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Um ‘neurónio biológico’ equivale a 1000 ‘neurónios artificiais’

Comparar cérebros a computadores é um trabalho muito arriscado. É pôr a cabeça no cepo. Mais a mais é caro. Tanto para a neurociência como para a ciência da computação. Vejamos. Os nossos cérebros podem realizar muitas das tarefas que desejamos que os computadores realizem. Só que de forma mais bela e com um consumo de energia irrisório. Continuamos sem saber muito bem como  funcionam as nossas mentes, o que nos poderia ajudar a construir melhores computadores. O que faria com que esses novos computadores nos poderiam ajudar a entender melhor as nossas próprias mentes. 

Na verdade, já existe um fluxo produtivo de conhecimento entre os dois campos. O deep learning, uma forma poderosa de inteligência artificial, por exemplo, é vagamente inspirado pelas vastas redes de neurónios, que se organizam em camadas. Podemos pensar em cada “nó” de uma rede neural profunda como um neurónio artificial. Tal como os neurónios, os nós digitais recebem sinais de outros nós e realizam operações matemáticas para transformar o input em output. Dependendo dos sinais que um nó recebe, o sistema pode optar por enviar seu próprio sinal para todos os nós de sua rede. Dessa forma, os sinais propagam-se em cascata, camada sobre camada de nós, ajustando e aprimorando progressivamente o algoritmo.

O cérebro também funciona assim. Ou quase. Os cientistas sabem que os “neurónios biológicos” são mais complexos do que os “neurónios artificiais” usados nos algoritmos de deep learning, mas é uma questão em aberto saber quão mais complexos.

Num artigo fascinante publicado na revista Neuron, uma equipa de cientistas da Universidade Hebraica de Jerusalém tentou levar-nos um pouco mais perto de uma resposta. Embora esperassem que os resultados mostrassem que os “neurónios biológicos” são mais complexos, eles ficaram surpreendidos com o quão mais complexos eles são.

No estudo, a equipa descobriu que era necessária uma rede neural de cinco a oito camadas, ou quase 1.000 neurônios artificiais, para imitar o comportamento de um único neurónio biológico do córtex cerebral.

“[O resultado] forma uma ponte entre “neurónios biológicos” e ‘neurônios artificiais’”, disse Andreas Tolias, neurocientista computacional do Baylor College of Medicine.

Foto: imagem retirada de um video em que um modelo de neurónio piramidal recebe sinais através das ramificações das dendrites. Neste caso, os sinais provocam  três picos.

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