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Falta de sono pode se tornar um problema para a Inteligência Artificial

Assim como acontece com seres humanos, algumas formas de IA poderiam começar a experimentar alucinações caso não tenham descanso o suficiente.

Créditos: Envato Elements


Uma das características distintivas das máquinas é que elas não precisam dormir, ao contrário do ser humano e de qualquer  criatura dotada de um sistema nervoso central. Entretanto, em algum momento, sua torradeira pode vir a precisar tirar um cochilo de vez em quando, e também seu carro, sua geladeira ou qualquer coisa que tenha passado por uma transformação graças ao desenvolvimento de tecnologias práticas de inteligência artificial. 

A mudança virá quando (e se) os sistemas de Inteligência Artificial, que imitam os cérebros vivos, forem incorporados no grande conjunto de  aparelhos que atualmente utilizam de computadores convencionais e microprocessadores para nos ajudar em nosso cotidiano. Pelo menos, é o que sugere uma nova pesquisa que estamos conduzindo no Laboratório Nacional Los Alamos para entender certos sistemas que operam de forma muito semelhante aos neurônios que habitam o interior de cérebros vivos. 

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Nossa ideia surgiu quando trabalhávamos para desenvolver redes neurais que possam reproduzir de perto o modo como se dá o aprendizado da visão em seres humanos e em outros sistemas biológicos. Estávamos investigando a maneira como essas redes simuladas respondem a um treinamento não supervisionado de dicionário. Nesse tipo de atividade, as redes devem classificar objetos sem possuírem exemplos prévios com que compará-los. Imagine entregar diversas imagens de animais exóticos a uma criança e pedir a ela  que os agrupe em coletivos similares. A criança pode não saber o que é um antílope, mas ela iria colocá-lo em uma pilha diferente das pilhas de dos leões ou dos pinguins, por exemplo. 

Provavelmente, não seria surpresa para nenhum professor de crianças que nós tenhamos descoberto que, após períodos contínuos de aprendizado, nossas redes se tornavam instáveis . Entretanto, quando nós expusemos  as redes a estados que são análogos às ondas que os cérebros experienciam durante o sono, a estabilidade foi restaurada. Era como se estivéssemos dando as redes neurais um equivalente a uma boa noite de sono. 

Esse tipo de instabilidade não é algo típico  de todas as redes de IA. O problema só aparece quando treinamos processadores para que atuem de uma forma realista, biologicamente, quando tentamos entender a biologia em si mesma. A vasta maioria dos pesquisadores que investigam  aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda e Inteligência Artificial nunca encontram esse tipo de instabilidade, porque nos sistemas muito “artificiais” que estudam eles possuem o luxo de realizar operações matemáticas que não possuem equivalentes nos neurônios vivos. 

Nossa decisão de expor nossas redes biológicas realistas a uma analogia artificial do sono foi quase um último esforço para conseguir estabilizá-las. Elas estavam espontaneamente gerando imagens que eram análogas a alucinações. Nós fizemos testes  com vários tipos de ruídos numéricos, que podem ser mais ou menos  comparados com a estática que escutamos  entre estações enquanto mexemos nas estações de rádio. Os melhores resultados apareceram quando utilizamos um ruído com um amplo alcance de frequências e amplitudes. O ruído imita o input que os nossos neurônios recebem  durante o sono de ondas lentas, sem as quais não podemos experimentar o sono profundo. 

Os resultados sugerem que, tanto em sistemas de inteligência artificial quanto em sistemas naturais, o sono de ondas lentas pode atuar para garantir que os neurônios mantenham sua estabilidade e não alucinem. 

 Os estados parecidos com o sono que podem ser observados nas redes neurais diferem muito daquele tipo de repouso em que o seu computador entra após certo período de inatividade. Um computador convencional que vai “dormir” está efetivamente em “animação suspensa”, com todas as atividades computacionais interrompidas. E o antigo conselho dos técnicos de TI de  “desligar e ligar o seu computador” quando houver problemas equivale a expor sua máquina a um breve período de morte cerebral. 

Esse tipo de modo de sono em nada contribuiria para equilibrar uma rede neural instável. E o ciclo de energia iria simplesmente reiniciar a rede e desfazer qualquer aprendizado anterior, e fazendo com que a rede, na verdade experimente  um caso grave de amnésia. Nas redes neurais, assim como nos seres vivos, o estado de sono não é um estado de inatividade, mas sim o momento de um tipo diferente de atividade que é crucial para que os neurônios possam funcionar. 

Nós estamos começando a investigar em nossas simulações os benefícios do sono artificial. Com frequência, em uma rede simulada, alguns neurônios simplesmente não funcionam quando se inicia uma rede simulada. Mas nós descobrimos que a aplicação de estados de sono artificial parece resetar os neurônios inativos, de forma a garantir que se tornem componentes operacionais  da rede. 

À medida que os pesquisadores estão construindo redes que possuem uma semelhança cada vez maior com os sistemas nervosos dos seres vivos, não devemos ficar surpresos com o fato de que essas redes demandem sono assim como nós.  Em paralelo, esperamos que os sistemas sofisticados de IA nos ajudem a entender melhor o sono e outras características de sistemas biológicos. O cochilo da torradeira do futuro pode vir a proporcionar  novas ideias sobre o funcionamento dos nossos cérebros, além de um café da manhã quente e crocante. 

Garrett Kenyon

Publicado em 07/12/2020

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