Moscou — InkDesign News — Pesquisadores do Instituto Skolkovo de Ciência e Tecnologia (Skoltech), em Moscou, anunciaram uma descoberta surpreendente sobre a natureza da memória: um novo modelo matemático sugere que o número ideal de sentidos para maximizar a capacidade de retenção conceitual é sete, segundo estudo publicado na revista Scientific Reports.
O Contexto da Pesquisa
As investigações sobre os limites e mecanismos da memória humana e artificial vêm desafiando a ciência desde o início do século XX. Pesquisadores já sabiam que memórias são formadas por “engrams”, representações neuronais distribuídas por diferentes regiões do cérebro e ativadas por estímulos sensoriais. O estudo liderado pelo Skoltech, no entanto, buscou quantificar matematicamente como as diferentes dimensões sensoriais influenciam a capacidade conceitual do cérebro e seu equivalente em inteligência artificial.
Resultados e Metodologia
Por meio de um modelo abstrato, os cientistas representaram memórias como engramas influenciados por múltiplos sentidos — cada característica sensorial corresponde a uma dimensão conceitual. No caso humano, tradicionalmente são cinco: visão, audição, olfato, paladar e tato. O time verificou, porém, que aumentar esse número até sete maximiza o total de conceitos distintos possíveis de serem armazenados com clareza, já que além desse limite ocorre um decréscimo.
“Nossa conclusão é, evidentemente, especulativa ao ser aplicada à evolução dos sentidos humanos, embora o futuro possa reservar surpresas, como um sentido de radiação ou campo magnético. De toda forma, nossos resultados podem ter aplicação prática direta em robótica e inteligência artificial,”
(“Our conclusion is of course highly speculative in application to human senses, although you never know: It could be that humans of the future would evolve a sense of radiation or magnetic field. But in any case, our findings may be of practical importance for robotics and the theory of artificial intelligence,”)— Professor Nikolay Brilliantov, Skoltech AI
O estudo identificou que o espaço conceitual atinge sua capacidade máxima com sete dimensões, independentemente das características detalhadas do modelo ou dos tipos de estímulos sensoriais. A pesquisa simulou ainda processos de ativação por estímulo e esquecimento, demonstrando um estado estável para os engramas ao longo do tempo.
“Demonstramos matematicamente que os engramas tendem a evoluir até um estado estacionário, onde emerge uma distribuição ‘madura’ que permanece. Surpreendentemente, o número ótimo de sentidos para maximizar memórias distintas é sete.”
(“We have mathematically demonstrated that the engrams in the conceptual space tend to evolve toward a steady state, which means that after some transient period, a ‘mature’ distribution of engrams emerges, which then persists in time. As we consider the ultimate capacity of a conceptual space of a given number of dimensions, we somewhat surprisingly find that the number of distinct engrams stored in memory in the steady state is the greatest for a concept space of seven dimensions. Hence the seven senses claim.”)— Professor Nikolay Brilliantov, Skoltech AI
Implicações e Próximos Passos
Os resultados trazem implicações importantes para a construção de sistemas de inteligência artificial e o desenvolvimento de robôs, que poderiam se beneficiar da adoção de sete entradas sensoriais para maximizar seu entendimento conceitual do ambiente. No âmbito biológico, embora a aplicação seja especulativa, o estudo sugere uma possível direção evolutiva ou mesmo a inclusão de novos tipos de sensores em dispositivos tecnológicos.
Especialistas afirmam que expandir os modelos teóricos de memória humana é essencial para desvendar mecanismos ligados à consciência e fornecer pistas para a criação de inteligências artificiais com memórias mais próximas das humanas.
No cenário futuro, os pesquisadores defendem que investigações adicionais sobre o papel dos sentidos na formação dos engramas conceituais serão vitais. Espera-se que tais avanços ampliem o entendimento da mente e favoreçam aplicações em áreas como medicina, neurociência e tecnologia de IA.
Fonte: (ScienceDaily – Ciência)
