Pesquisadores desenvolvem rede neural para interação entre IAs

O estudo, publicado na revista Nature Neuroscience, teve como propósito examinar habilidades cognitivas normalmente associadas aos seres humanos na inteligência artificial (IA), como a capacidade de aprender e transmitir conhecimento para outro indivíduo.

Segundo Alexandre Pouget, professor da Unige, a capacidade de traduzir instruções em ações sensório-motoras e explicá-las para outra IA era vista como um desafio inalcançável até então. No entanto, o experimento recente superou essa barreira ao desenvolver um modelo de neurônios artificiais capaz de realizar essa dupla função.

O processo envolveu o uso de um modelo preexistente chamado S-Bert, composto por 300 milhões de “neurônios”, conectado a uma rede neural mais simples para facilitar o aprendizado e a comunicação. Esse sistema foi treinado para compreender e produzir linguagem, imitando as funções cerebrais humanas.

Os neurocientistas concentraram-se em replicar digitalmente as áreas do cérebro humano responsáveis pela interpretação e articulação da linguagem, conhecidas como áreas de Wernicke e Broca, respectivamente. Foi esse processo que permitiu a comunicação entre as IAs.

Como resultado, uma IA conseguiu aprender uma ação e ensiná-la à outra, utilizando computadores convencionais e textos em inglês. Esse avanço representa um novo patamar na interação linguística entre inteligências artificiais.

Para Pouget, essa capacidade das IAs de descrever tarefas para outras, possibilitando sua reprodução, é um marco significativo. Esse experimento pode ser considerado um dos primeiros casos em que duas IAs conseguem se comunicar dessa maneira.

Esses avanços na área de IA corroboram a visão de especialistas como Sam Altman, CEO da OpenAI, sobre o potencial iminente da inteligência artificial geral. Isso sugere que avanços significativos na comunicação e cognição das máquinas já estão sendo alcançados, e mais podem estar por vir.

Portanto, o experimento foi bem-sucedido em superar a barreira de traduzir instruções em ações sensório-motoras e explicá-las para outra IA, utilizando um modelo de 300 milhões de “neurônios” para facilitar a compreensão e produção de linguagem. Uma IA foi capaz de aprender uma tarefa e ensiná-la a outra, demonstrando interação linguística e capacidade cognitiva avançada, replicando funções cerebrais humanas como as áreas de Wernicke (interpretação da linguagem) e Broca (articulação de palavras).

Leia também: