Os cientistas da computação da Universidade Otto von Guericke de Magdeburg pretendem usar as descobertas e os métodos estabelecidos de pesquisa do cérebro para entender melhor a maneira como a inteligência artificial funciona.

Como parte de um projeto de pesquisa, os cientistas liderados pelo Professor Dr.-Ing. Sebastian Stober, do Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade de Magdeburg, aplicará métodos da neurociência cognitiva para analisar redes neurais artificiais e entender melhor como funcionam.

As técnicas inspiradas da neurociência cognitiva para projetos de pesquisa em IA explicáveis, ou CogXAI para breve, que durará três anos, receberá mais de um milhão de euros de financiamento do Ministério Federal de Educação e Pesquisa da Alemanha.

Redes neurais artificiais, ou ANNs para abreviar, são sistemas inteligentes de autoaprendizagem inspirados na estrutura dos cérebros naturais. Eles são - como os sistemas nervosos biológicos - capazes de aprender pelo exemplo para resolver problemas complexos de forma independente.

"Enquanto em nossos cérebros essas redes consistem em milhões de células nervosas que se comunicam por meio de sinais químicos e elétricos, redes neurais artificiais podem ser entendidas como programas de computador, "diz o professor Stober." Graças à sua forte capacidade de aprendizagem e sua flexibilidade, nos últimos anos, as redes neurais artificiais têm, sob o termo 'aprendizado profundo, 'se estabeleceram como uma escolha popular para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. "

Stober e sua equipe pesquisam como encontrar diferentes regiões em uma rede neural artificial, que - como nos cérebros biológicos - são responsáveis ​​por certas funções. Tal como acontece com a gravação de uma varredura do cérebro em um scanner de ressonância magnética (MRI), os especialistas em IA visam identificar certas áreas das RNAs, a fim de compreender melhor a forma como funcionam.

Além disso, a pesquisa do cérebro também fornece descobertas importantes sobre o comportamento de aprendizagem do cérebro humano. Os cientistas da computação estão usando essa riqueza de experiência para permitir que as redes neurais artificiais adquiram um comportamento de aprendizagem rápido e eficaz. Ao transferir conceitos de percepção humana e processamento de sinais para redes neurais artificiais, pretendem descobrir como esses sistemas de autoaprendizagem fazem previsões e / ou por que cometem erros.

"Cérebros naturais foram pesquisados ​​por mais de 50 anos, "explica o professor Stober." No entanto, no momento, esse potencial quase não é usado no desenvolvimento de arquiteturas de IA. Ao transferir métodos neurocientíficos para o estudo de redes neurais artificiais, seus processos de aprendizagem também se tornarão mais transparentes e fáceis de entender. Desta forma, será possível identificar disfunções de neurônios artificiais em um estágio inicial durante o processo de aprendizagem e corrigi-los durante o treinamento. "

De acordo com Stober, o desenvolvimento de redes neurais artificiais está progredindo rapidamente. “Por meio do uso de computadores de alto desempenho, um número crescente de neurônios artificiais pode ser usado para o aprendizado. Contudo, a crescente complexidade dessas redes torna mais difícil até mesmo para os especialistas entender seus processos internos e tomadas de decisão, "explica o cientista da computação e líder do projeto CogXAI." No entanto, se quisermos ser capazes de fazer uso seguro da Inteligência Artificial no futuro, é essencial compreender totalmente como funciona. "