Cientistas utilizam inteligência artificial para desvendar a mente

São Paulo — InkDesign News — Recentes pesquisas sobre inteligência artificial revelam inovações significativas na previsão do comportamento humano, destacando o modelo Centaur, que supera técnicas tradicionais em precisão, mas levanta questões sobre sua real compreensão das faculdades mentais humanas.

Contexto da pesquisa

A busca por entender o comportamento humano através da inteligência artificial não é nova, mas os avanços mais recentes instigam um debate profundo sobre a eficácia e a relevância dos modelos utilizados. Os pesquisadores que desenvolveram o Centaur, uma abordagem que combina inteligência artificial com modelos psicológicos convencionais, argumentam que esta nova metodologia pode não apenas prever comportamentos em experimentos, mas também gerar teorias sobre os processos mentais subjacentes. No entanto, críticos como Olivia Guest, professora assistente de ciência cognitiva computacional na Universidade Radboud, na Alemanha, levantam a questão sobre a verdadeira compreensão proporcionada por tais modelos.

Método e resultados

Centaur, em sua essência, é um modelo complexo que opera com bilhões de parâmetros para prever comportamentos humanos em uma variedade de contextos experimentais. Seu desempenho é superior a modelos psicológicos tradicionais, que tendem a usar equações matemáticas simples. Contudo, a sua sofisticação traz preocupações sobre a opacidade do processo de tomada de decisão. Como mencionado por Guest, “I don’t know what you would learn about human addition by studying a calculator” (“Não sei o que você aprenderia sobre a adição humana estudando uma calculadora”). Além disso, as limitações das redes neurais grandes em termos de interpretabilidade foram evidentes, tornando desafiador extrair insights compreensíveis a partir da vasta quantidade de neurônios que compõem esses modelos. Alternativamente, a pesquisa também investiga redes neurais menores que, apesar de sua simplicidade, têm demonstrado eficácia na previsão de comportamentos específicos, permitindo um rastreamento mais detalhado das atividades neuronais.

Implicações e próximos passos

Os achados sugerem que, embora Centaur e outras redes sofisticadas consigam prever comportamentos com precisão, elas podem não fornecer uma compreensão profunda das dinâmicas cerebrais. Isso levanta um dilema: a troca entre a capacidade preditiva e a compreensão conceitual. Marcelo Mattar, professor assistente de psicologia e ciência neural na Universidade de Nova York, observa que “se o comportamento é realmente complexo, você precisa de uma rede grande.” Contudo, esse poder preditivo pode vir à custa de uma dificuldade ainda maior em interpretá-lo. O futuro da pesquisa em inteligência artificial pode requerer uma abordagem dual, onde modelos grandes e pequenos coexistem, cada um contribuindo para uma compreensão holística da cognição humana e animal.

A pesquisa sugere um desafio: como avançar na estabilidade das previsões ao mesmo tempo que se busca entender os processos mentais que as sustentam? O progresso nas técnicas de interpretabilidade e na descrição clara das funções neurologicamente baseadas será essencial para que a inteligência artificial atinja seu potencial pleno na psicologia.

Fonte: (MIT Technology Review – Artificial Intelligence)