Inspirado no funcionamento do cérebro humano e baseado em um mecanismo biológico chamado neuromodulação, permite que agentes inteligentes se adaptem a situações desconhecidas

A Inteligência Artificial (IA) tem permitido o desenvolvimento de técnicas de aprendizado automático de alto desempenho nos últimos anos. Contudo, essas técnicas são frequentemente aplicadas tarefa por tarefa, o que implica que um agente inteligente treinado para uma tarefa terá um desempenho ruim em outras tarefas, mesmo aqueles muito semelhantes. Para superar esse problema, pesquisadores da Universidade de Liège (ULiège) desenvolveram um novo algoritmo baseado em um mecanismo biológico chamado neuromodulação. Este algoritmo possibilita a criação de agentes inteligentes capazes de realizar tarefas não encontradas durante o treinamento. Este resultado inédito e excepcional é apresentado esta semana na revista. PLOS ONE .

Apesar do imenso progresso no campo da IA ​​nos últimos anos, ainda estamos muito longe da inteligência humana. De fato, se as técnicas atuais de IA permitem treinar agentes de computador para executar certas tarefas melhor do que humanos quando são treinados especificamente para eles, o desempenho desses mesmos agentes costuma ser muito decepcionante quando eles são colocados em condições (mesmo que ligeiramente) diferentes das experimentadas durante o treinamento.

O ser humano é capaz de se adaptar a novas situações de forma muito eficaz, utilizando as competências que adquiriu ao longo da vida. Por exemplo, uma criança que aprendeu a andar na sala de estar também aprenderá rapidamente a andar no jardim. Em tal contexto, aprender a andar está associado à plasticidade sináptica, que modifica as conexões entre os neurônios, enquanto a rápida adaptação das habilidades de locomoção aprendidas na sala de estar àquelas necessárias para caminhar no jardim está associada à neuromodulação. A neuromodulação modifica as propriedades de entrada-saída dos próprios neurônios por meio de neuromoduladores químicos.

A plasticidade sináptica é a base de todos os avanços mais recentes em IA. Contudo, nenhum trabalho científico até agora propôs uma maneira de introduzir um mecanismo de neuromodulação em redes neurais artificiais. Este resultado bastante excepcional, descrito esta semana no jornal PLOS ONE , é o resultado de uma colaboração extremamente frutífera entre neurocientistas e pesquisadores de inteligência artificial na Universidade de Liège desenvolvendo algoritmos inteligentes:dois Ph.D. alunos, Nicolas Vecoven e Antoine Wehenkel, bem como dois professores, Damien Ernst (especialista em inteligência artificial) e Guillaume Drion (neurocientista).

Esses pesquisadores da ULiège desenvolveram uma arquitetura de rede neural artificial totalmente original, introduzindo uma interação entre duas sub-redes. O primeiro leva em consideração todas as informações contextuais relativas à tarefa a ser resolvida e, com base nessas informações, neuromodule a segunda sub-rede da mesma maneira que os neuromoduladores químicos do cérebro. Graças à neuromodulação, esta segunda sub-rede, que determina as ações a serem realizadas pelo agente inteligente, pode, portanto, ser adaptado de forma extremamente rápida para a tarefa atual. Isso permite que o agente resolva novas tarefas com eficiência.

Esta arquitetura inovadora foi testada com sucesso em classes de problemas de navegação para as quais é necessária adaptação. Em particular, agentes treinados para se mover em direção a um alvo, enquanto evita obstáculos, foram capazes de se adaptar a situações em que seu movimento era interrompido por direções de vento extremamente variáveis.

O Prof. Damien Ernst diz:“A novidade dessa pesquisa é que, pela primeira vez, mecanismos cognitivos identificados em neurociência estão encontrando aplicações algorítmicas em um contexto multitarefa. Esta pesquisa abre perspectivas na exploração em IA da neuromodulação, um mecanismo chave no funcionamento do cérebro humano. "