{"id":59749,"date":"2017-02-12T14:30:44","date_gmt":"2017-02-12T17:30:44","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=59749"},"modified":"2017-02-12T07:46:59","modified_gmt":"2017-02-12T10:46:59","slug":"cientistas-acreditam-que-o-aprendizado-e-controlado-pela-entropia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/cientistas-acreditam-que-o-aprendizado-e-controlado-pela-entropia\/","title":{"rendered":"Cientistas acreditam que o aprendizado \u00e9 controlado pela entropia"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>A forma como os nossos c\u00e9rebros aprendem novas informa\u00e7\u00f5es intriga os cientistas h\u00e1 d\u00e9cadas. Nos deparamos com tanta informa\u00e7\u00e3o nova diariamente que \u00e9 dif\u00edcil entender como nossos c\u00e9rebros armazenam o que \u00e9 importante e esquece o resto de forma mais eficiente do que qualquer computador?<\/p>\n

Acontece que isso pode ser controlado pelas mesmas leis que governam a forma\u00e7\u00e3o das estrelas e a evolu\u00e7\u00e3o do Universo. Segundo uma equipe de f\u00edsicos, a n\u00edvel neuronal, o processo de aprendizagem em \u00faltima an\u00e1lise poderia ser descrito pelas leis da termodin\u00e2mica.\u00a0\u201cA maior import\u00e2ncia do nosso trabalho \u00e9 que n\u00f3s trazemos a segunda lei da termodin\u00e2mica \u00e0 an\u00e1lise de redes neurais<\/em>\u201c, disse o pesquisador principal Sebastian Goldt da Universidade de Stuttgart, na Alemanha.<\/p>\n

A segunda lei da termodin\u00e2mica \u00e9 uma das mais famosas leis da F\u00edsica. Segundo os profissionais, a entropia total de um sistema isolado sempre aumenta ao longo do tempo.<\/p>\n

A entropia \u00e9 uma quantidade termodin\u00e2mica que \u00e9 muitas vezes referida como uma medida da desordem num sistema. O que isso significa \u00e9 que, sem energia extra sendo colocada em um sistema, as transforma\u00e7\u00f5es n\u00e3o podem ser revertidas e as coisas v\u00e3o ficar progressivamente mais desordenadas, porque \u00e9 mais eficiente dessa forma.<\/p>\n

Mas o que isso tem a ver com o modo como nossos c\u00e9rebros aprendem? Assim como a liga\u00e7\u00e3o dos \u00e1tomos e a disposi\u00e7\u00e3o das part\u00edculas de g\u00e1s nas estrelas, nossos c\u00e9rebros s\u00e3o projetados para encontrar a maneira mais eficiente de se organizar.\u00a0\u201cA segunda lei \u00e9 uma declara\u00e7\u00e3o muito forte sobre as poss\u00edveis transforma\u00e7\u00f5es. A aprendizagem \u00e9 apenas uma transforma\u00e7\u00e3o de uma rede neural em detrimento da energia<\/em>\u201c, explicou Goldt.<\/p>\n

Se voc\u00ea tem em mente o fato de que a aprendizagem em sua forma mais simplista \u00e9 controlada por bilh\u00f5es de neur\u00f4nios disparando dentro de nossos c\u00e9rebros, saiba que h\u00e1 padr\u00f5es em que a produ\u00e7\u00e3o de energia \u00e9 um pouco mais f\u00e1cil.\u00a0Para exemplificar como isso funciona, Goldt e sua equipe criaram uma rede neural \u2013 um sistema de computador que imita a atividade dos neur\u00f4nios no c\u00e9rebro humano.<\/p>\n

\u201cPraticamente todo organismo re\u00fane informa\u00e7\u00f5es sobre seu ambiente barulhento e constr\u00f3i modelos a partir destes dados. A maioria usando redes neurais<\/em>\u201c, escreveu a equipe na Physical Review Letters<\/em><\/a><\/strong>. O que os pesquisadores estavam procurando \u00e9 como os neur\u00f4nios filtram o ru\u00eddo e apenas respondem a importantes entradas sensoriais.<\/p>\n

Eles basearam seus modelos na teoria hebbiana, que explica como os neur\u00f4nios se adaptam durante o processo de aprendizagem. Usando esse modelo, a equipe mostrou que a efici\u00eancia de aprendizagem foi restringida pela produ\u00e7\u00e3o de entropia total de uma rede neural.\u00a0Eles notaram que quanto mais lentamente um neur\u00f4nio aprende, menos calor e entropia s\u00e3o produzidos, o que aumenta sua efici\u00eancia.<\/p>\n

O que isso significa para n\u00f3s? Infelizmente, o resultado n\u00e3o nos diz muito sobre como aprender melhor. Ele tamb\u00e9m n\u00e3o fornece nenhuma solu\u00e7\u00e3o m\u00e1gica de como criar computadores que podem aprender t\u00e3o eficientemente quanto o c\u00e9rebro humano \u2013 esses resultados particulares s\u00f3 podem ser aplicados a algoritmos de aprendizagem simples que n\u00e3o usam feedback.<\/p>\n

Mas o que os pesquisadores fizeram foi colocar uma nova perspectiva sobre o estudo da aprendizagem. Al\u00e9m disso, eles provaram que os nossos neur\u00f4nios seguem as mesmas leis termodin\u00e2micas que o resto do Universo.\u00a0No ano passado, uma equipe da Fran\u00e7a e do Canad\u00e1 prop\u00f4s que a consci\u00eancia poderia ser simplesmente um efeito colateral da entropia. \u201cN\u00f3s encontramos um resultado surpreendentemente simples: os estados de vig\u00edlia normais s\u00e3o caracterizados pelo maior n\u00famero de configura\u00e7\u00f5es poss\u00edveis de intera\u00e7\u00f5es entre as redes cerebrais, o que representa valores mais altos de entropia<\/em>\u201c, escreveram.<\/p>\n

 <\/p>\n

Ainda estamos longe de compreender como nossos c\u00e9rebros funcionam. Mas cada nova pista nos leva mais perto de desbloquear as chaves do enorme poder cerebral. \u201cTer uma perspectiva termodin\u00e2mica em redes neurais nos d\u00e1 uma nova ferramenta para pensar sobre a sua efici\u00eancia e nos d\u00e1 uma nova forma de avaliar o seu desempenho<\/em>\u201c, disse Goldt.<\/p>\n

A pesquisa foi publicada na Physical Review Letters<\/em><\/a><\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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