Os cientistas deram um passo importante para a criação de uma inteligência artificial, não em um robô ou em um chip de silício ou em um programa de computador, mas dentro de um tubo de ensaio.
Rede neural líquida
Lulu Qian e seus colegas do Instituto de Tecnologia da Califórnia construíram uma rede neural artificial de DNA, criando um circuito de moléculas capazes de se recordar de memórias com base em padrões incompletos.
É mais ou menos assim que o nosso cérebro faz, quando um acontecimento inteiro é lembrado a partir de um pequeno "fio da meada", como a visão de uma foto ou mesmo um cheiro.
A equipe de Qian e Erik Winfree já havia criado um processador molecular com fitas de DNA, capaz de calcular uma raiz quadrada, mas agora eles queriam algo mais simples, para demonstrar o conceito de uma rede neural funcionando em meio líquido, mais próximo dos sistemas biológicos.
"Nós nos perguntamos se, em vez de uma rede de células neurais, fisicamente conectadas, uma sopa de moléculas em interação poderia exibir um comportamento parecido com o do cérebro," conta Qian.
E o experimento mostrou que a resposta para a pergunta é sim.
Jogo de leitura da mente
Composta por quatro neurônios artificiais, construídos com 112 fitas diferentes de DNA, a rede neural é capaz de participar de "um jogo de leitura da mente, na qual ela tenta identificar um cientista misterioso".
Os pesquisadores treinaram a rede neural para que ela "conhecesse" quatro cientistas, cujas identidades são representadas por um conjunto específico e único de respostas a quatro perguntas com respostas do tipo "sim ou não".
Depois de pensar em um dos quatro cientistas, um jogador humano fornece um subconjunto incompleto de respostas, que identifica parcialmente o cientista no qual ele pensou.
O jogador então transmite as pistas para a rede, colocando no tubo de ensaio fitas de DNA que correspondem às suas respostas.
Comunicando-se por meio de sinais fluorescentes, a rede neural de DNA identifica qual é o cientista que o jogador tem em mente.
Ou, caso não consiga a resposta, a rede pode "dizer" que não tem informações suficientes para escolher apenas um dos cientistas em sua memória, ou que as pistas contradizem suas lembranças.
Os pesquisadores jogaram este jogo com a rede utilizando 27 formas diferentes de responder às perguntas (de um total de 81 combinações), e ela respondeu corretamente todas as vezes.
Aplicações futuras
Segundos os pesquisadores, sistemas bioquímicos com inteligência artificial - ou, pelo menos, com algumas capacidades básicas de tomada de decisão - podem ter aplicações na medicina, química e na pesquisa biológica.
No futuro, estes sistemas poderão operar dentro de células, ajudando a responder questões biológicas fundamentais ou diagnosticar uma doença.
Processos bioquímicos que possam responder de forma inteligente à presença de outras moléculas poderão permitir que os engenheiros sintetizem produtos químicos cada vez mais complexos, ou construam novos tipos de estruturas, molécula por molécula.
Desafios neurais
Mas ainda há muitos desafios a serem vencidos para se chegar a essas situações hipotéticas.
O primeiro deles é que fazer essa rede neural bioquímica funcionar dentro do corpo - ou mesmo em uma célula, ou dentro de um disco de Petri - é algo totalmente diferente do que foi demonstrado, já que um experimento similar in vivo seria muito mais complexo e com interações com outras moléculas que teriam que ser previstas e controladas.
A rede neural líquida também é muito lenta, levando oito horas para identificar cada cientista misterioso.
E, depois de dada a resposta, as moléculas não são capazes de se soltar e emparelhar com uma fita de DNA diferente. Ou seja, a rede somente consegue jogar o seu jogo da memória uma vez.
Finalmente, enquanto a rede atual tem quatro neurônios, as dificuldades para construir uma versão apenas um pouco maior - com 40 neurônios artificiais, por exemplo - são muito grandes, sem contar o tempo da resposta, que deverá aumentar exponencialmente. Para comparação, estima-se que um cérebro humano tenha 100 bilhões de neurônios.
Entendendo a evolução
Contudo, vista como uma prova de conceito, o experimento pode ajudar os cientistas a entender a evolução e o próprio funcionamento dos organismos biológicos.
"Antes que o cérebro evoluísse, os organismos unicelulares também eram capazes de processar informações, tomar decisões, e agir em resposta ao seu ambiente," explica Qian. E os organismos unicelulares de hoje continuam fazendo isso.
Ele especula que a fonte de tais comportamentos complexos deve ter sido uma rede de moléculas flutuando na célula: "Talvez o cérebro altamente evoluído e a forma limitada de inteligência vista em células individuais compartilhem um modelo computacional semelhante, que é simplesmente programado em diferentes substratos."
Modelo de neurônio
Os pesquisadores basearam sua rede neural bioquímica em um modelo simplificado de um neurônio, chamada de função limiar linear.
O neurônio modelo recebe os sinais de entrada, multiplica cada um por um peso positivo ou negativo, e o neurônio dispara, produzindo uma saída, somente se a soma ponderada das entradas ultrapassar um certo limiar.
"Este modelo é uma simplificação excessiva dos neurônios reais," diz Winfree, "mas é uma boa simplificação."
A técnica para sua construção é a mesma usada na construção do circuito de DNA capaz de calcular raízes quadradas.
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