Num avanço surpreendente para a neurociência e a inteligência artificial, um estudo conduzido pela UCLA revelou que camundongos e sistemas de IA (Inteligências Artificiais) podem desenvolver estratégias de cooperação praticamente idênticas quando expostos a desafios colaborativos. Ao analisar tanto as bases naturais do raciocínio cooperativo nos mamíferos quanto a lógica computacional das redes neurais artificiais, os pesquisadores abriram caminho para novas aplicações em tecnologia e para uma melhor compreensão do comportamento social animal e humano.
Metodologia: Cooperatividade Experimental
O experimento da UCLA expôs camundongos a situações em que a colaboração era necessária para a obtenção de recompensas. Em paralelo, agentes de IA com algoritmos de aprendizado por reforço enfrentaram os mesmos desafios, em simulações digitais. Ambos os grupos, após ciclos repetidos de treinamento, desenvolveram suas próprias soluções para os dilemas apresentados, evidenciando que a cooperação pode emergir tanto em organismos biológicos quanto em sistemas artificiais (UCLA Health, 2023).
Principais Resultados: Similaridade Estratégica e Diferenças de Base
As observações mostraram que camundongos e IAs recorreram a táticas como “espera pelo parceiro”, “coordenação de movimentos” e “aproximação prévia antes de agir”. Em ambos, estratégias de tomada de decisão conjunta e divisão de tarefas emergiram naturalmente, embora por caminhos distintos.
Redes neurais artificiais, pilares da IA moderna, simulam o funcionamento do cérebro corrigindo suas conexões (pesos) com base em experiências passadas (aprendizado). Modelos como MLP (Perceptron Multicamadas), Redes Convolucionais (CNNs), Redes Recorrentes (RNNs) e Transformers empregam camadas de nós que processam dados, se especializam em tarefas e aprendem por meio de algoritmos como retropropagação do erro (backpropagation) e descida do gradiente (gradient descent).
Esses mecanismos, aliados a técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, fornecem à IA a capacidade de identificar padrões, responder a estímulos complexos e tomar decisões adaptativas — embora sem consciência ou emoções reais (DeepLearningBook, 2022; IBM Think).
Rede Neural Biológica: Arquitetura e Processos
No cérebro dos camundongos, centenas de milhares de neurônios formam circuitos especializados, principalmente em regiões como o córtex cingulado anterior e a habênula. A tomada de decisão colaborativa ativa diferentes áreas cerebrais relacionadas à recompensa, antecipação, empatia e avaliação de riscos (Correio Braziliense, 2025). Neurotransmissores como serotonina e dopamina são essenciais para a motivação, memória social e adaptação comportamental.
Padrões de sincronização neural possibilitam a flexibilidade e a adaptação — inclusive após danos ou perturbações, evidenciando um grau de plasticidade incomparável ao das atuais redes neurais artificiais.
Integração IA-Biologia: Convergências e Limitações
O estudo sugere que princípios universais, como recompensa, antecipação e processamento distribuído, favorecem o surgimento da cooperação em sistemas tão distintos quanto cérebros animais e algoritmos de IA (UOL, 2025). Contudo, enquanto a IA depende estritamente do que está programado em seu sistema, camundongos agregam emoções, memória, flexibilidade contextual e recuperação adaptativa naturais, impossíveis de serem integralmente reproduzidas por máquinas.
A modelagem computacional inspirada na biologia, como os chips neuromórficos, busca encurtar esse gap, promovendo maior eficiência, generalização e adaptabilidade em IA.
Implicações Futuras
Essas descobertas indicam um caminho para o desenvolvimento de algoritmos de IA mais eficientes e “biologicamente plausíveis”, facilitando a criação de máquinas socialmente adaptáveis e robustas em tarefas colaborativas — úteis em robótica, saúde, segurança e educação. Ao mesmo tempo, oferecem ferramentas para investigar as bases neurais do comportamento social nos animais, abrindo portas para novas fronteiras entre tecnologia e neurociência.
Referências e Fontes