A construção de inteligências artificiais (IAs) segue basicamente a mesma lógica de funcionamento do cérebro humano, mas, claro, em forma de software. A grande barreira para que os programas simulem as complexas conexões que podemos fazer é que, para isso, seria necessário um nível de processamento que nem mesmo os atuais supercomputadores são capazes de realizar. Além disso, o consumo de energia elétrica para isso é muito grande. Mas uma startup australiana quer diminuir a distância entre máquina e homem com uma abordagem que usa neurônios de pessoas e camundongos.
A Cortical Labs, com sede em Melbourne, vem testando neurônios biológicos reais incorporados em chips customizados, com “mini cérebros híbridos” sem corpo. A companhia vem treinando essas unidades para realizar as mesmas tarefas que as atuais IAs conseguem realizar, mas com uma fração do consumo de energia. Os resultados têm sido promissores e, até agora, o poder de processamento tem se equiparado ao de um cérebro de uma libélula.
Os testes incluem o uso do jogo Pong, aquele antigo que imita partidas simplórias de tênis, do Atari. Essa experiência segue o mesmo caminho da DeepMind, IA criada pela subsidiária inglesa de mesmo nome, comprada pelo Google em 2014. O game também foi utilizado pela DeepMind, em 2013, para avaliar desempenho e treinar os algoritmos, que ajudou no desenvolvimento de suas capacidades.
Como funciona?
Chong, um ex-médico que havia fundado uma empresa anterior de tecnologia em saúde, começou a pesquisar maneiras de criar sistemas híbridos de inteligência biológica e computacional há cerca de dois anos, juntamente com seu cofundador e diretor de tecnologia, Andy Kitchen. Eles se inspiraram no trabalho de Takuya Isomura, pesquisadora do Centro RIKEN de Ciências do Cérebro, perto de Tóquio. Ela descobriu mostrou, em 2015, como neurônios corticais cultivados sobre uma grade de eletrodos poderiam aprender a superar o chamado “Efeito Coquetel”, que é a habilidade do nosso sistema auditivo de focar em uma conversa, mesmo em um ambiente cheio de distrações.
O Cortical Labs usa dois métodos para criar seu hardware: extrai neurônios de embriões de camundongos ou usa uma técnica na qual as células da pele humana são transformadas novamente em células-tronco e depois induzidas a crescer e se maturarem em neurônios humanos. As células são, então, incorporadas em um meio líquido nutritivo sobre um chip metálico, confeccionado para conter uma grade de 22 mil minúsculos eletrodos. Esses componentes permitem aos programadores fornecer inputs elétricos aos neurônios e também detectar suas saídas.
O projeto tem conseguido superar duas grandes dificuldades que as redes neurais baseadas em software apresentam. A primeira é que, para começar a aprender bem, a IA tradicional exige que os programadores geralmente tenham que ajustar manualmente os coeficientes e medidas iniciais que serão aplicadas nos dados de cada função — e fazer isso demora bastante, além de ser muito trabalhoso. Outro desafio é fazer com que o software equilibre o quanto deve tentar explorar novas soluções para um problema, em vez de confiar nas respostas que o sistema já conhece.
Com relação ao consumo de energia, não está muito claro o quanto exatamente essa IA pode economizar, mas a comparação entre a máquina e nosso cérebro pode nos dar uma ideia. O AlphaGo, sistema de aprendizado profundo criado pela DeepMind para jogar Go e que venceu o melhor competidor humano desse game de estratégia em 2016, consumiu um megawatt durante a partida — o suficiente para alimentar cerca de 100 casas por dia, de acordo com uma estimativa da empresa de tecnologia Ceva. Por outro lado, o cérebro humano consome o equivalente a cerca de 20 watts — 50 mil vezes menos que o AlphaGo.
Embora esteja começando com Pong, uma tarefa que Chong disse que acha que a Cortical Labs será capaz de dominar até o final do ano, ele acrescentou que os chips híbridos da empresa podem eventualmente ser a chave para fornecer os tipos de raciocínio complexo e entendimento conceitual que as IAs de hoje não podem produzir.
Abordagens alternativas
A Cortical Labs, fundada formalmente apenas em junho passado, recebeu cerca de US$ 610 mil em financiamento da Blackbird Ventures, empresa australiana de capital de risco. E ela não é a única a trabalhar com computação biológica. Uma startup chamada Koniku, com sede em San Rafael, Califórnia, desenvolveu um chip de silício de 64 neurônios de camundongos que pode detectar certos produtos químicos. A empresa quer usar os componentes em drones, que posteriormente serão vendidos para militares e policiais, para a detecção de explosivos.
Enquanto isso, os pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, em inglês) adotaram uma abordagem diferente, usando uma cepa especializada de bactérias em um chip híbrido para calcular e armazenar informações.
Fonte: Fortune
