Há pouco tempo viralizou entre os que acompanhamos notícias de IA uma notícia que parece ficção científica: conseguiram escanear o cérebro completo de uma mosca e agora qualquer pessoa pode baixá-lo e treiná-lo para o que quiser.
Deixo aqui o app que fiz para explorar. Clique aqui
Os dados concretos, para deixar claro o que aconteceu e o que não aconteceu:
De qual mosca se trata: uma mosca-das-frutas fêmea adulta, Drosophila melanogaster.
Quem fez: não é uma única empresa, mas um consórcio científico chamado FlyWire, com pesquisadores do MRC Laboratory of Molecular Biology (Cambridge, Reino Unido), da Universidade de Princeton, da Universidade de Vermont e da Universidade de Cambridge. A publicação do conectoma completo do cérebro da mosca foi o resultado de dez anos de esforço internacional. (Circulou bastante a versão de que isso foi feito pelo Google DeepMind; o DeepMind de fato trabalhou com esses dados depois para outros experimentos, mas o escaneamento e a montagem do mapa original são do FlyWire.) Berkeley News
Como foi feito: foi montado a partir de 7.000 cortes finíssimos do cérebro, capturados com microscopia eletrônica e anotados por IA para identificar tipos de neurônios e suas conexões. Berkeley News
Tamanho do mapa: 139.255 neurônios e mais de 50 milhões de conexões sinápticas, tornando-o o segundo cérebro totalmente mapeado na história. O primeiro foi o do verme C. elegans, com apenas 302 neurônios, em 1986. Mayhemcode
O que é interessante para nós: esse mapa (chamado "conectoma") é um dataset público e baixável. Por estar estruturado como um grafo de nós e conexões, pode ser carregado em uma simulação e tratado como qualquer rede neural artificial: é possível dar um objetivo a ele e treiná-lo para resolvê-lo, mesmo que não tenha nada a ver com o que uma mosca faz na vida real. De fato, já houve quem o treinasse para classificar e-mails ou até para jogar videogames.
Foi aí que a lâmpada acendeu. Porque o que essa rede-cérebro faz quando você a treina é, essencialmente, buscar o caminho mais curto entre um estado e outro dentro de uma rede de nós conectados. E é exatamente isso que temos explorado em Harmonia Ilustrada 2 com a ideia de acordes vizinhos: mover-se de uma tríade a outra (maior ou menor) deslocando apenas uma nota por vez, em vez de saltar diretamente para um acorde completamente diferente.
Com essa ideia em mente, montei um dos apps do meu dashboard, Acordes Vizinhos, não porque fosse necessário reinventar a roda (já existem ferramentas que buscam acordes vizinhos assim), mas como desculpa para mergulhar de uma vez nesse tipo de tecnologia e aprender a instalá-la e fazê-la funcionar. A utilidade para mim foi justamente essa: entender como se coloca algo assim em pé.
A utilidade para quem lê isso é outra: descobrir que existe um cérebro real, biológico, rodando dentro de uma simulação, encontrando caminhos entre um estado e outro, e ver como essa mesma lógica, aplicada à harmonia, gera um mapa de acordes conectados por compartilharem duas das três notas entre vizinhos.