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A inteligência artificial (IA) tem avançado rapidamente, mas enfrenta desafios significativos quando se trata de aprendizado contínuo. As IAs baseadas em aprendizado profundo, por exemplo, têm dificuldades para incorporar novos conhecimentos sem esquecer o que já aprenderam. No entanto, um novo algoritmo promete superar essa limitação, "acordando" os neurônios da IA de forma a permitir que continuem aprendendo de maneira eficiente e sustentável.
As redes neurais, que são o coração do aprendizado profundo, funcionam de maneira semelhante ao cérebro humano, mas com limitações. Quando uma IA é treinada em novas tarefas, ela tende a esquecer as informações adquiridas anteriormente, um fenômeno conhecido como "catástrofe do esquecimento". Este problema tem sido um obstáculo significativo para o desenvolvimento de IAs que possam aprender de forma contínua e autônoma ao longo do tempo.
Para enfrentar esse desafio, pesquisadores estão desenvolvendo algoritmos que podem "acordar" os neurônios das redes neurais. Esses algoritmos ajustam a maneira como as redes processam e armazenam informações, permitindo que a IA retenha conhecimentos antigos enquanto aprende novos. Essa abordagem não só melhora a eficiência do aprendizado, mas também amplia o potencial das IAs em aplicações práticas, desde a medicina até a robótica.
Além das melhorias técnicas, o impacto da IA na saúde mental durante a pandemia de COVID-19 também foi significativo. Estudos indicam que o uso de videogames, muitas vezes alimentado por IA, ajudou a melhorar a saúde mental das pessoas durante períodos de isolamento. Os jogos proporcionaram uma forma de escapismo e socialização virtual, aliviando o estresse e a ansiedade em tempos difíceis.
