O cérebro detecta fragmentos de forma 3D, como saliaªncias, cavidades, eixos e esferas nos esta¡gios iniciais da visão do objeto - uma estratanãgia recanãm-descoberta de inteligaªncia natural que os pesquisadores da Universidade Johns Hopkins também encontraram em redes de inteligaªncia artificial treinadas para reconhecer objetos visuais.

Um novo artigo na Current Biology detalha como os neura´nios na área V4, o primeiro esta¡gio especa­fico da via de visão do objeto do cérebro, representam fragmentos de formas 3D, não apenas as formas 2D usadas para estudar V4 nos últimos 40 anos. Os pesquisadores da Johns Hopkins então identificaram respostas quase idaªnticas de neura´nios artificiais, em um esta¡gio inicial (camada 3) do AlexNet, uma rede avana§ada de visão por computador. Tanto na visão natural quanto na artificial, a detecção precoce da forma 3D provavelmente ajuda na interpretação de objetos 3D sãolidos no mundo real.

"Fiquei surpreso ao ver sinais fortes e claros para a forma 3D já no V4", disse Ed Connor , professor de Neurociênciae diretor do Instituto de Mente / Canãrebro Zanvyl Krieger . "Mas eu nunca teria imaginado em um milha£o de anos que vocêveria a mesma coisa acontecendo no AlexNet, que são étreinado para traduzir fotos 2D em ra³tulos de objetos."

Um dos desafios de longa data da inteligaªncia artificial éreplicar a visão humana. Redes profundas (multicamadas) como o AlexNet alcana§aram grandes ganhos no reconhecimento de objetos, com base em unidades de processamento gra¡fico (GPU) de alta capacidade desenvolvidas para jogos e conjuntos de treinamento massivos alimentados pela explosão de imagens e va­deos na Internet.

Connor e sua equipe aplicaram os mesmos testes de respostas de imagem para neura´nios naturais e artificiais e descobriram padraµes de resposta notavelmente semelhantes na camada V4 e AlexNet 3. Connor o descreveu como uma "correspondaªncia fantasmaga³rica" ​​entre o cérebro - um produto da evolução e do aprendizado vitala­cio e AlexNet - projetado por cientistas da computação e treinado para rotular fotografias de objetos. Mas por que isso acontece?

AlexNet e redes profundas semelhantes foram projetadas em parte com base nas redes visuais de vários esta¡gios no cérebro, disse Connor. Ele disse que as semelhanças que observaram podem apontar para oportunidades futuras para alavancar correlações entre inteligaªncia natural e artificial.

"As redes artificiais são os modelos atuais mais promissores para a compreensão do cérebro. Por outro lado, o cérebro éa melhor fonte de estratanãgias para aproximar a inteligaªncia artificial da inteligaªncia natural", disse Connor.