China apresenta nova tecnologia que ajuda IA a formar conceitos como humanos

Pesquisadores do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências e da Universidade de Pequim anunciaram no dia 27 o desenvolvimento de uma nova arquitetura de rede neural chamada CATS Net. O estudo foi publicado online na revista Nature Computational Science. A proposta busca permitir que sistemas de inteligência artificial formem conceitos de maneira autônoma, aproximando seu funcionamento de processos cognitivos humanos.

A equipe parte de um problema central: humanos conseguem extrair conceitos abstratos a partir de experiências sensoriais concretas, enquanto sistemas de IA ainda enfrentam limitações nesse processo. Modelos tradicionais concentram conhecimento em grande volume de parâmetros, o que dificulta a interpretação, ou dependem de grandes bases de dados linguísticos para treinamento, o que restringe a formação independente de conceitos.

Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores criaram a CATS Net com dois módulos principais: abstração de conceitos e resolução de tarefas. No processamento de tarefas visuais, o módulo de abstração converte dados visuais de alta dimensão em vetores de conceito compactos. Em seguida, o sistema ajusta a atividade do módulo de resolução por meio de um mecanismo de controle, direcionando a execução da tarefa. Segundo os autores, essa dinâmica reproduz um processo bidirecional observado na cognição humana: o indivíduo extrai conceitos da experiência e utiliza esses conceitos para orientar ações posteriores.

Nos testes realizados, o sistema gerou novos conceitos a partir da interação com o ambiente e estruturou um espaço conceitual próprio. Quando pesquisadores alinharam os espaços conceituais de diferentes redes, os sistemas transferiram conhecimento diretamente por meio de vetores conceituais, sem reiniciar o aprendizado. O resultado simula a comunicação humana mediada por linguagem.

A equipe também comparou as representações conceituais da CATS Net com dados de atividade cerebral humana obtidos por ressonância magnética funcional. A análise indicou correlação entre o espaço conceitual da rede e modelos psicológicos de cognição semântica. Além disso, os padrões representacionais apresentaram associação com a atividade do córtex occipitotemporal ventral, área ligada à compreensão semântica visual. O mecanismo de controle dinâmico da rede também mostrou correspondência com padrões da rede de controle semântico do cérebro, responsável pela recuperação de conceitos.

Yu Shan, pesquisador do Instituto de Automação e coautor do estudo, afirmou que o trabalho oferece um modelo computacional para investigar a cognição conceitual humana e pode contribuir para o desenvolvimento de sistemas de IA com capacidade de formar conceitos de modo independente. Segundo os autores, a ampliação dessa capacidade pode apoiar aplicações em áreas como exploração científica. Eles também destacam que o alinhamento desses sistemas com valores humanos deve orientar pesquisas futuras.