Pesquisadores do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências e da Universidade de Pequim anunciaram o desenvolvimento de uma nova arquitectura de rede neural chamada CATS Net, que visa permitir que os sistemas de Inteligência Artificial (IA) formem conceitos de forma autónoma, para aproximar o seu funcionamento dos processos cognitivos humanos.
A equipa parte de um problema central: ao contrário dos humanos, os sistemas de IA têm dificuldade em formar conceitos abstractos, pois os modelos tradicionais acumulam conhecimento em muitos parâmetros ou dependem de grandes bases de dados, que limitam a aprendizagem independente.
Segundo a revista Exame, para enfrentar este desafio, os pesquisadores criaram a CATS Net com dois módulos principais: abstracção de conceitos e resolução de tarefas. No processamento de tarefas visuais, o módulo de abstracção converte dados visuais de alta dimensão em vectores de conceito compactos. Posteriormente, o sistema ajusta a actividade do módulo de resolução através de um mecanismo de controlo que orienta a execução da tarefa.
Os autores explicam que esta dinâmica reproduz um processo bidireccional observado na cognição humana: o indivíduo extrai conceitos da experiência e utiliza esses conceitos para guiar acções posteriores.
Nos testes realizados, o sistema gerou novos conceitos a partir da interacção com o ambiente e estruturou um espaço conceitual próprio. Quando os pesquisadores alinharam os espaços conceituais de diferentes redes, os sistemas transferiram conhecimento directamente por meio de vectores conceptuais, sem necessidade de reiniciar a aprendizagem.
A equipa comparou também as representações conceituais da CATS Net com dados de actividade cerebral humana obtidos por ressonância magnética funcional. A análise revelou a correlação entre o espaço conceptual da rede e modelos psicológicos de cognição semântica.
Os padrões representacionais apresentaram a associação com a actividade do córtex occipitotemporal ventral, área ligada à compreensão semântica visual. O mecanismo de controlo dinâmico da rede mostrou correspondência com os padrões da rede de controlo semântico do cérebro, responsável pela recuperação de conceitos.
Yu Shan, pesquisador do Instituto de Automação e co-autor do estudo, afirmou que “o trabalho oferece um modelo computacional para investigar a cognição conceptual humana e pode contribuir para o desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial com capacidade de formar conceitos de modo independente”. Os autores destacam que ampliar esta capacidade pode apoiar aplicações em áreas como exploração científica, e que o alinhamento destes sistemas com valores humanos deve orientar pesquisas futuras.
