Investigando o Barulho do Cérebro e o Aprendizado Estatístico

Entender como a inteligência vem do cérebro é uma grande questão na ciência. Uma parte importante da inteligência é lidar com incertezas. Isso significa fazer palpites bons sobre o que vai acontecer a seguir no mundo e usar esses palpites para tomar decisões. O cérebro não funciona sempre perfeitamente; ele tem muito ruído em diferentes níveis. Esse ruído pode vir de muitos lugares, incluindo reações químicas no cérebro e a maneira como os nervos respondem ao que está ao redor. Uma ideia é que esse ruído pode ajudar o cérebro a entender as coisas sobre o mundo e fazer previsões.

Para investigar essa ideia, os pesquisadores olharam para um modelo chamado NEMO. Esse modelo tenta imitar como o cérebro funciona usando versões simplificadas de células cerebrais e conexões. O modelo usa conceitos como Plasticidade, que é a capacidade do cérebro de mudar, e Inibição, que é quando certas células impedem outras de disparar. O NEMO pode criar assembleias, que são grupos de neurônios que trabalham juntos para recuperar informações como memórias ou conceitos.

Os pesquisadores descobriram, por meio de simulações, que as conexões entre essas assembleias podem guardar informações estatísticas. Eles perceberam que o ruído que o cérebro experimenta pode ser usado para tomar decisões entre diferentes assembleias. Dessa forma, o NEMO pode construir modelos internos com base em sequências de informações que recebe. As descobertas sugerem que o ruído no cérebro pode realmente ajudar em como pensamos.

Ao pensar em como a inteligência se forma no cérebro, é preciso considerar o quão bem o cérebro pode lidar com informações estatísticas. Por muitos anos, estudos na psicologia exploraram quão bem pessoas e animais podem entender e usar estatísticas no seu ambiente. Mesmo que saibamos muito sobre essas habilidades, ainda não entendemos completamente os mecanismos por trás da aprendizagem estatística. Parece que essa aprendizagem acontece de forma subconsciente e é específica para diferentes sentidos. Isso leva a duas perguntas principais: até que ponto podemos pensar sobre a aprendizagem estatística de forma básica? Podemos compreendê-la no nível de neurônios, circuitos ou do cérebro inteiro? E que métodos simples nossos cérebros usam para aprender estatísticas?

Na neurociência, é comumente aceito que o cérebro é barulhento. Esse ruído vem de várias fontes, como processos de desenvolvimento aleatórios e como os neurônios se comunicam. Algumas ideias sugeriram que essa aleatoriedade desempenha um papel útil. Por exemplo, pode aumentar a confiabilidade das respostas neurais. No contexto da aprendizagem estatística, os pesquisadores trabalharam em modelos que veem essa variabilidade como uma maneira do cérebro amostrar informações do seu ambiente.

Essa pesquisa propõe uma maneira simples pela qual os neurônios poderiam aprender sobre as estatísticas das informações que recebem. No modelo, o ruído aleatório leva a amostragens de distribuições de dados. O grupo de neurônios, ou assembleia, representa itens cognitivos, e a frequência com que uma assembleia dispara ajuda a estimar a probabilidade de certos resultados. O modelo envolve vários componentes simples e biologicamente plausíveis: conexões aleatórias, competição através da inibição e uma regra de aprendizagem baseada em princípios Hebbianos, onde as conexões entre neurônios que disparam se fortalecem.

Uma descoberta central dessa pesquisa mostra como as assembleias podem aprender e amostrar de distribuições de dados. Quando uma assembleia é ativada, apenas alguns neurônios disparam por causa da competição inibitória, com a aleatoriedade na ativação favorecendo uma assembleia em detrimento das outras. Isso significa que as assembleias podem ser pensadas como atratores em um sistema, onde o ruído ajuda o cérebro a fazer uma escolha.

A pesquisa também mostra como esse mecanismo simples pode levar a modelos probabilísticos mais complexos, como cadeias de Markov, e até estruturas linguísticas como trigramas. Isso é um passo além do trabalho anterior no modelo, onde apenas sequências determinísticas eram memorizadas. O número de assembleias usadas nesses modelos se correlaciona com o número de estados na cadeia de Markov, indicando que podem ser representadas de forma eficiente.

Experimentos mostram que o modelo baseado em assembleias pode aprender padrões linguísticos a partir de uma pequena quantidade de exemplos de linguagem natural, sem precisar de instruções especiais. As descobertas têm várias implicações. Primeiro, elas oferecem uma visão prática de como o cérebro processa informações probabilísticas. Apoiam a ideia de que assembleias são essenciais para como o cérebro codifica informações e preveem o papel da plasticidade nesse processo. Elas também destacam a importância do ruído nas funções cognitivas.

Na psicologia e na ciência cognitiva, há muitas evidências de que humanos e animais podem perceber e responder às estatísticas em seus ambientes. Estudos fundamentais mostraram que as pessoas podem estimar as proporções de diferentes estímulos apresentados a elas; elas se saem surpreendentemente bem nessa tarefa, especialmente quando os estímulos são comuns.

Em animais, pesquisas mostraram que eles ajustam seu comportamento para corresponder à disponibilidade de comida em diferentes locais. Esse conceito é conhecido como "distribuição livre ideal", onde um animal pode observar a distribuição de comida e escolher os locais de alimentação de acordo. Mesmo que pareça contra-intuitivo que os animais não escolham sempre o local mais recompensador, essa distribuição é considerada uma forma de apoiar a estabilidade na competição.

