The Thousand Brains Theory 2.0: An Extension for the Long-Range Connections of the Neocortical Heterarchy
Este artigo estende a Teoria dos Mil Cérebros ao propor que o neocórtex opera como uma heterarquia onde as conexões talâmicas e cortico-corticais de longo alcance convertem dados sensoriais egocêntricos em modelos alocêntricos e permitem a aprendizagem de objetos composicionais, abordando, assim, mecanismos anatômicos e computacionais da inteligência anteriormente não explicados.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo
O cérebro humano é uma vasta paisagem de bilhões de neurônios, mas por mais de um século, os cientistas buscaram a unidade fundamental que faz essa complexidade funcionar. Na década de 1950, um neurocientista chamado Vernon Mountcastle propôs que o cérebro é construído a partir de colunas repetitivas, como uma floresta de árvores idênticas, onde cada coluna atua como uma unidade básica de processamento. Por décadas, a ideia predominante era que essas colunas trabalham em uma hierarquia estrita, como uma escada corporativa onde a informação flui para cima, de detalhes simples para ideias complexas, com a compreensão mais sofisticada aparecendo apenas no topo. No entanto, um corpo crescente de evidências sugere que o cérebro é muito mais interconectado e flexível do que uma simples escada, com as colunas conversando entre si de maneiras complexas e não lineares. Compreender como essas colunas se comunicam é crucial porque detém a chave de como reconhecemos uma xícara de café, quer ela esteja em pé ou de cabeça para baixo, como aprendemos que uma roda é parte de uma bicicleta e, finalmente, como nossos cérebros constroem um modelo estável do mundo a partir de um fluxo caótico de dados sensoriais.
Em um novo artigo intitulado "The Thousand Brains Theory 2.0", os pesquisadores Jeff Hawkins, Niels Leadholm e Viviane Clay propõem uma atualização importante de sua teoria anterior sobre como o cérebro funciona. Eles argumentam que o cérebro não apenas recebe informações passivamente; em vez disso, cada uma das colunas do cérebro é um sistema sensoriomotor que aprende através do movimento e do toque. Os autores sugerem que, para compreender o mundo, o cérebro deve constantemente traduzir informações entre duas perspectivas diferentes: a visão a partir do próprio sensor, que muda conforme movemos nossos olhos ou mãos, e uma visão estável e fixa do próprio objeto. O artigo introduz um mecanismo específico para como essa tradução acontece e explica como o cérebro aprende a ver objetos como coleções de outros objetos, como um carro feito de rodas e portas, em vez de apenas um amontoado de partes desconectadas.
Os pesquisadores começam abordando um enigma de longa data na neurociência: o cérebro contém muitos tipos diferentes de conexões de longa distância entre suas colunas, e as teorias existentes têm dificuldade em explicar o que todas elas fazem. Algumas conexões sobem e descem em uma hierarquia, enquanto outras correm lateralmente ou circulam através de uma estrutura central chamada tálamo. Os autores propõem que essas conexões não são apenas fiações aleatórias, mas servem a dois trabalhos distintos e vitais. O primeiro trabalho é atuar como um tradutor. Quando você olha para um objeto, seus olhos se movem, sua cabeça inclina, e a imagem na sua retina muda constantemente. No entanto, você percebe o objeto como estável. O artigo sugere que o tálamo, uma estação de retransmissão profunda no cérebro, realiza uma rotação rápida desses dados sensoriais. Ele pega a visão mutável e móvel de seus sensores e a converte instantaneamente em uma visão fixa e estável em relação ao objeto. Isso acontece para cada uma das colunas, permitindo que o cérebro reconheça um rosto ou uma ferramenta, independentemente de como você segura sua cabeça ou para onde seus olhos estão olhando.
A segunda grande contribuição do artigo é uma nova explicação para como o céreamente aprende objetos compostos complexos. Na visão antiga, pensava-se que o cérebro construía a partir de linhas simples para formas complexas à medida que a informação subia pela hierarquia. Os autores argumentam, em vez disso, que cada coluna, mesmo aquelas no nível mais baixo do fluxo de processamento, aprende a reconhecer objetos inteiros imediatamente. As conexões hierárquicas entre as colunas são então usadas para aprender como esses objetos inteiros se encaixam. Por exemplo, uma coluna pode aprender como uma "roda" se parece, enquanto uma coluna acima dela aprende como uma "bicicleta" se parece. A conexão entre elas ensina ao cérebro que uma roda é parte de uma bicicleta e, especificamente, onde essa roda está localizada na bicicleta. Esse aprendizado acontece ponto a ponto, conforme você move seus olhos ou dedos sobre o objeto, ligando a localização da parte à localização do todo. Isso permite que o cérebro entenda que um logotipo em uma xícara pode ser esticado ou curvado, mas ainda assim ser reconhecido como o mesmo logotipo, porque o cérebro aprendeu a relação entre o logotipo e a xícara em cada ponto específico de contato.
O artigo também esclarece o papel do tálamo, que muitas vezes foi visto meramente como uma central de comutação passiva que passa sinais dos sentidos para o córtex. Os autores sugerem que ele é um processador ativo que realiza essas transformações de orientação cruciais. Eles propõem um mecanismo específico onde as células talâmicas agem como interruptores que podem selecionar qual sinal recebido passar adiante, dependendo da orientação atual da cabeça ou do corpo. Isso permite que o cérebro mantenha uma compreensão consistente do mundo mesmo quando o corpo se move. Além disso, o artigo argumenta que o cérebro opera como uma "heterarquia", uma rede complexa onde regiões podem trabalhar em paralelo e se comunicar diretamente, em vez de uma pirâmide estrita onde a informação deve passar por todos os níveis em ordem. Isso significa que uma região de baixo nível pode reconhecer um objeto inteiro e enviar essa informação diretamente para uma região de alto nível, ou para uma área motora, sem esperar por uma subida lenta e passo a passo pela hierarquia.
Essas ideias não são apenas especulações teóricas; os autores apontam para dados experimentais existentes que apoiam sua visão, como neurônios no córtex visual que respondem a objetos independentemente de sua orientação, e conexões entre diferentes áreas sensoriais que permitem um consenso rápido. Eles também oferecem previsões específicas para experimentos futuros, como procurar por padrões específicos de conexões entre colunas que representam partes e todos, ou testar como o cérebro se adapta quando a orientação da entrada sensorial é alterada artificialmente. Ao enquadrar o cérebro como uma coleção de unidades sensoriomotoras que constantemente traduzem o movimento em modelos estáveis e aprendem como os objetos se compõem uns dos outros, este trabalho oferece uma nova perspectiva sobre a inteligência. Sugere que a capacidade de compreender o mundo não vem de um único processador central, mas de milhares de pequenas unidades especializadas trabalhando juntas para manter uma imagem estável da realidade, não importa o quanto nos movamos ou o quanto o mundo mude ao nosso redor.
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