Um cérebro artificial (ou mente artificial) é um software e hardware com habilidades cognitivas semelhantes às do cérebro animal ou humano.
Pesquisa investigando “cérebros artificiais” e emulação cerebral desempenha três importantes papéis na ciência:
Uma tentativa contínua dos neurocientistas para entender como o cérebro humano funciona, conhecida como neurociência cognitiva.
Um experimento mental na filosofia da inteligência artificial, demonstrando que é possível, ao menos em teoria, criar uma máquina que tenha todas as capacidades de um ser humano.
Um projeto de longo prazo para criar máquinas exibindo comportamento comparável àqueles de animais com complexo sistema nervoso central, como mamíferos e mais particularmente humanos. O objetivo final de criar uma máquina exibindo um comportamento ou inteligência semelhantes às humanas é algumas vezes chamado de inteligência artificial forte.
Um exemplo do primeiro objetivo é o projeto relatado pela Aston University em Birmingham, Inglaterra, onde pesquisadores estão usando células biológicas para criar “neuroesferas” (pequenos grupos de neurônios) para desenvolver novos tratamentos para doenças como Alzheimer, neurônio motor e doença de Parkinson. .
O segundo objetivo é uma resposta a argumentos como o argumento da sala chinesa de John Searle, a crítica de Hubert Dreyfus à IA ou o argumento de Roger Penrose em A Nova Mente do Imperador. Esses críticos argumentaram que existem aspectos da consciência humana ou perícia que não podem ser simulados por máquinas. Uma resposta aos seus argumentos é que os processos biológicos dentro do cérebro podem ser simulados em qualquer grau de precisão. Esta resposta foi feita em 1950, por Alan Turing em seu clássico artigo “Computing Machinery and Intelligence”.
O terceiro objetivo é geralmente chamado de inteligência geral artificial pelos pesquisadores. No entanto, Ray Kurzweil prefere o termo “AI forte”. Em seu livro The Singularity is Near, ele enfoca a emulação cerebral completa usando máquinas de computação convencionais como uma abordagem para implementar cérebros artificiais e afirma (com base no poder do computador continuando uma tendência de crescimento exponencial) que isso poderia ser feito até 2025. Henry Markram , diretor do projeto Blue Brain (que está tentando emular o cérebro), fez uma afirmação semelhante (2020) na conferência da Oxford TED em 2009.
Embora a emulação direta do cérebro usando redes neurais artificiais em uma máquina de computação de alto desempenho seja uma abordagem comum, existem outras abordagens. Uma implementação alternativa do cérebro artificial poderia ser baseada nos princípios de coerência / descoerência da fase não linear da Tecnologia Holográfica Neural (HNeT). A analogia foi feita para os processos quânticos através do algoritmo sináptico nuclear que tem grandes semelhanças com a equação de onda QM.
Alguns críticos da simulação cerebral acreditam que é mais fácil criar diretamente uma ação inteligente geral sem a necessidade de imitar a natureza. Alguns comentaristas usaram a analogia de que, nas primeiras tentativas de construir máquinas voadoras, elas foram modeladas como pássaros e, no entanto, aeronaves modernas não se parecem com pássaros. Um argumento computacional é usado em IA – O que é isto, onde é mostrado que, se tivermos uma definição formal da AI geral, o programa correspondente pode ser encontrado listando todos os programas possíveis e testando cada um deles para ver se corresponde à definição. Não há definição adequada no momento. O EvBrain v é uma forma de software evolucionário que pode evoluir redes neurais semelhantes ao cérebro, como a rede imediatamente atrás da retina.
Há boas razões para acreditar que, indistintamente da estratégia de aplicação, as previsões sobre a realização de cérebros artificiais em um futuro próximo são otimistas. Em particular, o cérebro (incluindo o cérebro humano) e a cognição não são atualmente bem compreendidos, e a escala de computação requerida é desconhecida. Além disso, parece haver limitações no poder. O cérebro consome cerca de 20 W de potência, enquanto os supercomputadores podem usar até 1 MW ou em uma ordem de 100 mil a mais (nota: o limite de Landauer (en) é 3,5×10 20 op / seg / watt na temperatura ambiente).
Além disso, há questões éticas que devem ser resolvidas. A construção e manutenção de um cérebro artificial levanta questões morais, isto é, em relação à personalidade, liberdade e morte. Um “cérebro em uma caixa” constitui uma pessoa? Quais direitos essa entidade teria, legal ou não? Uma vez ativado, os seres humanos teriam a obrigação de continuar com sua operação? Constituiria a desativação de uma morte cerebral artificial, sono, inconsciência ou algum outro estado para o qual não há descrição humana? Afinal de contas, um cérebro artificial não está sujeito à decomposição de células post-mortem (e consequente perda de função) como os cérebros humanos, então um cérebro artificial poderia, teoricamente, retomar sua funcionalidade exatamente como era antes que ele fosse desativado.
Abordagens para simulação cerebral
Embora a emulação direta do cérebro através de redes neurais artificiais em um mecanismo de computação de alto desempenho seja uma abordagem comum, existem outras abordagens. Um implante cerebral artificial alternativo poderia ser baseado na tecnologia holográfica neural (HNET), com princípios de coerência / descoerência de fase não lineares. A analogia foi feita com processos quânticos através do algoritmo sináptico central, que possui muitas semelhanças com a equação de onda QM.
