Ainda não lemos mentes, mas tentamos inteligência artificial para isso – 29/05/2020

Ainda não lemos mentes, mas tentamos inteligência artificial para isso - 29/05/2020

Adivinha o que estou pensando. Bem, você não pode fazer isso. Mas se depender de pesquisas que misturem eletroencefalograma (EEG), ressonância magnética funcional (fMRI) do cérebro e algoritmos de inteligência artificial, em breve as máquinas funcionarão.

Agora acalme-se. Antes de fazer um chapeuzinho e fugir de outra distopia de ficção científica, vale a pena entender o que realmente é e o que é exagerado nesta história.

Primeiro, a idéia de ler um pensamento permanece estagnada. “O que está ficando mais forte são os modelos de decodificação de sinais cerebrais baseados no aprendizado de máquina”, explica o neurocientista Álvaro Machado Dias, professor da Unifesp e blogueiro da Inclinação.

São esses modelos que atraem a atenção e nos fazem acreditar que estamos nos aproximando da capacidade de ler os pensamentos de uma pessoa. No ano passado, os cientistas do laboratório russo de Neurobotics anunciaram que uma IA conseguiu adivinhar o vídeo que uma pessoa estava assistindo, das suas ondas cerebrais.

Em outro caso, a partir de 2018, cientistas canadenses da Universidade de Toronto usaram outro algoritmo para recriar a imagem dos rostos da atividade cerebral. Para dar outro exemplo, pesquisadores da Universidade da Califórnia, em São Francisco, realizaram um experimento para traduzir ondas cerebrais em palavras.

Na Rússia e no Canadá, experimentos foram realizados com EEG, com eletrodos conectados ao couro cabeludo que captam sinais elétricos emitidos pelo cérebro. Na Califórnia, o modelo envolveu eletrodos intracranianos – receptores colocados dentro da cabeça de pacientes que faziam parte de um tratamento experimental para epilepsia.

De qualquer forma, em nenhum caso a tecnologia é exatamente nova. “Esses avanços estão fundamentalmente relacionados aos novos modelos de aprendizado de máquina que foram divulgados nos últimos dois anos”, diz Machado Dias.

Um desses modelos é a série de adversários, que são pares de algoritmos que trabalham juntos. Um testa as soluções para um problema e o outro avalia como essa solução está correta.

Há também outra consequência do avanço na “leitura da mente” através da IA. Cada um desses algoritmos deve ser treinado com dados, neste caso, os sinais cerebrais do paciente.

Como esses sinais não são idênticos entre dois indivíduos, é difícil dimensionar esse experimento para um grande número de pessoas.

No experimento russo, por exemplo, o algoritmo alimentou o resultado do EGG de pessoas assistindo a uma grande variedade de vídeos e estabeleceu um padrão de ondas cerebrais correspondente a certos tipos de imagens.

Mais tarde, o programa recebeu apenas o EEG dessas mesmas pessoas assistindo a um vídeo não identificado. A partir daí, ele tentou descobrir do que se tratava e obteve 210 de 234 tentativas.

Portanto, traduzir as ondas cerebrais para a linguagem é um salto gigantesco. “O que alcançamos no momento é prever coisas pequenas e binárias, como se ele estivesse olhando para a esquerda ou para a direita”, diz o psiquiatra Rodrigo Bressan, também professor da Unifesp. “Mas o problema de linguagem é bilhões de perguntas por minuto, é um grande desafio.”

Com o uso da ressonância magnética funcional, é possível ir um pouco, mas muito pouco, além. “Existem estratégias de ressonância que, com maior precisão, permitem identificar algumas atividades semânticas específicas, o tópico em que você está pensando”, diz Machado Dias.

“Uma segunda camada, menos avançada, está ativando palavras específicas, um mapeamento do processo que ocorre quando você realmente fala”, diz o professor. Existem avanços nesse campo, mas essa tecnologia ainda não existe no sentido pleno.

O óbvio não é o importante

Por mais que a promessa da leitura da mente incentive corações apaixonados pela ficção científica, outras aplicações de avanços na interpretação dos sinais cerebrais com a ajuda da IA ​​são mais interessantes.

“Os principais usos dessa tecnologia são de assistência, para ajudar pessoas com paralisia ou que tiveram algum tipo de problema”, diz Machado Dias. “Nesta área, estamos evoluindo monstruosamente, especialmente quando os eletrodos são implantados dentro do cérebro”.

Outra aplicação promissora depende do avanço dos sensores sem contato. [sem contato]. Em vez de relegar o uso de tecnologias como EEG para as configurações de laboratório, os sensores desse tipo tornaram mais fácil mapear as funções humanas em qualquer lugar.

Um exemplo é um protótipo do encosto de cabeça do carro chamado Freer Logic, capaz de detectar alterações no estado cognitivo do motorista. Isso não nos daria precisão, mas mais escala em tecnologia.

Em uma escola, por exemplo, sensores podem ser usados ​​para identificar alunos com dificuldades de aprendizado e encaminhá-los para o tratamento apropriado. O lado negativo dessa história é que existe o risco de que isso inicie uma “doutrina repressiva”, nas palavras de Machado Dias. Ou com todos os funcionários de uma empresa forçados a modular seu cérebro de maneira uniforme.

Mas mesmo neste caso, talvez os segredos mais profundos da mente permaneçam ocultos.

“O cérebro é a verdadeira fronteira da história”, diz Rodrigo Bressan. “É o órgão mais dinâmico do corpo e continua a se reunir à medida que continua a viver, desmontar, refazer, aprender e retornar. Não sei se chegaremos ao ponto em que é possível ler o que estamos pensando”.

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About the Author: Edson Moreira Bezerra

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