Cientistas da empresa Cortical Labs conseguiram ensinar centenas de milhares de neurónios a jogar Pong. Qual é a novidade? Os neurónios estavam numa placa de Petri. Usando uma série de impulsos elétricos, estrategicamente cronometrados e posicionados, os neurónios aprenderam o jogo num ambiente virtual. Melhor ainda: foram jogando cada vez melhor ao longo do tempo.
Imaginem pegar num pedaço de tecido cerebral, cortando-o em neurónios individuais e outras células cerebrais, colocando-os (suavemente) numa placa de Petri, e depois ensiná-los. Tudo isto fora de um hospedeiro vivo, a responder e a adaptar-se a uma nova tarefa usando apenas impulsos elétricos.
Não é apenas diversão e jogos. A rede neural biológica junta-se ao seu primo artificial, os algoritmos de deep learning da empresa DeepMind, para desconstruir, reconstruir e um dia dominar uma espécie de “inteligência” geral baseada no cérebro humano.
A ideia da empresa australiana Cortical Labs, apelidada de DishBrain, é criar a “primeira plataforma de inteligência biológica sintética em tempo real”, de acordo com os autores de um artigo publicado na revista Neuron. A configuração, menor que um prato de sobremesa, é extremamente elegante: liga neurónios isolados com chips que podem registar a atividade elétrica das células e acionar impulsos elétricos precisos para alterar essas atividades. Semelhante às interfaces cérebro-máquina, os chips são controlados com sofisticados programas de computador, sem qualquer intervenção humana.
O objetivo final, explicou o Dr. Brett Kagan, diretor científico da Cortical Labs, é ajudar a aproveitar a inteligência inerente dos neurónios vivos para um poder computacional superior e de baixo consumo de energia. “Teoricamente, o SBI generalizado (Inteligência Biológica Sintética) pode chegar antes da Inteligência Geral Artificial (AGI) devido à eficiência inerente e vantagem evolutiva dos sistemas biológicos”, escreveram os autores em seu artigo.
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