O EvBrain é uma forma de software evolucionário que pode desenvolver redes neuronais semelhantes ao cérebro, como a rede que está imediatamente atrás da retina.
Há boas razões para acreditar que, independentemente da estratégia de implementação, as previsões sobre a realização de cérebros artificiais no futuro próximo são otimistas. Os cérebros particulares (incluindo o cérebro humano) e a cognição ainda não são bem compreendidos, e a escala de cálculo necessária é desconhecida. Além disso, parece que existem limitações de poder. O cérebro consome cerca de 20W de energia, enquanto os supercomputadores podem usar até 1 MW (ou seja, 100.000 mais) (nota: o limite de Landauer é 3,5×10 20 op / seg / watt à temperatura ambiente).
Abordagens diferentes
Várias abordagens são previstas:
Simule a atividade biológica dos neurônios
Simular a atividade funcional dos neurônios
produzir um exocortex que seria um sistema externo artificial de processamento de informação que poderia complementar os processos cognitivos biológicos de alto nível de um cérebro através de uma interface cérebro-computador diretamente, tornando essas extensões funcionalmente parte da mente do indivíduo cerebral. Tal dispositivo ainda é ficção científica, mas as interfaces cérebro-máquina estão começando a aparecer (permitindo, por exemplo, controlar o movimento de uma bola em uma tela pelo pensamento).
A arquitetura dos circuitos neuronais (áreas funcionais do córtex, colunas corticais) desempenha um papel fundamental no surgimento de propriedades cognitivas. Desde a década de 1960 (como parte do que era então chamado de cibernética) foram propostos modelos de cognição usando tabelas associativas (hash), sem resultados convincentes nas máquinas da época (um tamanho típico era de 256 kilobytes). Alguns desses modelos funcionavam em mundos pré-conceituados, isto é, não liberavam novos conceitos sobre observações brutas, mas sobre observações relacionadas a um padrão pré-estabelecido.
O relativo sucesso das redes neurais após um período de travessia desértica de 1965 a 1984, bem como a existência de supercomputadores, restabeleceram esse tipo de projeto.
Abordagens para simulação cerebral
Embora a emulação direta do cérebro humano usando redes neurais artificiais em um mecanismo de computação de alto desempenho seja uma abordagem comumente discutida, existem outras abordagens. Uma implementação alternativa de cérebro artificial poderia ser baseada nos princípios de não linearidade de coerência / descoerência da Tecnologia Neural Holográfica (HNeT). A analogia foi feita para os processos quânticos através do núcleo do algoritmo sináptico, que tem fortes semelhanças com a equação da onda quântica.
O EvBrain é uma forma de software evolucionário que pode desenvolver redes neurais “cerebrais”, como a rede imediatamente atrás da retina.
Em novembro de 2008, a IBM recebeu uma doação de US $ 4,9 milhões do Pentágono para pesquisa na criação de computadores inteligentes. O projeto Blue Brain está sendo conduzido com a assistência da IBM em Lausanne. O projeto baseia-se na premissa de que é possível ligar artificialmente os neurônios “no computador”, colocando trinta milhões de sinapses em sua posição tridimensional adequada.
Alguns defensores da IA forte especularam que os computadores em conexão com o Blue Brain e o Soul Catcher podem exceder a capacidade intelectual humana por volta de 2015, e é provável que consigamos baixar o cérebro humano por volta de 2050.
Enquanto o Blue Brain é capaz de representar conexões neurais complexas em grande escala, o projeto não atinge a ligação entre a atividade cerebral e os comportamentos executados pelo cérebro. Em 2012, o projeto Spaun (Rede Unificada de Arquitetura de Semantic Pointer) tentou modelar múltiplas partes do cérebro humano através de representações em larga escala de conexões neurais que geram comportamentos complexos além do mapeamento.
O design de Spaun recria elementos da anatomia do cérebro humano. O modelo, composto por aproximadamente 2,5 milhões de neurônios, inclui características dos córtices visual e motor, conexões GABAérgicas e dopaminérgicas, área tegmentar ventral (VTA), substantia nigra e outras. O projeto permite várias funções em resposta a oito tarefas, usando entradas visuais de caracteres digitados ou manuscritos e saídas realizadas por um braço mecânico. As funções de Spaun incluem copiar um desenho, reconhecer imagens e contar.
Há boas razões para acreditar que, independentemente da estratégia de implementação, as previsões de realizar cérebros artificiais em um futuro próximo são otimistas. Em particular, os cérebros (incluindo o cérebro humano) e a cognição não são atualmente bem compreendidos, e a escala de computação requerida é desconhecida. Outra limitação a curto prazo é que todas as abordagens atuais para a simulação cerebral exigem ordens de magnitude de maior consumo de energia em comparação com um cérebro humano. O cérebro humano consome cerca de 20 W de potência, enquanto os supercomputadores atuais podem usar até 1 MW ou uma ordem de 100.000 a mais.
Cérebro artificial pensamento experimento
Alguns críticos da simulação cerebral acreditam que é mais simples criar ação inteligente geral diretamente sem imitar a natureza. Alguns comentaristas usaram a analogia de que as primeiras tentativas de construir máquinas voadoras modelaram-nas depois das aves, mas que as aeronaves modernas não se parecem com pássaros.