A inteligência pode derivar de um algoritmo básico no cérebro humano

A inteligência pode derivar de um algoritmo básico no cérebro humano

Uma teoria postula que todos os nossos pensamentos são uma função de um algoritmo básico, N = 2 ^ i-1. Conheça essa teoria.

  • Este desenvolvimento pode ser enorme para a IA, uma vez que as redes neurais artificiais funcionam muito como o cérebro, aplicando esta fórmula pode ser a chave para a verdadeira inteligência.

Teoria da Conectividade

O cérebro humano é o órgão mais sofisticado do corpo humano. As coisas que o cérebro pode fazer, e como as faz, até inspiraram um modelo de inteligência artificial (IA). Agora, um estudo recente publicado na revista Frontiers in Systems Neuroscience mostra como a inteligência humana pode ser um produto de um algoritmo básico.

Este algoritmo é encontrado na Teoria da Conectividade, uma “lógica matemática relativamente simples subjaz a nossas complexas computações cerebrais”, de acordo com o pesquisador e autor Joe Tsien, neurocientista da Faculdade de Medicina da Geórgia na Universidade de Augusta, co-diretor do Augusta University Brain E Instituto de Descoberta de Comportamento e Georgia Research Alliance Eminente Acadêmico em Neurobiologia Cognitiva e de Sistemas. Ele propôs pela primeira vez a teoria em outubro de 2015.

Basicamente, é uma teoria sobre como a aquisição de conhecimento, bem como a nossa capacidade de generalizar e tirar conclusões a partir deles, é uma função de bilhões de neurônios na montagem e alinhamento. “Apresentamos evidências de que o cérebro pode operar em uma lógica matemática incrivelmente simples”, disse Tsien.

algoritmo básico no cérebro humano

A fórmula do cérebro

A teoria descreve como grupos de neurônios semelhantes formam uma complexidade de cliques para lidar com idéias básicas ou informações. Estes grupos agrupam-se em motivos de conectividade funcional (FCM), que lida com todas as combinações possíveis de ideias. Mais cliques estão envolvidos em pensamentos mais complexos.

Para testá-lo, Tsien e sua equipe monitoraram e documentaram como o algoritmo funciona em sete regiões cerebrais diferentes, cada uma envolvida no manuseio de conceitos básicos como comida e medo em ratos e hamsters. O algoritmo representou quantos cliques são necessárias para uma FCM, uma lógica de permutação baseada na potência de dois (N = 2i-1), de acordo com o estudo.

Eles deram aos animais várias combinações de quatro diferentes alimentos (roedores biscoitos, bolo, arroz e leite). Usando eletrodos colocados em áreas específicas do cérebro, eles foram capazes de “ouvir” a resposta dos neurônios. Os cientistas foram capazes de identificar todas as 15 diferentes combinações de neurônios ou cliques que responderam ao sortimento de combinações de alimentos, como a Teoria da Conectividade iria prever. Além disso, esses cliques neurais parecem pré-ligados no cérebro, como eles apareceram imediatamente assim que as escolhas de alimentos são feitas.

Se a inteligência no cérebro humano, em toda a sua complexidade, pode ser resumida por um algoritmo particular, imagine o que significa para a AI. É possível, então, que o mesmo algoritmo seja aplicado a como as redes neurais de AI funcionam, já que elas já imitam a fiação estrutural do cérebro.

Referência: Frontiers in Systems Neuroscience