Cientistas Descobrem Que os Neurónios Usam Várias Regras Para Formar Memórias • Quotidiano Parcimonioso
Um estudo recente da Universidade da Califórnia, nos Estados Unidos, publicado na revista Science, revelou novas pistas sobre os mecanismos que regem a formação das memórias, e as descobertas são surpreendentes.
O cérebro é constituído por milhares de milhões de neurónios que comunicam através de impulsos eléctricos transmitidos por sinapses. Cada neurónio pode receber milhares de sinais através das suas ramificações chamadas dendrites. Estes sinais são processados e transformados em novos impulsos, criando redes de notícia que representam informações e experiências.
Tradicionalmente, os cientistas acreditavam que a aprendizagem ocorria através do reforço ou extenuação destas ligações – um processo chamado plasticidade sináptica. No entanto, a novidade investigação mostra que os neurónios seguem mais do que uma regra para aprender.
a d v e r t i s e m e n t
Utilizando biossensores genéticos em neurónios de ratos, os investigadores monitorizaram a diligência sináptica em tempo real enquanto os animais aprendiam uma tarefa simples. A expectativa era encontrar um padrão de aprendizagem único – porquê a regra de Hebbian, que afirma que os neurónios que disparam juntos tendem a ligar-se mais fortemente.
De consonância com o site Gizmodo, os sinapses dentro do mesmo neurónio seguiam regras diferentes. Enquanto algumas seguiam a lógica tradicional, outras reforçavam-se ou enfraqueciam-se independentemente da diligência global do neurónio. Isto sugere que um único neurónio pode desempenhar várias funções em simultâneo e adaptar-se precisamente a diferentes estímulos.
Segundo os cientistas, compreender porquê o cérebro selecciona as memórias que armazena pode ter implicações profundas para a medicina. Doenças porquê a depressão, por exemplo, podem estar ligadas a um extenuação excessivo das ligações em determinadas regiões do cérebro.
Para ou por outra, esta invenção poderá influenciar o desenvolvimento da Lucidez Sintético (IA). As redes neuronais artificiais continuam a basear-se em regras simplificadas e standardizadas. Com a introdução de múltiplos padrões de aprendizagem inspirados no cérebro humano, estes sistemas poderão tornar-se mais eficientes e precisos.
