Pesquisadores do Google simulam neuroplasticidade do cérebro humano em IAs

O Google Research desenvolveu uma nova técnica de aprendizado de máquina chamada Nested Learning, criada para solucionar uma limitação das inteligências artificiais conhecida como “esquecimento catastrófico” no aprendizado contínuo.

Esse fenômeno ocorre quando um modelo é atualizado com novas informações ou treinado para executar novas tarefas, mas perde parte do conhecimento adquirido anteriormente, comprometendo seu desempenho em habilidades já dominadas.

Inspirada na neuroplasticidade do cérebro humano — capacidade que permite ao sistema nervoso adaptar-se a novas experiências sem eliminar memórias antigas —, a abordagem propõe uma forma mais flexível de atualização dos modelos de IA. Em vez de modificar toda a rede de forma uniforme, o Nested Learning divide o sistema em vários blocos de aprendizado interconectados, cada um ajustando suas informações em ritmos distintos. Essa arquitetura dinâmica permite que a IA aprenda continuamente sem perder o conhecimento acumulado.

Espera-se que essas melhorias sejam incorporadas em futuras versões do Google Gemini.