O cérebro pode ensinar as máquinas a decidir melhor?

Imagine que tem de decidir se deve esperar numa longa fila para comer o seu prato favorito num restaurante movimentado, ou se opta por um snack rápido no café mais próximo. Nesta situação, o cérebro pondera não apenas a qualidade da refeição, mas também quanto tempo irá demorar para a obter.

Durante décadas, os cientistas estudaram como o cérebro toma este tipo de decisões através da criação de modelos computacionais baseados em “aprendizagem por reforço” (reinforcement learning – RL), um processo em que os modelos aprendem por tentativa e erro, guiados por recompensas e penalizações.

Um dos principais protagonistas deste processo é o sistema dopaminérgico, uma rede de neurónios que libertam dopamina para sinalizar quando algo corre melhor ou pior do que o esperado. No entanto, os modelos tradicionais de RL simplificam este processo: em vez de representarem todos os resultados possíveis, resumem as...