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Modelos de aprendizagem de máquina prevêem inteligência humana

A inteligência é uma marca registada do comportamento humano, sendo vários os estudos que prevêem pontuações individuais a partir da conectividade cerebral funcional. No entanto, a compreensão sobre a base neural da inteligência ainda é limitada.

Modelos de aprendizagem de máquina prevêem inteligência humana

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A IA pode prever a inteligência humana através das conexões de um cérebro humano em funcionamento. Os neurocientistas podem prever a inteligência a partir da estrutura e função do cérebro, até certo ponto.

Estudos anteriores sugeriram que a inteligência está amplamente distribuída pelo cérebro. Na investigação, publicada no PNAS Nexus, Kirsten Hilger e colegas usaram modelos de aprendizagem de máquina para prever vários tipos de inteligência a partir das conexões cerebrais de 806 adultos saudáveis enquanto descansavam e enquanto completavam tarefas.

A inteligência fluida inclui habilidades de raciocínio indutivo e dedutivo que não dependem do contexto, enquanto a inteligência cristalizada reflete a capacidade de aplicar o conhecimento da experiência e cultura individuais. A inteligência geral retém ambos os tipos de inteligência.

Os resultados do estudo permitiram verificar que o desempenho de previsão do modelo desenvolvido pelos especialistas foi mais elevado para a inteligência geral, seguido pela inteligência cristalizada e, depois, pela inteligência fluida. As tarefas cognitivamente exigentes foram as que produziram as previsões mais precisas.

Curiosamente, os modelos treinados com conexões entre regiões cerebrais propostas na maioria das teorias populares de inteligência neurocognitiva superaram os modelos treinados com o mesmo número de conexões entre regiões escolhidas aleatoriamente, o que empiricamente apoia essas teorias.

Segundo os investigadores, os modelos baseados em teoria foram superados pelos modelos de cérebro inteiro, o que sugere que há outros aspetos da inteligência à espera de ser compreendidos.

Fonte: Tupam Editores

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