Atualmente, as redes neurais têm sido usadas por neurocientistas para interpretar e tentar reproduzir a forma de funcionamento do cérebro humano. Diante disso, os pesquisadores Eric Jonas (Universidade da Califórnia, em Berkeley) e Konrad Kording (Universidade Northwestern) decidiram avaliar a capacidade desses algoritmos de neurociências aplicando-os ao clássico console de jogos Atari 2600 conforme ele executava o videogame “Donkey Kong”.
Os cientistas constataram que esses algoritmos de inteligência artificial não conseguem descrever de forma significativa como o microprocessador 6502 do console realmente funciona.
Embora o campo da neurociência esteja avançando rapidamente e os cientistas já consigam registrar a atividade simultânea de mais e mais neurônios em cada vez mais organismos, ainda é difícil testar a validade dos algoritmos que analisam esses dados, porque ainda não está claro nem mesmo como sistemas neurais relativamente simples, como o cérebro de uma mosca da fruta, realmente funcionam.
[awprm urls=https://imasters.com.br/front-end/javascript/redes-neurais-em-javascript/,https://imasters.com.br/noticia/fim-de-melhorar-compressao-de-imagens-google-lanca-mao-de-redes-neurais/]
“Como foram os seres humanos que projetaram esse processador, do transístor até o software, nós sabemos como ele funciona em cada nível, e temos uma intuição sobre o que significa ‘compreender’ o sistema”, disse Jonas. “Nosso objetivo era destacar algumas das deficiências na ‘compreensão’ que surgem quando se aplicam técnicas analíticas contemporâneas a grandes conjuntos de dados de sistemas de computação”.
De acordo com o site Inovação Tecnológica, os pesquisadores testaram como as ferramentas de análise compreenderiam características conhecidas do processador, como as conexões entre as diferentes partes do chip e os efeitos de se destruir transistores individuais. Entretanto, as técnicas não alcançaram nem mesmo o nível de compreensão que um estudante de engenharia elétrica teria sobre o funcionamento do chip.
Segundo Jonas, os resultados sugerem que, “sem uma reflexão cuidadosa, as atuais abordagens de megadados para a neurociência podem não estar à altura de suas promessas e poderão não ajudar esse campo de pesquisas a avançar”. E Kording completou: “O progresso [das neurociências] necessita de melhores experimentos, teorias e abordagens de análise de dados”.
É válido destacar que Jonas e Kording não testaram todos os métodos usados pelas neurociências para investigar o chip, mas o estudo sugere potenciais problemas com as abordagens da neurociência e sugere novos caminhos a serem explorados para melhor compreender o cérebro. “Podemos aprender muito sobre como fazer uma engenharia reversa dos sistemas biológicos através da engenharia reversa de sistemas sintéticos”, defendeu Jonas.