Pesquisadores criaram uma nova rede neural chamada RTNet que toma decisões como os humanos. Essa descoberta foi feita pelos cientistas Farshad Rafiei, Medha Shekhar e Dobromir Rahnev, e publicada na Nature Human Behaviour.

RTNet é diferente de outras redes neurais porque pode tomar decisões de uma maneira que imita como os humanos pensam e decidem. Ao contrário de outros modelos que tomam a mesma decisão toda vez, o RTNet pode variar suas decisões, assim como as pessoas fazem. Isso o torna um modelo melhor para entender o comportamento humano.

Para testar o RTNet, os pesquisadores usaram imagens de números escritos à mão. Eles coletaram dados de 60 voluntários humanos que tinham que reconhecer esses números e avaliar sua confiança em suas respostas. O RTNet foi então testado com as mesmas imagens. Surpreendentemente, as respostas do RTNet corresponderam às dos humanos em precisão, tempo de resposta e confiança.

O RTNet utiliza um método chamado rede neural bayesiana, que toma decisões com base em probabilidades. Ele também acumula evidências antes de tomar uma decisão, assim como os humanos fazem. Isso significa que o RTNet não toma sempre a mesma decisão, mas varia dependendo das evidências, tornando-se mais semelhante aos humanos.

Uma característica importante do RTNet é a "troca entre rapidez e precisão". Isso significa que, se precisar tomar decisões rapidamente, pode ser menos preciso, assim como os humanos. Os pesquisadores descobriram que o RTNet teve um desempenho melhor do que outros modelos, especialmente quando as decisões precisavam ser tomadas rapidamente.

Essa nova rede neural é um grande avanço na criação de máquinas que podem pensar e decidir como os humanos. Os pesquisadores esperam treinar o RTNet em conjuntos de dados mais variados e aplicar seus métodos a outras redes neurais no futuro. Isso poderia ajudar as máquinas não apenas a imitar a tomada de decisão humana, mas também a auxiliar na realização de algumas das muitas decisões que enfrentamos todos os dias.