Humanos e animais também entendem estatísticas de nível mais alto, como com que frequência os estímulos ocorrem juntos. Estudos notáveis examinaram a aprendizagem de linguagem, mostrando que adultos conseguem distinguir pares de sílabas que ouviram frequentemente e raramente. Essa habilidade foi replicada em bebês e outros animais. A pesquisa também usou medidas cerebrais para avaliar reações a sequências de estímulos, revelando que as pessoas ficam mais surpresas com transições improváveis após serem expostas a sequências.

Apesar de uma rica história de estudo do comportamento estatístico, ainda sabemos pouco sobre a base neural da aprendizagem estatística no cérebro. Alguns estudos indicaram que processar informações estatísticas se correlaciona com a atividade em áreas específicas do cérebro relacionadas ao processamento sensorial de nível mais alto. Outras descobertas sugerem que a aprendizagem estatística é implementada em várias partes do cérebro, em vez de por meio de um único sistema. Isso levanta questões sobre o papel de sistemas de memória geral como o hipocampo, que estão associados à aprendizagem estatística, mas não são os únicos responsáveis por isso.

Ao analisar modelos do cérebro, o NEMO se destaca. Ele representa a função cerebral como um sistema dinâmico baseado em algumas regras biologicamente realistas. NEMO contrasta com outros modelos que assumem que os neurônios podem fazer mudanças arbitrárias de estado ou que dependem de conexões precisas hipotéticas. Em vez disso, o NEMO foca em como as assembleias se formam a partir das interações entre neurônios através da plasticidade hebbiana e da inibição. Trabalhos subsequentes examinaram outras funções cognitivas que surgem a partir da dinâmica do NEMO.

Muitos modelos enquadram o cérebro como uma máquina probabilística, reconhecendo que o cérebro frequentemente lida com problemas que têm uma natureza estatística. Alguns modelos de redes neurais implementam inferência probabilística, como máquinas de Boltzmann. Esses modelos geraram interesse na neurociência porque podem ser treinados com algoritmos biologicamente plausíveis, embora os métodos de amostragem usados não se assemelhem intimamente à dinâmica cerebral.

O NEMO é o modelo central utilizado nesta pesquisa, incluindo algumas novas extensões que refinam as regras da plasticidade. As áreas do cérebro no NEMO são compostas por neurônios interconectados, onde cada conexão tem um peso que pode mudar. O tempo é contado em etapas discretas, e em cada etapa de tempo, os neurônios calculam sua entrada total com base nos pesos dos neurônios ativados anteriormente.

Apenas os poucos neurônios com a maior entrada disparam, criando uma dinâmica conhecida como o processo "vencedores levam tudo", que simula a inibição local no cérebro. Os pesos nas conexões mudam de acordo com as regras de plasticidade hebbiana, onde a atividade entre neurônios fortalece a conexão. Além disso, o ruído pode impactar a atividade dos neurônios, levando a variações na disparo.

Em tarefas mais complexas, os pesquisadores assumem que certas áreas do cérebro podem ser completamente inibidas enquanto outras são autorizadas a disparar, simulando como o cérebro pode organizar sua atividade. A natureza específica das regras de plasticidade usadas desempenha um papel crucial em como os neurônios aprendem e ajustam suas conexões com base nas entradas que recebem.

Ao definir grupos de neurônios como assembleias, os pesquisadores podem observar como as estatísticas desses grupos evoluem ao longo do tempo enquanto processam informações. O estudo visa entender como esses grupos podem aprender a responder a vários resultados.

Na primeira série de experimentos, o modelo testou como as relações entre assembleias de entrada e assembleias de saída influenciam as probabilidades de disparo. Ajustes nos pesos levaram a mudanças em quão provável cada assembleia é de disparar com base no contexto. Quando vários pesos foram manipulados, a pesquisa descobriu que a distribuição de probabilidade sobre as assembleias se aproxima de uma função matemática conhecida como softmax. Isso sugere uma relação entre como as assembleias de neurônios são ponderadas e com que frequência elas disparam.

Nos próximos experimentos, o modelo testou se poderia aprender com amostras observadas para produzir uma distribuição que correspondesse aos dados de entrada que encontrou. Ao apresentar amostras de treinamento para as assembleias, os pesquisadores puderam ver como as probabilidades mudaram à medida que o treinamento progredia. Os resultados foram promissores, mostrando que mesmo quando o número de resultados possíveis aumentou, a assembleia ainda conseguia aproximar a frequência esperada dos eventos.

O modelo também examinou como as assembleias podem aprender e replicar transições em cadeias de Markov, usando as associações e conexões estabelecidas durante o treinamento. Ao alternar o disparo de assembleias de estado e assembleias de transição para aprender de um fluxo, o modelo pôde aproximar as verdadeiras probabilidades de transição da cadeia de Markov subjacente.

Por fim, o estudo explorou como esse mecanismo pode se aplicar à compreensão de padrões linguísticos. Ao analisar sequências de tokens de uma língua, o modelo foi capaz de fortalecer conexões internas e aprender a amostrar do contexto. A pesquisa mostrou como pode gerar sequências simples de linguagem, reforçando a ideia de que as habilidades de aprendizagem estatística do cérebro desempenham um papel fundamental na aquisição da linguagem.

Em resumo, a pesquisa construiu um modelo para mostrar como a aprendizagem estatística do cérebro funciona no nível neuronal e sugere que a interação entre ruído, conexões e plasticidade pode levar a processos cognitivos significativos. As descobertas têm implicações importantes para entender como pensamos e aprendemos sobre o mundo, potencialmente lançando luz sobre a natureza da aquisição de linguagem em humanos.