Mais do que palavras: usando a IA para mapear como o cérebro entende frases




O estudo é um exemplo de como a aplicação de redes neurais artificiais, ou I.A., estão permitindo que os pesquisadores desbloqueiem a sinalização extremamente complexa no cérebro que está por trás de funções como a linguagem de processamento


Combinando dados de neuroimagem com tecnologia de inteligência artificial, pesquisadores identificaram uma rede complexa dentro do cérebro que compreende o significado de frases faladas.

Você já se perguntou por que você é capaz de ouvir uma frase e entender seu significado – dado que as mesmas palavras em uma ordem diferente teriam um significado totalmente diferente?

Novas pesquisas envolvendo neuroimagem e I.A., descrevem a complexa rede dentro do cérebro que compreende o significado de uma frase falada.

"Não ficou claro se a integração desse significado está representada em um determinado local do cérebro, como os lobos temporais anteriores, ou reflete uma operação mais de nível de rede que envolve múltiplas regiões cerebrais", disse Andrew Anderson, Ph.D., professor assistente de pesquisa do Instituto de Neurociências da Universidade de Rochester Del Monte e principal autor do estudo publicado no Journal of Neuroscience.

"O significado de uma frase é mais do que a soma de suas partes. Tomemos um exemplo muito simples – 'o carro atropelou o gato' e 'o gato atropelou o carro' – cada frase tem exatamente as mesmas palavras, mas essas palavras têm um significado totalmente diferente quando reordenadas."

O estudo é um exemplo de como a aplicação de redes neurais artificiais, ou I.A., estão permitindo que os pesquisadores desbloqueiem a sinalização extremamente complexa no cérebro que está por trás de funções como a linguagem de processamento. Os pesquisadores coletam dados de atividade cerebral de participantes do estudo que lêem frases enquanto se submetem à ressonância magnética. Esses exames mostraram atividade no cérebro abrangendo uma rede de diferentes regiões – lobos temporais anteriores e posteriores, córtex parietal inferior e córtex frontal inferior.

Usando o modelo computacional InferSent – um modelo de I.A. desenvolvido pelo Facebook treinado para produzir representações semânticas unificadas de sentenças – os pesquisadores foram capazes de prever padrões de atividade de ressonância magnética refletindo a codificação do significado de sentença nessas regiões cerebrais.

"É a primeira vez que aplicamos esse modelo para prever a atividade cerebral nessas regiões, e isso fornece novas evidências de que representações semânticas contextualizadas são codificadas em uma rede de idiomas distribuídos, em vez de em um único local no cérebro."

Anderson e sua equipe acreditam que os achados podem ser úteis na compreensão das condições clínicas. "Estamos implantando métodos semelhantes para tentar entender como a compreensão da linguagem se rompe no início da doença de Alzheimer. Também estamos interessados em levar os modelos adiante para prever a atividade cerebral provocada à medida que a linguagem é produzida. O presente estudo fez com que as pessoas lessem frases, no futuro estamos interessados em avançar para prever a atividade cerebral, pois as pessoas podem falar frases."

Outros coautores incluem Edmund Lalor, Ph.D., Rajeev Raizada, Ph.D., e Scott Grimm, Ph.D., com a Universidade de Rochester, Douwe Kiela com Facebook A.I. Research, e Jeffrey Binder, M.D., Leonardo Fernandino, Ph.D., Colin Humphries, Ph.D., e Lisa Conant, Ph.D. com a Medical College of Wisconsin.

Financiamento: A pesquisa foi apoiada com financiamento do Programa Schimtt do Instituto Del Monte de Neurociências sobre Neurociência Integrativa e da Atividade de Projetos de Pesquisa Avançada da Inteligência.

“Deep artificial neural networks reveal a distributed cortical network encoding propositional sentence-level meaning” by Andrew James Anderson, Douwe Kiela, Jeffrey R. Binder, Leonardo Fernandino, Colin J. Humphries, Lisa L. Conant, Rajeev D. S. Raizada, Scott Grimm and Edmund C. Lalor. Journal of Neuroscience


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