4 de janeiro de 2010

Computadores podem ultrapassar capacidade do cérebro humano em 2019



Cientistas de IBM dizem ter feito um grande avanço na busca por computadores que "pensem" como cérebros vivos, num esforço que testa os limites da tecnologia e aponta para 2019 como o ano em que uma máquina conseguirá simular a capacidade cerebral humana.

Mesmo os mais poderosos supercomputadores do mundo não conseguem replicar aspectos básicos da mente humana. As máquinas não podem imaginar uma parede pintada de uma cor diferente, por exemplo, ou olhar para o rosto de uma pessoa e relacionar alguma emoção.

Se os pesquisadores conseguirem fazer as máquinas funcionarem como um cérebro - através de raciocínio e lidando com abstrações, entre outras coisas - poderiam desencadear avanços tremendos em campos tão diversos como a medicina e a economia.

Pesquisadores da IBM anunciaram nesta semana que simularam o córtex cerebral de um gato, a parte pensante do cérebro, usando um supercomputador com 147.456 processadores (PCs mais modernos têm apenas um ou dois processadores) e 144 terabytes de memória central - 100 mil vezes mais que o seu computador.

Os cientistas já haviam simulado 40% do cérebro de um rato em 2006, o cérebro completo do roedor, em 2007, e 1% do córtex cerebral de um ser humano neste ano, utilizando supercomputadores cada vez mais poderosos.

A última façanha, a ser apresentada em uma conferência de supercomputação em Portland, Oregon, não significa que o computador pensará como um gato, ou que dará origem a uma raça de robôs-gatos.

A simulação, que roda 100 vezes mais devagar que o cérebro de um gato real, serve para observar como os pensamentos são formados no cérebro e como os cerca de 1 bilhão de neurônios e 10 trilhões de sinapses trabalham em conjunto.

Os pesquisadores criaram um programa que disse ao supercomputador, localizado no Laboratório Nacional Lawrence Livermore, para se comportar da forma como se acredita que um cérebro funcione. Imagens de logotipos de empresas, incluindo a IBM, foram mostradas à máquina e cientistas observaram a forma como as diferentes partes do cérebro simulado trabalharam em conjunto para descobrir o que eram aquelas imagens.

Dharmendra Modha, gerente de computação cognitiva da IBM Research e autor do estudo, diz que a pesquisa está numa "escala sem precedentes de simulação". Pesquisadores da Universidade de Stanford e do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley também participaram do projeto.

Modha diz que a pesquisa poderia levar os computadores a depender menos de dados "estruturados", como a informação "2 mais 2 igual a 4", e lidar melhor com ambigüidades, como identificar o logotipo de uma empresa mesmo que a imagem esteja desfocada. Ou esses computadores poderiam incorporar sentidos como a visão, tato e audição nas decisões que tomam.

Uma razão pela qual o desenvolvimento desse tipo de tecnologia seria significativo para a IBM: a empresa está vendendo serviços para um "planeta inteligente" com o uso de sensores digitais que controlam coisas como clima e tráfego enviando dados para alimentar computadores que devem fazer alguma coisa com as informações, como prever tsunamis ou detectar acidentes de estrada.

Jim Olds, um neurocientista e diretor do Instituto Krasnow de Estudos Avançados da Universidade George Mason, classificou a nova pesquisa como um "passo enorme". Olds, que não estava envolvido no trabalho da IBM, disse que os neurocientistas foram acumulando dados sobre como o cérebro funciona como "colecionadores de selos", sem uma forma de amarrá-los entre si.

- Fizemos grandes avanços na coleta de dados, mas não temos uma teoria coletiva ainda para a forma como este órgão complexo chamado cérebro produz coisas como os sonetos de Shakespeare e sinfonias de Mozart - disse ele - O Santo Graal para os neurocientistas é mapear a atividade das células nervosas individuais, que são conhecidas, e entender como elas agem em conjunto.

Modha diz que uma simulação de um córtex humano pode vir na próxima década, se a Lei de Moore for mantida. Essa é "regra de ouro" determina que o número de transistores em um chip de computador tende a dobrar a cada dois anos.

No entanto, Olds adverte que simular o cérebro humano é "um problema tão complexo que podemos não ser capazes de chegar a uma resposta, mesmo com supercomputadores".

- Não existem garantias neste jogo, porque a enorme complexidade do problema realmente diminui tudo que já tentamos fazer - disse ele.
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