Neurocientistas da Universidade de Princeton relatam que o cérebro alcança aprendizado flexível reutilizando componentes cognitivos modulares em várias tarefas. Em experimentos com macacos rhesus, pesquisadores descobriram que o córtex pré-frontal monta esses “Lego cognitivos” reutilizáveis para adaptar comportamentos rapidamente. Os achados, publicados em 26 de novembro na Nature, destacam diferenças em relação aos sistemas de IA atuais e podem eventualmente informar tratamentos para transtornos que prejudicam o pensamento flexível.
Pesquisadores da Universidade de Princeton investigaram por que cérebros biológicos se adaptam a novas tarefas de forma mais eficaz do que muitos sistemas de inteligência artificial. Em um novo estudo, eles relatam que o cérebro reutiliza repetidamente padrões neurais compartilhados, ou “blocos” cognitivos, para construir comportamentos complexos em vez de aprender cada tarefa do zero.
De acordo com o relato de Princeton sobre o trabalho, publicado em 26 de novembro de 2025 na revista Nature, a equipe treinou dois macacos rhesus machos para realizar três tarefas de categorização visual relacionadas enquanto gravava a atividade cerebral.
Nas tarefas, os macacos viam manchas coloridas semelhantes a balões na tela e tinham que julgar se cada forma parecia mais com um coelho ou a letra “T” (categorização de forma) ou se parecia mais vermelha ou mais verde (categorização de cor). Para indicar suas escolhas, os animais reportavam suas decisões olhando para uma das quatro direções na tela. Em uma tarefa, por exemplo, olhar para a esquerda sinalizava que a mancha se parecia com um coelho, enquanto olhar para a direita indicava que parecia mais com um “T”. Algumas imagens eram claramente de uma categoria ou outra, enquanto outras eram ambíguas e exigiam julgamento mais fino.
Uma característica chave do design era que cada tarefa tinha regras distintas, mas ainda compartilhava elementos com as outras. Uma das tarefas de cor e a tarefa de forma exigiam o mesmo mapeamento entre movimentos oculares e escolhas, enquanto ambas as tarefas de cor usavam a mesma regra para julgar a cor (mais vermelha vs. mais verde), mas exigiam respostas de movimento ocular diferentes. Essa estrutura permitiu aos pesquisadores testar se o cérebro reutilizava os mesmos padrões neurais – seus blocos de construção cognitivos – sempre que as tarefas compartilhassem componentes específicos.
A análise da atividade cerebral mostrou padrões recorrentes no córtex pré-frontal, uma região na frente do cérebro envolvida em cognição superior e tomada de decisões. Esses padrões surgiam quando grupos de neurônios trabalhavam juntos em direção a objetivos compartilhados, como discriminar cores, e podiam ser combinados de forma flexível com outros padrões para suportar tarefas diferentes.
“Modelos de IA de última geração podem atingir desempenho humano, ou até super-humano, em tarefas individuais. Mas eles lutam para aprender e executar muitas tarefas diferentes”, disse Tim Buschman, Ph.D., autor sênior do estudo e diretor associado do Princeton Neuroscience Institute. “Descobrimos que o cérebro é flexível porque pode reutilizar componentes da cognição em muitas tarefas diferentes. Ao encaixar esses ‘Lego cognitivos’, o cérebro consegue construir novas tarefas.”
Buschman comparou um bloco cognitivo a uma função em um programa de computador: um conjunto de neurônios pode determinar a cor de uma imagem, e sua saída pode então alimentar outro bloco que guia uma ação, como um movimento ocular específico. Para uma das tarefas de cor, por exemplo, o cérebro montou um bloco que avaliava a cor com outro que controlava a direção do olhar. Quando o animal mudava para julgar formas usando movimentos oculares semelhantes, o cérebro combinava em vez disso um bloco de processamento de forma com o mesmo bloco de movimento.
A autora principal Sina Tafazoli, Ph.D., pesquisadora pós-doutoral no laboratório de Buschman, disse que o córtex pré-frontal também parecia suprimir blocos irrelevantes, ajudando os animais a se concentrarem no objetivo atual. “O cérebro tem capacidade limitada para controle cognitivo”, disse Tafazoli. “Você tem que comprimir algumas de suas habilidades para poder se concentrar nas que são atualmente importantes. Focar na categorização de forma, por exemplo, diminui momentaneamente a capacidade de codificar cor porque o objetivo é discriminação de forma, não de cor.”
Os pesquisadores interpretam essa organização composicional – montar novos comportamentos a partir de componentes neurais reutilizáveis – como uma razão chave pela qual humanos e outros animais podem aprender novas tarefas tão rapidamente. Em contraste, muitos sistemas de aprendizado de máquina sofrem de “interferência catastrófica”, na qual adquirir uma nova habilidade sobrescreve as antigas. “Quando uma máquina ou rede neural aprende algo novo, elas esquecem e sobrescrevem memórias anteriores”, disse Tafazoli.
De acordo com o relatório de Princeton e cobertura relacionada do estudo, entender como o cérebro reutiliza e recombina esses blocos cognitivos pode ajudar engenheiros a projetar sistemas de IA que aprendam novas tarefas sem apagar conhecimento prévio. Os mesmos princípios podem eventualmente guiar abordagens clínicas para condições como esquizofrenia, transtorno obsessivo-compulsivo e algumas formas de lesão cerebral, nas quais as pessoas frequentemente lutam para mudar estratégias ou aplicar habilidades existentes em novos contextos.
O financiamento para a pesquisa foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde dos EUA, incluindo as bolsas R01MH129492 e 5T32MH065214.
