Pesquisadores do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências e da Universidade de Pequim anunciaram o desenvolvimento da CATS Net, uma nova arquitetura de rede neural projetada para permitir que sistemas de inteligência artificial formem conceitos de forma autônoma, em um processo semelhante ao da cognição humana.
O estudo, publicado na revista Nature Computational Science, parte de um desafio central da área: enquanto humanos conseguem extrair conceitos abstratos a partir de experiências sensoriais, modelos de IA ainda dependem de grandes volumes de dados ou de estruturas com baixa interpretabilidade. A nova proposta introduz dois módulos principais, um voltado à abstração de conceitos e outro à resolução de tarefas.
Na prática, o sistema converte dados visuais complexos em vetores conceituais compactos e utiliza esses elementos para orientar a execução de tarefas, reproduzindo um ciclo bidirecional semelhante ao observado no cérebro humano, no qual conceitos são extraídos da experiência e depois aplicados na tomada de decisões.
Durante os testes, a rede foi capaz de criar novos conceitos a partir da interação com o ambiente e organizar um espaço conceitual próprio. Os pesquisadores também demonstraram que diferentes redes podem compartilhar conhecimento diretamente por meio desses vetores conceituais, sem necessidade de novo treinamento, simulando uma forma de comunicação mediada por linguagem.
A equipe comparou ainda as representações geradas pela CATS Net com dados de ressonância magnética funcional do cérebro humano. Os resultados indicaram correlação com modelos de cognição semântica e com a atividade do córtex occipitotemporal ventral, área associada à compreensão visual de significado, além de padrões ligados à rede de controle semântico.
Segundo os autores, a arquitetura pode servir como base computacional para investigar a formação de conceitos no cérebro e contribuir para o desenvolvimento de sistemas de IA mais autônomos e interpretáveis. As informações foram divulgadas pela Exame.
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