O cérebro humano aprende tarefas novas de forma mais rápida quando consegue reaproveitar conhecimentos anteriores — mesmo aqueles que não estão diretamente envolvidos na atividade em questão. A conclusão é de um estudo publicado neste mês na revista científica PLOS Biology, conduzido por pesquisadores da Universidade de Iowa, nos Estados Unidos, que analisaram a atividade cerebral de voluntários enquanto aprendiam tarefas simples e complexas.

A pesquisa demonstra, com dados neurofisiológicos inéditos, que o cérebro reativa “tarefas latentes” — habilidades previamente aprendidas, mas não exigidas naquele momento — para facilitar a aprendizagem de novas combinações de tarefas. Segundo os autores, esse mecanismo explica por que humanos conseguem generalizar conhecimentos e aprender rapidamente atividades complexas no dia a dia.

“Descobrimos que o cérebro não parte do zero. Ele constrói novas tarefas a partir de blocos já existentes”, afirma o neurocientista cognitivo Jiefeng Jiang, um dos autores do estudo e pesquisador do Departamento de Ciências Psicológicas e do Cérebro da Universidade de Iowa.

O estudo acompanhou 40 adultos jovens, submetidos a tarefas visuais que exigiam atenção a diferentes características de estímulos — como cor, forma ou padrão. Inicialmente, os participantes aprenderam seis tarefas simples. Em seguida, passaram a executar tarefas complexas formadas pela combinação dessas habilidades básicas.

Na fase final do experimento, os voluntários foram desafiados com novas tarefas complexas que nunca haviam executado antes. Algumas podiam ser inferidas a partir de experiências anteriores; outras, não.

O resultado foi claro: as tarefas “generalizáveis” — aquelas que compartilhavam componentes com tarefas já aprendidas — foram dominadas mais rapidamente. A velocidade de resposta caiu de forma significativamente mais acentuada nesses casos, indicando aprendizado acelerado.

Para observar o que ocorria no cérebro durante esse processo, os pesquisadores utilizaram eletroencefalograma (EEG), técnica que registra a atividade elétrica cerebral em alta resolução temporal. As análises mostraram que, ao executar uma tarefa nova, o cérebro reativava representações neurais de tarefas anteriores que não estavam explicitamente envolvidas naquele momento.

Essas “tarefas latentes” surgiam no sinal cerebral cerca de 850 milissegundos após o estímulo visual — um atraso que sugere um processo cognitivo de inferência e não uma simples reação automática.

Mais do que isso: quanto mais forte era essa reativação latente, mais rápido o participante aprendia a nova tarefa. A correlação entre atividade cerebral e desempenho comportamental foi estatisticamente significativa.

Woo-Tek Lee, primeiro autor do estudo.

A descoberta conecta duas grandes áreas da neurociência: a pesquisa sobre memória associativa — tradicionalmente ligada ao hipocampo — e os estudos sobre controle cognitivo, geralmente associados ao córtex pré-frontal.

Segundo os autores, o cérebro organiza tarefas como uma espécie de rede hierárquica, na qual habilidades simples funcionam como blocos reutilizáveis. Essa arquitetura permite aprender novas tarefas sem repetir todo o processo do início.

A ideia dialoga com teorias clássicas da psicologia cognitiva, desenvolvidas desde os anos 1980, que defendem que o conhecimento humano é “composicional” — isto é, construído a partir de partes reutilizáveis. O estudo da Universidade de Iowa é um dos primeiros a demonstrar esse princípio diretamente na atividade elétrica do cérebro humano.

Os resultados têm implicações que vão além da ciência básica. Compreender como o cérebro generaliza tarefas pode ajudar no desenvolvimento de métodos educacionais mais eficientes, sistemas de treinamento profissional e estratégias de reabilitação cognitiva.

Na área da inteligência artificial, o estudo também oferece pistas relevantes. Um dos grandes desafios dos sistemas atuais é justamente a dificuldade de generalizar conhecimentos — algo que humanos fazem com relativa facilidade.

“O cérebro humano parece usar atalhos inteligentes, reativando conhecimentos relacionados para acelerar o aprendizado. Replicar isso em máquinas é um objetivo central da IA contemporânea”, afirma Eliot Hazeltine, coautor do trabalho e diretor do Iowa Neuroscience Institute.

Curiosamente, o estudo também identificou um efeito colateral: nos primeiros contatos com as novas tarefas, a reativação dessas memórias latentes pode causar interferência e tornar o desempenho mais lento. Esse “custo inicial”, porém, desaparece com a prática, dando lugar a um aprendizado mais rápido nos estágios seguintes.

Para os pesquisadores, isso ajuda a explicar por que aprender algo novo pode parecer confuso no início — mas se tornar progressivamente mais fácil.

“O cérebro testa hipóteses, erra, ajusta e, então, aprende”, resume Jiang.