Desde os primórdios da computação moderna na década de 1940, as metáforas biológicas são irresistíveis. Os primeiros computadores _ monstros que ocupavam toda uma sala _ eram chamados de “cérebros gigantes” ou “cérebros eletrônicos” pela imprensa e em conversas do dia-a-dia. Após serem aperfeiçoados e se tornarem capazes de executar algumas tarefas familiares aos seres humanos, como jogar xadrez, o termo associado a eles passou a ser “inteligência artificial”. Como se costuma dizer, o DNA é o software mais antigo.
Na maior parte das vezes, as metáforas biológicas não passam disso _ uma analogia para facilitar o entendimento, e não uma maneira de estabelecer um modelo de como se deve ser a computação. Foi a Engenharia, e não a Biologia, que conduziu a busca da inteligência artificial. Como colocou Frederick Jelinek, pioneiro nas pesquisas de reconhecimento de fala, “os aviões não batem as asas”.
No entanto, os princípios da biologia estão ganhando terreno como ferramenta da computação. Essa mudança de pensamento resulta de avanços da neurociência e da ciência da computação e das próprias necessidades que surgem. Os chips de hoje consomem energia demais, o que restringe quanto do circuito de um chip pode ser usado. À medida que a demanda por capacidade de processamento cresce para dar conta de uma onda de novos dados digitais a partir de sensores, comércio online, redes sociais, vídeo e bases de dados corporativos e governamentais, esses limites vão se impondo.
Para enfrentar tal desafio sem comprometer o suprimento de energia do mundo, será necessária uma abordagem diferente. E a Biologia, segundo os cientistas, promete contribuir com mais do que metáforas. “Cada vez que pensamos a respeito disso, a Biologia nos dá uma ideia de como devemos buscar as fronteiras da computação”, disse John E. Kelly, diretor de pesquisa da IBM.
Kelly cita o exemplo do Watson, um computador que faz perguntas e respostas, sabe jogar “Jeopardy!” e derrotou dois campeões humanos no início deste ano. A máquina inteligente da IBM consome 85 mil watts de eletricidade, diferentemente do cérebro humano, que funciona com apenas 20 watts. “Isso foi obra da evolução “, disse Kelly.
Vários caminhos inspirados pela Biologia estão sendo explorados por cientistas da computação em universidades e laboratórios de empresas de todo o mundo. Mas os pesquisadores da IBM e de quatro universidades _ Cornell, Columbia, Universidade de Wisconsin e Universidade da Califórnia, em Merced – estão engajados em um projeto que parece particularmente intrigante.
O projeto, uma colaboração entre cientistas da computação e neurocientistas que começou há três anos, é tão estimulante que acabou por obter, em agosto, 21 milhões de dólares em uma rodada de financiamentos públicos da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA), elevando o valor para 41 milhões de dólares no total de três rodadas. Nos últimos meses, a equipe desenvolveu protótipos de microprocessadores “neurossinápticos”, ou seja, chips que funcionam mais como neurônios e sinapses do que como semicondutores convencionais.
Porém, desde 2008, o projeto em si evoluiu, tornando-se mais focado, talvez até com um escopo mais reduzido. Sua experiência sugere que esquemas, conceitos e técnicas podem ser emprestados da Biologia de modo útil para expandir os limites da computação e do que não pode ser aplicado ou mesmo compreendido.
No início, o cientista da computação da IBM que lidera o projeto, Dharmendra S. Modha, descreveu a pesquisa de modo grandioso, como “a busca da engenharia da mente por meio da engenharia reversa do cérebro”. O projeto iniciou simulações de um supercomputador destinado a igualar a complexidade dos cérebros animais _ um gato e, em seguida, um macaco. Em blogs e fóruns de ciência online, alguns neurocientistas criticaram duramente o projeto da IBM, por considerarem exageradas as alegações sobre os resultados que ele poderia obter.
Atualmente, no Centro de Pesquisas Almaden da IBM, em San Jose, na Califórnia, não se tem falado muito sobre engenharia reversa do cérebro. Segundo Modha, faz parte da atividade de pesquisa e descoberta ter ambições amplas que ficam mais estreitas ao longo do tempo, mesmo que sua retórica anterior tenha sido exagerada ou mal compreendida.
“Decidir o que não fazer é tão importante quanto decidir o que fazer”, disse Modha. “Não estamos tentando replicar o cérebro. Isso é impossível. Nós não sabemos como o cérebro funciona, na verdade”.
Com a equipe correndo atrás dos objetivos definidos pela DARPA, a agência de pesquisa do Pentágono, a discussão e o debate entre disciplinas ajudou a orientar o andamento da pesquisa. A tecnologia produzida, de acordo com as diretrizes, deve ter características de auto-organização, capacidade de “aprender” ao invés de simplesmente responder a comandos de programação convencional, além de consumir bem pouca energia.
“Temos uma fantástica rede de trocas entre especialistas”, disse Giulio Tononi, psiquiatra e neurocientista da Universidade de Wisconsin. “Ela nos permite focar na nossa reflexão como neurocientistas e orienta a reflexão dos cientistas da computação”.
