Ao longo do século passado, a área de inteligência artificial (IA) teve o cérebro humano como uma das suas principais fontes de inspiração. Nos últimos tempos, porém, essa abordagem foi deixada de lado, dando espaço a novas estratégias baseadas em tentativa e erro.
A trajetória de Santos Dumont, que abandonou a ideia de replicar o voo biológico ao projetar o avião, já indicava que a otimização de funções muitas vezes supera a imitação direta da natureza. Embora originalmente inspirados em modelos neurobiológicos, os algoritmos modernos de linguagem evoluíram para arquiteturas baseadas em mecanismos de atenção do tipo transformers.
Agora, um novo estudo publicado na Nature Human Behavior por pesquisadores de Princeton, New York University e Google, trouxe uma reviravolta nessa ideia ao encontrar que os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ativam padrões no cérebro humano de forma semelhante ao processamento natural da linguagem, exibindo uma espécie de “plasticidade” artificial ao se moldarem a partir de dados, assim como o cérebro se adapta por meio de mudanças sinápticas.
Utilizando técnicas de imageamento cerebral, pelo uso de eletrodos intracranianos, os pesquisadores analisaram a atividade neural de voluntários enquanto eles liam ou ouviam frases. Ao mesmo tempo, compararam essas respostas com as representações internas geradas por LLMs ao processar os mesmos estímulos linguísticos.
Os resultados indicaram que as ativações dos modelos de IA se alinham de maneira surpreendente com áreas específicas do cérebro, como o córtex motor e o giro temporal superior, regiões conhecidas pelo seu papel na integração de informações linguísticas e da fala humana.
Isso sugere que, apesar da sua construção artificial e o seu foco em eficiência, as LLMs acabaram por capturar aspectos fundamentais do modo como os humanos processam a linguagem, em uma convergência que vai muito além da simples inspiração biológica inicial.
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Essa descoberta não implica que os modelos de IA sejam cópias fiéis do cérebro, mas aponta para uma sobreposição funcional surpreendente. Enquanto o cérebro humano evoluiu ao longo de milhões de anos para lidar com a complexidade da linguagem, as LLMs alcançaram habilidades semelhantes ao serem treinadas em grandes conjuntos de dados textuais.
Esses achados agora abrem caminho para investigar como a IA pode não apenas imitar, mas também ajudar a esclarecer o funcionamento da mente humana. Mais do que isso, reforçam a ideia de que, por rotas distintas, a inteligência artificial e a biológica podem convergir para soluções parecidas, apontando para a unificação da inteligência.
