Cérebro possui capacidade de auto-correcção

Investigadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) afirmam ter identificado duas funções do cérebro que desenvolvem um processo de aprendizagem até agora desconhecido. Uma é a função “ruído” que confunde e modifica as representações neurais – modificações biológicas criadas por aprendizagem num circuito de neurónios – e a outra é a função correctora, que encontra automaticamente soluções sempre que detecta um erro. Uri Ronki, investigador do Instituto Médico Howard Hughes e autor principal do estudo, em colaboração com cientistas do MIT, explica como interagem as duas funções. «Quando pensamos numa frase, o ‘ruído’ do cérebro pode mudar aleatoriamente as palavras mas a sua função correctora corrige continuamente o texto para este fazer sempre sentido». Os especialistas adiantam que no processo de aprendizagem do cérebro coexistem dois ‘agentes’, o ‘professor’ e o ‘reparador’ ou mecanismo de reparação que correspondem ao sinal de aprendizagem (corrector) e ao ruído, respectivamente. Uri Ronki dá o exemplo que «o “reparador” (ruído) pode mudar a frase ‘John é casado’ para ‘John é solteiro’ e o “professor” (corrector) corrige para, ‘John não é solteiro’».A teoria dos investigadores parte do conceito de redundância, no qual as representações neurais estão em constante mutação, mesmo quando se executa uma tarefa familiar. De acordo com o estudo, o desempenho da actividade cerebral melhora através de modificações repetidas. Por exemplo, através da repetição de uma acção o cérebro pode explorar vários caminhos para atingir um único fim. O autor do estudo afirma, citado em comunicado do MIT, que «mesmo que a representação neural mude, o comportamento mantém-se fixo. Achamos que o reparador, ou seja o ‘ruído’, não é meramente um incómodo para o ‘professor’ mas sim uma ajuda para que este possa explorar novas possibilidades que não considerou». Sebastian Seung, Professor de Física e Ciência Neurológica Computacional do MIT e investigador do Instituto Médico Howard Hughes, citado em comunicado do MIT, afirma que, «a novidade foi verificar que a representação neural de um movimento parece mudar, mesmo quando o comportamento não muda. O cérebro revela um grau surpreendente de instabilidade na representação do mundo».Emílio Bizzi, cientista do Instituto McGovern de Investigação Cerebral do MIT, Uri Ronki e Sebastian Seung, explicam que chegaram a esta conclusão através de simulações realizadas em macacos, com a ajuda de um modelo matemático de rede cortical redundante que controla o movimento, utilizado para simular experiências de aprendizagem. Numa primeira experiência, os investigadores ensinaram primatas a mover um cursor num ecrã até atingirem um alvo. Em seguida, num ambiente controlado, os macacos tentaram sozinhos atingir esse mesmo alvo. Depois de diversas simulações, os cientistas concluíram que «a aprendizagem das ligações entre os neurónios, através deste modelo, pode ser um processo bastante ruidoso».Uri Ronki adianta que, «quando prolongamos a simulação durante algum tempo a representação neurológica muda bastante, tal como nas experiências», e acrescenta que os conceitos de rede redundante e ‘aprendizagem ruidosa’ podem ser importantes para o estudo da Neurobiologia. Estes resultados, que podem ser transferidos para os humanos, poderão vir a melhorar o conhecimento neurológico, como por exemplo, na produção de próteses neurais ou outros dispositivos externos.