Arquiteturas inspiradas em neurociência para construir IA verdadeiramente adaptativa Sistemas modernos de IA são poderosos, mas frágeis. Treine um modelo, implante-o e veja o desempenho se degradar à medida que o mundo muda. Retreine com novos dados, e o modelo esquece o que sabia. Esse ciclo produz sistemas que se destacam em referências estáticas, mas têm dificuldade em adaptação contínua — algo que a inteligência biológica lida com facilidade. Um rato pode aprender a encontrar água em um labirinto novo em cerca de dez tentativas, uma taxa de aprendizado mil vezes maior do que as tarefas tradicionais de laboratório. No entanto, nossas redes neurais mais sofisticadas sofrem um esquecimento catastrófico quando são solicitadas a aprender sequencialmente. O cérebro oferece uma arquitetura diferente. Ele opera não como uma única rede emaranhada, mas como módulos especializados inteligentemente interligados — bordas de processamento do córtex visual, computação do córtex motor em espaço de força, regiões pré-frontais rastreando memória estruturada por tarefas. Cada módulo constrói modelos internos atualizados por meio de erros de previsão quando os resultados esperados divergem da realidade. Esses sinais de ensino por sinalização foram agora descobertos em circuitos sensoriais, motores e de recompensa. Mackenzie Weygandt Mathis sintetiza esses insights em uma proposta para IA agentiva adaptativa. Em vez de buscar modelos de fundação monolíticos cada vez maiores, ela defende sistemas de codificadores específicos de domínio cujas saídas são otimizadas conjuntamente em um espaço latente compartilhado. Cada codificador é monitorado por sinais de erro de previsão — codificadores robustos permanecem "travados" enquanto aqueles com desempenho degradado são "desbloqueados" para aprendizado contínuo usando replay de memória ou inteligência sináptica, sem desligar todo o sistema. O princípio mais amplo: ao estruturar a IA em torno da modularidade inspirada na neurociência e da previsão baseada em atualizações baseadas em erros, em vez de uma escala monolítica, torna-se possível ir além dos modelos estáticos para uma inteligência genuinamente adaptativa — sistemas que refinam continuamente seus modelos do mundo por meio da interação com ele. Papel: