Empresa do Google cria computador capaz de aprender com a própria memória

A DeepMind, empresa de inteligência artificial↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → comprada pelo Google em 2014, revelou recentemente a criação de um novo tipo de computador capaz de aprender com dados armazenados em sua memória. A empresa chamou essas máquinas de Diferentiable Neural Computers (DNCs, ou ‘computadores neurais diferenciáveis’ em tradução livre).

Em um artigo científico publicado no periódico Nature, a empresa explica que o DNC consegue aprender a resolver problemas com base em informações registradas em sua memória. No artigo, os responsáveis pelo projeto motraram como foi possível criar um computador desse tipo que conseguia, por exemplo, responder a informações de parentesco de uma árvore genealógica ou mesmo navegar por redes de metrô.

Funcionamento

O DNC é composto basicamente por duas partes: um controlador (que, em vez de ser um processador como em computadores tradicionais, é uma rede neural) e a memória. O controlador é alimentado com informações, que ele grava na memória em locais específicos. Além disso, ele também cria ligações entre os locais nos quais os dados são gravados, o que lhe permite relacionar informações semelhantes.

Quando o DNC recebe um problema para resolver, ele recorre aos dados armazenados em sua memória e cria associações entre eles para resolvê-lo. Assim, ele se torna capaz, por exemplo, de responder a perguntas de árvore genealógica apenas com dados de parentesco, de acordo com o site Olhar Digital.

O vídeo abaixo ilustra essa capacidade do computador:

Computadores tradicionais também são capazes de usar dados de sua memória para resolver problemas. A diferença é que o DNC, por ter uma rede neural como controlador, aprende a fazer isso sozinho. Quando ele produz uma resposta, ela é comparada à resposta “correta” da pergunta, e as respostas corretas reforçam certos caminhos de processamento. Com isso, em pouco tempo, ele aprende sozinho a usar sua memória para resolver problemas.

Também é possível ensinar o DNC a resolver problemas sem fornecer a resposta final. Por exemplo, usando dicas no estilo “quente ou frio”. Assim, mesmo perguntas que não tenham uma resposta precisa podem ser usada para reforçar os caminhos de processamento do controlador.

Aplicação

Navegar pelo metrô ou responder ‘quem é o tio-avo de fulano’ podem parecer problemas simples demais para exigir um computador complexo. Essa, no entanto, não é a principal novidade que o DNC traz. A inovação vem do fato de que ele consegue aprender sozinho a realizar novas tarefas com os dados que já possui. Em outras palavras, trata-se de um computador que consegue usar informações para resolver problemas sem precisar ser programado.

Por exemplo, o computador AlphaGo da DeepMind, que foi usado para vencer o campeão mundial de Go, precisou ser treinado com dados de 30 milhões de partidas de Go↳Go23 conteúdosEntendendo o Green Tea GC do Go 1.26Dev (Back & Front) · mai 2026Função recursiva em Go para acessar valores em mapas aninhadosDev (Back & Front) · set 2025Publicando projeto desenvolvido em Golang em um server grátisDev (Back & Front) · mar 2025Ver tudo em Dev (Back & Front) →. Segundo o The Next Web, se ele pudesse aprender com base em dados de sua própria memória, ele seria capaz de aprender ainda mais rapidamente e resolver problemas ainda mais complexos.