quais são as funções das várias áreas do cérebro em que biliões deles ficam activos ao mesmo tempo, não são ainda suficientes para dar pistas sobre como o cérebro executa suas funções cognitivas.
Uma tendência na comunidade científica tem sido pensar que o cérebro funciona de forma semelhante a um computador, já que os computadores também funcionam através de sinais elétricos.
De facto, muitos pesquisadores têm proposto modelos baseados nesta analogia "cérebro-funciona-como-um-computador" desde o final dos anos 60.
Entretanto, para além das diferenças estruturais entre neurónios e transístores, existem também diferenças profundas entre o cérebro e um computador, especialmente nos mecanismos de aprendizagem e de processamento de informação.
Os computadores funcionam através de programas - instruções passo a passo - desenvolvidos por programadores humanos, não havendo nenhuma evidência da existência de tais programas no nosso cérebro.
Hoje, muitos pesquisadores já aceitam que o nosso cérebro é capaz de desenvolver habilidades cognitivas elevadas simplesmente através da interação com o meio ambiente.
O modelo ANNABELL parece confirmar essa abordagem, funcionando sem qualquer conhecimento pré-codificado sobre a linguagem.
Ele aprende a conversar apenas através da comunicação com um interlocutor humano, graças a dois mecanismos fundamentais, que também estão presentes no cérebro biológico - a plasticidade sináptica e a comutação sináptica.
A plasticidade sináptica é a capacidade das conexões entre dois neurónios, para aumentar a sua eficiência quando os dois neurónios são frequentemente disparados simultaneamente, ou quase simultaneamente.
O mecanismo de computação sináptica, ou comutação neural, é baseado nas propriedades de determinados neurónios (chamados neurónios biestáveis) para se comportarem como interruptores, que podem ser ligados ou desligados por um sinal de controlo vindo de outros neurónios.
Quando ligados, os neurónios biestáveis transmitem o sinal de uma parte do cérebro para outra, caso contrário bloqueiam o sinal, e isto sim, é muito parecido com um transístor eletrónico.
Simulando estes dois mecanismos nos neurónios artificiais modelados em software, o programa mostrou-se capaz de aprender a falar e a comunicar-se com um interlocutor humano.
Ele foi validado usando um banco de dados de cerca de 1.500 entradas, selecionadas com base na literatura sobre o desenvolvimento da capacidade de falar dos seres humanos.
O programa respondeu elaborando cerca de 500 novas frases, que contêm substantivos, verbos, adjectivos, pronomes e outras classes gramaticais, demonstrando a capacidade de expressar-se por meio de uma linguagem humana que não lhe foi ensinada previamente.
Com modelos mais próximos da realidade, a expectativa é que sistemas de inteligência artificial, usados em programas de computador e em robôs, se tornem capazes de aprender de forma mais parecida com a humana, sem depender de programas que especifiquem cada passo desses raciocínios artificiais.