Prof. Dr. Lucas F. de Oliveira UCS Parâmetros Neurofuncionais para Modelagem de Memória em Sistemas de Consciência Artificial Prof. Dr. Lucas F. de Oliveira UCS

Sistemas artificiais Inteligência artificial Princípio John McCarthy, 1955 “A ciência e a engenharia da construção de máquinas inteligentes” Princípio A inteligência humana pode ser precisamente descrita Então pode ser modelada

Inteligência artificial Processamento de informação Modela-se Percepção Aprendizagem Resolução de problemas Foco na aplicação Impulsionou o desenvolvimento Da Psicologia Cognitiva Conexionismo Modela-se Comportamento de neurônios Ou de grupos de neurônios Foco na modelagem Mas com algumas aplicações

Inteligência artificial Herbert Simon, 1965 “máquinas serão capazes, em 20 anos, de fazer qualquer trabalho que um homem pode fazer” Marvin Minsky, 1967 “dentro de uma geração… o problema de criar uma ‘inteligência artificial’ estará substancialmente resolvido”

Inteligência artificial Avaliando inteligência artificial (Rajani, 2011) Ótima: impossível melhorar performance Ex.: damas (Schaeffer et al., 2007) Sobre-humana forte: melhor do que todos humanos Ex.: Jeopardy Sobre-humana: melhor que a maioria dos humanos Ex.: palavras cruzadas (Keim et al., 1999) Sub-humana: pior que a maior parte dos humanos Ex.: reconhecimento de voz

Consciência artificial Tentativa de aproximação da mente humana Através da modelagem de processos mentais Oriunda da Psicologia Cognitiva

Resolução de problemas Processos mentais Percepção Atenção Resolução de problemas Memória Conhecimento Raciocínio dedutivo Metacognição Motivação Emoção Linguagem Tomada de decisão

Exemplo Agente Inteligente de Distribuição (IDA) Franklin et al., 1998 Designa novas tarefas para marinheiros Após estes completarem um turno de serviço Usando linguagem natural (por e-mail)

O Ciclo Cognitivo do IDA

IDA Mesmo sendo sistema de consciência artificial A modelagem segue enfatizando memória Que segue sendo modelada de maneira incompleta

Modelando memória

Memória Processo através do qual Aprendizagem Informação é Codificada Armazenada Evocada No sistema nervoso Aprendizagem Manifestação comportamental Da memória

Classificação da memória por conteúdo

Classificação por conteúdo Memória declarativa Episódica Eventos Semântica Fatos Rápida formação Evocação consciente Memória não-declarativa Procedural Para ações Motora Para movimentos Lenta formação Evocação automatizada

Conteúdo e facilidade de evocação Memória declarativa Precisa passar pela consciência O que a torna lenta Memória não-declarativa Não precisa passar pela consciência O que a torna rápida

Modelagem funcional em máquinas Memória declarativa Memória não-declarativa Difícil distinção em termos de modelagem Máquinas são rápidas para registrar E rápidas para evocar

Classificação da memória por Duração

Classificação por duração Memória declarativa Memória de trabalho Dura segundos Memória de curta duração Dura de horas a dias Memória de longa duração Dura a vida inteira Memória não-declarativa Apenas de longa duração

Modelagem funcional em máquinas Memória declarativa De trabalho De curta duração De longa duração Memória não-declarativa Pelo menos quatro sistemas diferentes de memória Cada um com suas características

Caracterização dos tipos de memória

Caracterização: memória não-declarativa Lenta formação Rápida evocação Não precisa passar pela consciência Modelagem Requer repetições para ser formada Evocação por uma saída paralela, independente da saída da memória declarativa E ocupando (aparentemente) pouco recursos computacionais Em um modelo envolvendo software Seria implementada em hardware FPGA? ROM?

Caracterização: memória de trabalho Modelo teórico de Baddeley e Hitch (1974, 2000) Coordena com a atenção Executiva central Alça fonológica Esboço visuo-espacial Buffer episódico O que foi ouvido O que foi visto A ordem das coisas Independentes uns dos outros

Caracterização: memória de trabalho Três componentes Alça fonológica Esboço visuoespacial Buffer episódico Capacidade reduzida Duração muito curta Segundos Difícil de ser distinguida Da consciência Da atenção Modelagem Um ou dois componentes com informação sensorial Um componente com informação relacional Extrema volatilidade Em um computador A memória cache

Caracterização: memória de curta duração Rápida formação Evocação consciente O conteúdo vai para a memória de trabalho A codificação é uma síntese Mas ainda mantém boa parte das informações intacta A evocação é uma reconstrução razoavelmente fiel Modelagem A informação sofre pequena compactação com perdas A evocação é uma reconstrução Em um computador A memória RAM

Caracterização: memória de longa duração Formação demora horas Evocação consciente O conteúdo vai para a memória de trabalho A codificação é uma síntese Contendo os elementos essenciais A evocação é uma reconstrução contendo os elementos essenciais apenas Modelagem A informação sofre considerável compactação com perdas potencialmente relevantes A evocação é uma reconstrução envolvendo considerável recriação Em um computador O disco rígido

Características especiais da evocação Depende de “dicas contextuais” O indivíduo imagina-se de volta no contexto em que a memória foi formada Dicas relevantes Local Indivíduos presentes Referências temporais Modelagem Cada memória precisa ter tags específicas E só pode ser acessada através destas tags

Conclusões

Conclusões Pelo menos quatro sistemas diferentes de memória Memória declarativa De trabalho De curta duração De longa duração Memória não-declarativa Cada um com suas características funcionais E diferentes com relação ao que chega à consciência A correta modelagem destes sistema Pode ser importante em modelos de consciência artificial

Conclusões Limitação Modelagem ainda enfatiza os sistemas conscientes Memória declarativa Mas muito de nosso processamento É não consciente