No início de 2010, Modha tomou uma decisão que colocou o projeto no caminho em que está hoje. Enquanto esteve fora do laboratório por algumas semanas, por causa de férias no Havaí e de uma gripe, ele decidiu agilizar o trabalho dos pesquisadores que estavam distantes. Segundo Modha, o primeiro passo seria concentrar-se no chip inspirado na Biologia. Isso significou que muitos softwares experimentais já programados seriam descartados. Mas, segundo ele, “considerar o chip como um princípio organizador possibilitou que nós tivéssemos um plano coerente”.
Para desenvolver chips que são dotados de alguma semelhança estrutural com o cérebro, os chamados chips neuromórficos, a neurociência também foi um princípio orientador. O cérebro é um mecanismo de computação ágil e de baixo consumo de energia _ uma prova vinda do mundo real de que é possível levar adiante uma pesquisa assim.
O processamento realizado pelo cérebro se dá de forma radicalmente diferente do que fazem os computadores de hoje. Seus processadores _ os neurônios _ são, em termos de computação, distribuídos de modo maciço; existem bilhões deles em um cérebro humano. Em volta desses processadores neuronais estão os seus dispositivos de armazenamento de memória _ as sinapses _ de modo que as vias de comunicação do cérebro são extremamente eficientes e diversificadas. Essa comunicação se dá através dos axônios do neurônio, que conduzem impulsos elétricos. Para Modha, a máquina que adotar essa abordagem representaria “uma mudança fundamental em relação ao paradigma computacional de von Neumann”. O cientista da computação da IBM se refere a um projeto que separe fisicamente processador e memória e os ligue por um canal de comunicação estreito, ou que faça uma ponte entre eles, operando de acordo com métodos sequenciais passo a passo _ a arquitetura de von Neumann, utilizada em computadores atuais, como ficou conhecida em homenagem ao matemático John von Neumann.
O conceito de sistemas eletrônicos neuromórficos tem mais de duas décadas; Carver Mead, um renomado cientista da computação, descreveu tais dispositivos em um artigo publicado em uma revista de engenharia em 1990. Os dispositivos que foram inspirados na Biologia no passado, dizem os cientistas, eram em sua maioria analógicos, sensores que tinham um único propósito e imitavam apenas uma função, como se fossem um equivalente eletrônico do que faz uma retina ao detectar dados de imagem.
Mas os pesquisadores da IBM e da universidade estão em busca uma tecnologia digital mais versátil. “A pesquisa tem indicado que somos capazes de desenvolver uma arquitetura computacional cujo propósito seja mais geral e que poderia ser usada para uma vasta série de aplicações”, disse Manohar Rajit, professor de Engenharia Elétrica e Computação da Universidade Cornell.
Quais poderiam ser tais aplicações, daqui a cinco ou 10 anos, se a tecnologia se mostrar bem sucedida? Elas executariam os tipos de tarefas que os humanos consideram fáceis e que são difíceis para os computadores _ como reconhecer padrões de imagem e identificar uma pessoa, andar por uma calçada movimentada sem esbarrar em ninguém, aprender com as experiências vividas. Segundo os cientistas, entre as aplicações, mais especificamente, podem estar robôs capazes de transitar em um ambiente de batalha e passíveis de serem treinados; dispositivos protéticos de baixa potência que permitissem que os cegos enxergassem; e monitores de saúde informatizados que vigiariam as pessoas em casas de repouso e enviariam alertas para os funcionários humanos se o comportamento de um residente sugerisse uma doença.
Trata-se uma visão atraente, mas os obstáculos não são simples. O protótipo do chip tem 256 nodos que parecem neurônios, cercado por mais de 262 mil módulos de memória sináptica. Isso parece impressionante só até lembrarmos que as estimativas são de que o cérebro humano abriga até 100 bilhões de neurônios. No laboratório de pesquisa de Almaden, um computador com o chip aprendeu a jogar o videogame pioneiro Pong, acertando um cursor saltitante com os movimentos de uma raquete. Ele também foi capaz de reconhecer números de um a 10 escritos por uma pessoa em uma mesa digitalizadora _ na maior parte das vezes. Mas o projeto ainda tem um longo caminho pela frente.
Ainda há dúvidas sobre se os cientistas conseguirão reunir grandes aglomerados de chips neuromórficos. Embora a intenção seja de que as máquinas evoluam mais no sentido de aprenderem do que de serem programadas, o software que será capaz de fazer com que essa mágica se aplique à execução de qualquer tipo de tarefa complexa ainda precisa ser desenvolvido.
Por sua vez, no Pentágono, o patrocinador do projeto está entusiasmado. “Estou surpreso por termos chegado tão longe e não vejo nenhuma razão pela qual o projeto não possa ser levado adiante”, disse Todd Hylton, gerente do programa.
Se for bem sucedido, o projeto poderia ficar em paz com a crítica de que “os aviões não batem as asas”. “Sim, elas são diferentes, mas tanto as asas do pássaro quanto as asas do avião dependem dos mesmos princípios aerodinâmicos para alçar voo”, disse Christopher T. Kello, diretor do Laboratório de Mecânica Cognitiva da Universidade da Califórnia, em Merced. “Acontece o mesmo nesse projeto. É possível usar elementos essenciais de esquemas da Biologia”.
