200 000 neurónios humanos cultivados em laboratório aprenderam a jogar um jogo: depois da IA, surgem os computadores biológicos.

Nunca imaginaríamos assistir, em pleno tempo de vida, a um aglomerado de células vivas a abater monstros num Doom.

Nos últimos anos, alguns modelos de IA já mostraram ser capazes de superar jogadores profissionais em videojogos e jogos de tabuleiro digitais. Basta lembrar o AlphaStar e o AlphaGo, ambos da Google DeepMind: o primeiro alcançou o nível de Grande Mestre em StarCraft II em 2019, e o segundo venceu o campeão Lee Sedol no jogo de Go em 2016. A OpenAI - hoje muito mais conhecida do grande público pelo ChatGPT - criou também o OpenAI Five, uma equipa de IA que conseguiu derrotar campeões do mundo de Dota 2 em partidas realizadas numa versão simplificada do jogo.

Havia, no entanto, um traço comum a esses três casos: aprenderam a jogar com aprendizagem por reforço e auto-jogo, acumulando milhões de partidas simuladas contra si próprios para descobrir estratégias que, por vezes, nem os humanos tinham considerado.

A grande diferença aqui é que a Cortical Labs não apresentou mais um programa: construiu um computador biológico que se atreveu a enfrentar um ícone histórico dos videojogos, o Doom original, lançado em 1993. O sistema chama-se CL-1 - e, se o nome soar familiar, faz sentido: a empresa australiana já tinha dado que falar por alugar remotamente capacidade de computação desta máquina biológica pouco convencional.

Subscrever a Imprensa-Limão

CL-1 (Cortical Labs): neurónios humanos frente a frente com os demónios de Doom

O CL-1 assenta numa interface física que funciona como ponte entre electrónica e biologia. Os cerca de 200 000 neurónios que o compõem são cultivados sobre uma grelha de micro-elétrodos (Micro-Electrode Arrays), que serve simultaneamente como canal de entrada e de saída. Na prática, trata-se de um processador biológico que explora a plasticidade sináptica para aprender e adaptar-se em tempo real ao ambiente.

Para que estas células consigam, de certa forma, “ver” o que se passa em Doom, o jogo converte informação visual em estímulos eléctricos localizados nessa grelha. Por exemplo: quando surge uma ameaça do lado esquerdo do ecrã, é enviada uma impulsão para a zona esquerda da rede de elétrodos, levando-a a reagir.

Esses estímulos desencadeiam actividade nos neurónios, que por sua vez geram impulsos eléctricos. A seguir, os elétrodos captam esse padrão de actividade, o computador traduz essa informação em comandos e devolve-os ao jogo - permitindo ao CL-1 interagir com o ambiente do jogo.

Importa sublinhar o óbvio: estes neurónios não têm qualquer noção do que estão a fazer e, para eles, Doom não “existe”. O que há é uma sequência de sinais bioeléctricos a que o conjunto responde, ajustando gradualmente as suas ligações sinápticas. Não se trata de “jogar” no sentido humano; trata-se de auto-organização em função dos sinais que a máquina envia.

Curiosamente, o CL-1 aprendeu a desempenhar-se no jogo em cerca de uma semana, graças ao trabalho de um programador independente, Sean Cole, que nem sequer tinha formação em neurobiologia. Coube-lhe desenvolver a camada de software que liga o jogo ao computador biológico - e conseguiu fazê-lo ao escrever o programa em Python, linguagem que hoje é usada na plataforma da Cortical Labs para criar aplicações capazes de controlar o CL-1.

Apesar do feito, não convém romantizar o desempenho: embora o CL-1 consiga jogar com alguma competência, está longe de ser excelente. O comportamento é irregular e o sistema perde uma parte significativa das partidas. Para Brett Kagan, director científico da Cortical Labs, isso é secundário; segundo ele, o projecto foi “um marco importante, porque demonstrou aprendizagem adaptativa, em tempo real e orientada por objectivos”. O objectivo não era fazer pontuações absurdas, mas sim mostrar que uma rede neuronal biológica consegue aprender a sobreviver num ambiente hostil como o de Doom.

Além do carácter experimental, há também um lado prático a retirar desta demonstração: construir uma ponte robusta entre software interactivo e tecido neuronal abre portas a experiências repetíveis, medíveis e comparáveis - algo essencial para, no futuro, testar interfaces e protocolos com aplicações fora do entretenimento, como modelos de aprendizagem biológica, validação de algoritmos de controlo, ou estudos de adaptação a estímulos em tempo real.

Um golpe de relações públicas com ética pouco esclarecida

A escolha de Doom como referência para o CL-1 não é inocente: ao longo dos anos, o jogo transformou-se numa espécie de teste oficioso na cultura tecnológica e nos videojogos. Desde que o seu código-fonte foi disponibilizado, vários programadores divertem-se a pô-lo a correr nos dispositivos mais improváveis: calculadoras escolares, relógios inteligentes, caixas multibanco, a barra tátil de antigos MacBook Pro e até no painel de controlo de um tractor da marca John Deere.

Assim, a empresa australiana consegue um golpe de publicidade quase perfeito - embora seja difícil ficar indiferente ao “feito” de um computador biológico a despachar demónios virtuais. Ainda assim, tanto no site como nos comunicados, a Cortical Labs praticamente não aborda a dimensão ética do que está a construir.

Convém, no entanto, enquadrar o debate com alguma precisão. Os neurónios do CL-1 não são extraídos de cérebros humanos: derivam de células estaminais pluripotentes induzidas, cultivadas em laboratório e depois diferenciadas em neurónios com protocolos biomédicos padronizados e legalmente enquadrados. As linhas celulares usadas neste tipo de investigação vêm, regra geral, de biobancos, com consentimento dos dadores e validação por comissões de ética. Em teoria, não há nada de opaco neste processo.

Quanto à questão da consciência ou sensibilidade de organoides cerebrais como o que equipa o CL-1, o estado actual do conhecimento é relativamente claro: algumas centenas de milhares de neurónios, sem uma organização cerebral estruturada, não reúnem as condições mínimas para uma experiência subjectiva. Não há qualquer fundamento para afirmar que este aglomerado celular tenha consciência de existir ou de estar a fazer seja o que for.

As questões éticas relevantes surgem noutro ponto - e são legítimas: o que significa, ao nível de uso e regulação, integrar tecido neuronal humano num sistema informático com potencial de implantação comercial? Em que momento um objecto como o CL-1 deveria ficar sujeito a um novo enquadramento legislativo? Tudo indica que a Cortical Labs prefere avançar sem se prender a esse debate - e, do ponto de vista comercial, é compreensível. Ver um computador biológico a enfrentar hordas de inimigos em Doom é muito mais vendável e fotogénico do que abrir uma discussão pública sobre implicações éticas e regulatórias. É uma táctica recorrente no sector tecnológico: ocupar o terreno depressa, antes de o legislador decidir intervir.

Vale ainda acrescentar um ponto muitas vezes ignorado: mesmo que hoje não se coloque a hipótese de consciência, a tendência para aumentar escala, complexidade e integração (mais células, interfaces mais ricas, tarefas mais abertas) pode empurrar o tema para uma zona cinzenta onde a supervisão precisa de ser antecipada. Se estas plataformas forem efectivamente oferecidas como serviço, a discussão sobre auditoria, transparência de protocolos, limites de utilização e responsabilidade por resultados deixa de ser filosófica - e passa a ser, inevitavelmente, política e jurídica.