Um experimento cientifico ensinou uma inteligência artificial (IA) a analisar sua rede neural e entender como seu cérebro funciona. A ideia era compreender se ela escolheria manter uma rede de neurônios iguais ou diferentes uns dos outros.
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O estudo, publicado pela revista científica Scientific Reports, trouxe explicações. A rede neural artificial já é utilizada em modelos tradicionais de IA. Porém, esses modelos são compostos em sua maioria por neurônios idênticos entre si.
O que os cientistas fizeram, foi permitir para a IA a habilidade de escolher o número, forma e a força da conexão entre os neurônios. Deste modo, foi possível criar sub-redes de diferentes tipos de neurônios dentro da rede, conforme ela ia aprendendo.
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Na realização dos testes, a IA optou por modificar sua própria rede neural. Isso resultou em uma maior diversidade de neurônios na rede. A precisão da melhorou à medida que a quantidade de neurônios e a diversidade neuronal aumentaram. O teste consistiu em um exercício de classificação numérica padrão, com uma porcentagem de 57% na identificação de números. Por outro lado, a IA diversificada alcançou uma precisão de 70%.
