Investigadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) afirmam ter identificado duas funções do cérebro que desenvolvem um processo de aprendizagem até agora desconhecido.
O “ruído” potencia o desenvolvimento da capacidade autocorrectora do cérebro, sendo que, este processo de autocorrecção aprofunda o conhecimento neurológico, concluíram os cientistas norte-americanos do MIT.
Segundo revelou o principal autor do estudo, Uri Ronki, “uma é a função “ruído” que confunde e modifica as representações neurais – modificações biológicas criadas por aprendizagem num circuito de neurónios – e a outra, é a função correctora, que encontra automaticamente soluções sempre que detecta um erro.”
Este investigador do Instituto Médico Howard Hughes que trabalhou em colaboração com a equipa do MIT, evidenciou como as duas funções interagem: “Quando pensamos numa frase, o ‘ruído’ do cérebro pode mudar aleatoriamente as palavras mas a sua função correctora corrige continuamente o texto para este fazer sempre sentido.”
De acordo com a explicação dos cientistas, no processo de aprendizagem do cérebro coexistem dois ‘agentes’, o ‘professor’ e o ‘reparador’ ou mecanismo de reparação que correspondem ao sinal de aprendizagem (corrector) e ao ruído, respectivamente. “O ‘reparador’ (ruído) pode mudar a frase «John é casado» para «John é solteiro» e o ‘professor’ (corrector) corrige para, «John não é solteiro»”, exemplificou Uri Ronki.
A tese dos especialistas parte do conceito de redundância, defendendo, por isso, que “as representações neurais estão em constante mutação, mesmo quando se executa uma tarefa familiar.”
Deste modo, os investigadores acreditam que o desempenho da actividade cerebral melhora através de modificações repetidas, ou seja, através da repetição de uma acção o cérebro pode explorar vários caminhos para atingir um único fim.
Uri Ronki reforçou que “mesmo que a representação neural mude, o comportamento mantém-se fixo. Achamos que o reparador, ou seja o ‘ruído’, não é meramente um incómodo para o ‘professor’, mas sim, uma ajuda para que este possa explorar novas possibilidades que não considerou.”
Para Sebastian Seung, professor de Física e Ciência Neurológica Computacional do MIT, “a novidade foi verificar que a representação neural de um movimento parece mudar, mesmo quando o comportamento não muda. O cérebro revela um grau surpreendente de instabilidade na representação do mundo.”
A conclusão dos investigadores norte-americanos teve por base simulações realizadas em macacos, com a ajuda de um modelo matemático de rede cortical redundante que controla o movimento, utilizado para simular experiências de aprendizagem.
“Numa primeira experiência, ensinámos primatas a mover um cursor num ecrã até atingirem um alvo. Numa fase posterior, num ambiente controlado, os macacos tentaram sozinhos atingir esse mesmo alvo”, justificaram os autores do estudo.
Após determinadas simulações, os cientistas do MIT concluíram, então, que “a aprendizagem das ligações entre os neurónios, através deste modelo, pode ser um processo bastante ruidoso.”
Na opinião de Uri Ronki, “os conceitos de rede redundante e ‘aprendizagem ruidosa’ podem ser importantes para o estudo da Neurobiologia.”
De frisar que, a serem transferidos para os humanos, os resultados poderão vir a melhorar o conhecimento neurológico, como por exemplo, na produção de próteses neurais ou outros dispositivos externos.
Raquel Pacheco
Fonte: MIT
O “ruído” potencia o desenvolvimento da capacidade autocorrectora do cérebro, sendo que, este processo de autocorrecção aprofunda o conhecimento neurológico, concluíram os cientistas norte-americanos do MIT.
Segundo revelou o principal autor do estudo, Uri Ronki, “uma é a função “ruído” que confunde e modifica as representações neurais – modificações biológicas criadas por aprendizagem num circuito de neurónios – e a outra, é a função correctora, que encontra automaticamente soluções sempre que detecta um erro.”
Este investigador do Instituto Médico Howard Hughes que trabalhou em colaboração com a equipa do MIT, evidenciou como as duas funções interagem: “Quando pensamos numa frase, o ‘ruído’ do cérebro pode mudar aleatoriamente as palavras mas a sua função correctora corrige continuamente o texto para este fazer sempre sentido.”
De acordo com a explicação dos cientistas, no processo de aprendizagem do cérebro coexistem dois ‘agentes’, o ‘professor’ e o ‘reparador’ ou mecanismo de reparação que correspondem ao sinal de aprendizagem (corrector) e ao ruído, respectivamente. “O ‘reparador’ (ruído) pode mudar a frase «John é casado» para «John é solteiro» e o ‘professor’ (corrector) corrige para, «John não é solteiro»”, exemplificou Uri Ronki.
A tese dos especialistas parte do conceito de redundância, defendendo, por isso, que “as representações neurais estão em constante mutação, mesmo quando se executa uma tarefa familiar.”
Deste modo, os investigadores acreditam que o desempenho da actividade cerebral melhora através de modificações repetidas, ou seja, através da repetição de uma acção o cérebro pode explorar vários caminhos para atingir um único fim.
Uri Ronki reforçou que “mesmo que a representação neural mude, o comportamento mantém-se fixo. Achamos que o reparador, ou seja o ‘ruído’, não é meramente um incómodo para o ‘professor’, mas sim, uma ajuda para que este possa explorar novas possibilidades que não considerou.”
Para Sebastian Seung, professor de Física e Ciência Neurológica Computacional do MIT, “a novidade foi verificar que a representação neural de um movimento parece mudar, mesmo quando o comportamento não muda. O cérebro revela um grau surpreendente de instabilidade na representação do mundo.”
A conclusão dos investigadores norte-americanos teve por base simulações realizadas em macacos, com a ajuda de um modelo matemático de rede cortical redundante que controla o movimento, utilizado para simular experiências de aprendizagem.
“Numa primeira experiência, ensinámos primatas a mover um cursor num ecrã até atingirem um alvo. Numa fase posterior, num ambiente controlado, os macacos tentaram sozinhos atingir esse mesmo alvo”, justificaram os autores do estudo.
Após determinadas simulações, os cientistas do MIT concluíram, então, que “a aprendizagem das ligações entre os neurónios, através deste modelo, pode ser um processo bastante ruidoso.”
Na opinião de Uri Ronki, “os conceitos de rede redundante e ‘aprendizagem ruidosa’ podem ser importantes para o estudo da Neurobiologia.”
De frisar que, a serem transferidos para os humanos, os resultados poderão vir a melhorar o conhecimento neurológico, como por exemplo, na produção de próteses neurais ou outros dispositivos externos.
Raquel Pacheco
Fonte: MIT
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