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Crédito: Divulgação

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

O cérebro se ajustará ao Neuralink

“Serão dois sistemas ajustando um ao outro”, diz Dileep George, co-fundador da Vicarious AI,  estudioso da interseção da Neurociência e Inteligência Artificial

Por Redação The Shift 18/08/2020

Nossos cérebros “pensam” por meio da eletricidade – vastas redes de minúsculos interruptores que enviam sinais para frente e para trás em uma dança entrelaçada. Se os pensamentos, sentimentos e outras atividades mentais nada mais são do que sinais eletroquímicos fluindo em torno de uma vasta rede de células cerebrais, será que a conexão desses sinais com a eletrônica digital nos permitirá aprimorar as habilidades de nossos cérebros?

Desde os primeiros trabalhos sobre a Memória Temporal Hierárquica para as Redes Corticais Recursivas até hoje, Dileep George, co-fundador da Vicarious AI,  estudioso da interseção da Neurociência e Inteligência Artificial, sempre buscou criar uma inteligência intimamente inspirada pelo cérebro humano. Nesse momento, por exemplo, se dedica a saber como os robôs poderão ajudar empresas essenciais a continuar operando com distanciamento social.

Nessa conversa divertida com Lex Fridman, Dileep abordou desde a codificação de informações no cérebro até os mais recentes avanços em suas áreas de interesse, como a linguagem GPT-3, da OpenAI e o chip cerebral da Neuralink (trecho acima).

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Deixando o hype futurista em torno das BCIs (Brain-Computer Interfaces) um pouco de lado, ele aponta aplicações práticas que serão capazes de ajudar as pessoas a superar limitações físicas, como controlar próteses biônicas ou serem capazes de se comunicar. Isso, claro, desde que o cérebro humano consiga se adaptar a elas, parte na qual tem maior interesse. “Serão dois sistemas ajustando um ao outro”, diz, lembrando que sabemos muito pouco sobre um deles: o cérebro humano.

Atualmente, a abordagem predominante em IA é usar dados ilimitados para resolver problemas estreitamente definidos. Para progredir em direção à inteligência humana, os benchmarks de IA precisarão ser estendidos para se concentrar mais na eficiência dos dados, flexibilidade de raciocínio e transferência de conhecimento entre tarefas.

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