Ensinar computadores a aprender da forma como o fazemos \u00e9 considerado um passo importante em dire\u00e7\u00e3o a uma melhor Intelig\u00eancia Artificial, mas isso \u00e9 algo dif\u00edcil de atingir sem a compreens\u00e3o de como n\u00f3s pensamos. Com essa premissa em mente, um novo esfor\u00e7o milion\u00e1rio, no caso US$ 12 milh\u00f5es, foi lan\u00e7ado com o objetivo de usar engenharia reversa para entender o c\u00e9rebro humano. <\/p>\n
Conduzido por Tai Sing Lee, um professor do Departamento de Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o da Carnegie Mellon University e do Centro para Bases Neurais de Cogni\u00e7\u00e3o (CNBC), o projeto de cinco anos busca destravar os segredos do circuito neural e dos m\u00e9todos de aprendizado de nosso c\u00e9rebro. O objetivo \u00e9 melhorar as redes neurais, os modelos computacionais frequentemente usados para aplica\u00e7\u00f5es em Intelig\u00eancia Artificial incluindo carros sem motorista, reconhecimento facial e de fala. <\/p>\n
\u201cAs redes neurais de hoje usam algoritmos que foram essencialmente desenvolvidos no in\u00edcio dos anos 1980\u201d, disse Lee. \u201cPor mais poderosas que sejam, elas ainda n\u00e3o s\u00e3o eficientes ou poderosas o suficiente como aquelas usadas pelo c\u00e9rebro humano\u201d. <\/p>\n
Para isso \u00e9 preciso mostrar a um computador milhares de exemplos catalogados de forma que ele consiga reconhecer um objeto, por exemplo, enquanto um humano necessitaria de apenas alguns. <\/p>\n
Para o projeto, pesquisadores ir\u00e3o gravar a sinaliza\u00e7\u00e3o de dezenas de milhares de neur\u00f4nios individuais de ratinhos e como eles processam informa\u00e7\u00e3o visual. <\/p>\n
\u201cAo incorporar sensores moleculares a monitores de atividade neural combinados com m\u00e9todos \u00f3ticos sofisticados \u00e9 agora poss\u00edvel rastrear simultaneamente a din\u00e2mica neural da maioria, se n\u00e3o a totalidade dos neur\u00f4nios dentro de uma regi\u00e3o do c\u00e9rebro\u201d, disse Sandra Kuhlman, professora assistente de ci\u00eancias biol\u00f3gicas na Carnegie Mellon e do CNBC. <\/p>\n
Uma quantidade massiva de dados resultar\u00e1, oferecendo uma imagem detalhada de como os neur\u00f4nios em uma regi\u00e3o do c\u00f3rtex visual se comportam, acrescentou. <\/p>\n
O projeto \u00e9 financiado pelo Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) atrav\u00e9s do programa Machine Intelligence from Cortical Networks (MICrONS), que est\u00e1 trabalhando para avan\u00e7ar a BRAIN Initiative, promovida pelo presidente Obama. <\/p>\n
A equipe liderada pela CMU colaborar\u00e1 com outros projetos relacionados e far\u00e1 m\u00faltiplas bases de dados tornando-as dispon\u00edveis para grupos de pesquisa de todo o mundo. <\/p>\n
“A esperan\u00e7a \u00e9 que este conhecimento leve ao desenvolvimento de uma nova gera\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina que permitir\u00e1 que m\u00e1quinas de intelig\u00eancia artificial aprendam sem supervis\u00e3o e a partir de alguns exemplos, que s\u00e3o marcas da intelig\u00eancia humana”, disse Lee.<\/p>\n
Autor: IDG News<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Projeto prev\u00ea usar m\u00e9todo para entender o c\u00e9rebro humano com o objetivo de destravar segredos do circuito neural afim de melhorar modelos computacionais<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6,40],"tags":[],"class_list":{"0":"post-26484","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-noticias","7":"category-tecnologia"},"yoast_head":"\n