Ciência e Tecnologia

    A falta de sono pode ser um problema para IAs

    probleia112/05/2020 - Alguns tipos de inteligência artificial podem começar a alucinar se não descansar o suficiente, assim como os humanos. Uma das características distintivas das máquinas é que elas não precisam dormir, ao contrário dos humanos e de qualquer outra criatura com sistema nervoso central. Porém, algum dia, sua torradeira poderá precisar de um cochilo de vez em quando, assim como seu carro, geladeira e qualquer outra coisa que seja revolucionada com o advento das tecnologias práticas de inteligência artificial.

    A mudança virá quando (e se) os sistemas de IA que imitam cérebros vivos forem incorporados à ampla gama de dispositivos que atualmente dependem de computadores e microprocessadores convencionais para nos ajudar durante o dia. Pelo menos essa é a implicação de uma nova pesquisa que estamos conduzindo no Laboratório Nacional de Los Alamos para entender sistemas que operam de forma muito semelhante aos neurônios dentro de cérebros vivos.

    Nossa compreensão surgiu à medida que trabalhamos para desenvolver redes neurais que se aproximam muito de como os humanos e outros sistemas biológicos aprendem a ver. Estávamos investigando a maneira como essas redes simuladas respondem ao treinamento de dicionário não supervisionado. Nesse tipo de atividade, as redes começam a classificar objetos sem ter exemplos anteriores para compará-los. Imagine entregar muitas imagens de animais exóticos a uma criança e pedir-lhes que agrupem outras semelhantes. A criança pode não saber o que é um antílope, mas iria colocá-los em uma pilha separada dos leões ou pinguins, por exemplo.

    Provavelmente não seria surpresa para nenhum professor de crianças pequenas descobrirmos que nossas redes se tornaram instáveis ​​após períodos contínuos de aprendizado. No entanto, quando expusemos as redes a estados análogos às ondas que os cérebros vivos experimentam durante o sono, a estabilidade foi restaurada. Era como se estivéssemos dando às redes neurais o equivalente a uma boa e longa soneca. Esse tipo de instabilidade não é uma característica de todas as redes de IA. O problema surge apenas ao treinar processadores biologicamente realistas ou ao tentar entender a própria biologia. A grande maioria dos pesquisadores em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA nunca encontra essa instabilidade porque, nos próprios sistemas artificiais que estudam, eles têm o luxo de realizar operações matemáticas que não têm equivalente em neurônios vivos.

    Nossa decisão de expor nossas redes biologicamente realistas a um análogo artificial do sono foi quase um último esforço para estabilizá-las. Eles estavam gerando espontaneamente imagens análogas às alucinações. Experimentamos vários tipos de ruído numérico, quase comparável à estática que você pode encontrar entre as estações ao sintonizar um rádio. Os melhores resultados vieram quando usamos ruído com uma ampla gama de frequências e amplitudes.

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    O ruído imita a entrada recebida pelos neurônios em seu cérebro durante o sono de ondas lentas, que é o sono profundo sem o qual não podemos viver. Os resultados sugerem que, tanto nos sistemas de inteligência artificial quanto nos naturais, o sono de ondas lentas pode atuar para garantir que os neurônios mantenham sua estabilidade e não alucinem.

    Os estados de sono em redes neurais são muito diferentes do modo em que seu PC entra após um determinado período de inatividade. Um computador convencional que entrou em “hibernação” está efetivamente em animação suspensa, com toda a atividade computacional congelada no tempo. E o antigo conselho do departamento de TI de tentar “desligar o computador e ligá-lo novamente” quando um PC apresenta falhas é equivalente a expor sua máquina a um breve período de morte cerebral. Esse tipo de modo de espera não faria nada para resolver uma rede neural instável. E a ciclagem de energia simplesmente reinicializaria a rede e desfaria qualquer treinamento anterior, causando efetivamente à rede um caso grave de amnésia. Em redes neurais, bem como em criaturas vivas, um estado semelhante ao sono não é inatividade, mas um tipo diferente de atividade que é crucial para o funcionamento adequado dos neurônios.

    Estamos apenas começando a investigar um benefício adicional do sono artificial em nossas simulações. Freqüentemente, alguns neurônios em uma rede simulada deixam de funcionar quando uma simulação é iniciada. Descobrimos que a aplicação de estados artificiais de sono parece redefinir neurônios ociosos para garantir que eles se tornem componentes funcionais na rede. À medida que os pesquisadores constroem redes que cada vez mais se assemelham a sistemas nervosos vivos, não é de se surpreender que eles pareçam precisar dormir tanto quanto nós. Da mesma forma, esperamos que sistemas sofisticados de IA nos ajudem a compreender mais plenamente o sono e outras características dos sistemas biológicos. A torradeira do futuro pode fornecer novos insights sobre o funcionamento de nossos cérebros - além de um café da manhã quente e crocante.

    Fonte: https://www.scientificamerican.com/

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