Uma nova pesquisa publicada nesta quinta-feira (25), na revista científica Nature Communications, propõe uma das explicações mais abrangentes dos últimos anos para um dos maiores mistérios da neurociência: como o cérebro transforma experiências vividas em conhecimento duradouro. O estudo sugere que nossas memórias não são armazenadas como gravações completas dos acontecimentos, mas como versões altamente comprimidas que são reconstruídas cada vez que nos lembramos delas.

O trabalho, intitulado “Hippocampo-neocortical interaction as compressive retrieval-augmented generation”, foi conduzido por Eleanor Spens, do Departamento Nuffield de Neurociências Clínicas da University of Oxford, e por Neil Burgess, do Instituto de Neurociência Cognitiva da University College London. O artigo foi aceito para publicação em junho de 2026.

Segundo os autores, o cérebro opera por meio de uma cooperação dinâmica entre duas estruturas fundamentais: o hipocampo, responsável pelas memórias episódicas de eventos específicos, e o neocórtex, onde se formam os conhecimentos gerais e conceitos abstratos. O modelo desenvolvido mostra que o hipocampo armazena versões condensadas das experiências, enquanto o neocórtex utiliza essas informações para reconstruir os acontecimentos e extrair padrões que podem ser aplicados a novas situações.

“Propomos que o conhecimento semântico emerge do aprendizado para reconstruir episódios”, escrevem os pesquisadores ao resumir a teoria central do estudo.

Uma das características mais inovadoras do trabalho é a utilização de conceitos derivados dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como aqueles que impulsionam os atuais sistemas de inteligência artificial generativa.

Os pesquisadores argumentam que a interação entre hipocampo e neocórtex pode ser compreendida por um mecanismo semelhante ao chamado retrieval-augmented generation (RAG), técnica utilizada por sistemas de IA para recuperar informações relevantes antes de produzir respostas. No cérebro, o hipocampo recuperaria experiências passadas relevantes, enquanto o neocórtex utilizaria essas informações como contexto para gerar lembranças, inferências e previsões.

“A recuperação de memórias requer que a rede generativa preencha os detalhes ausentes”, explicam os autores. Em outras palavras, recordar seria um processo de reconstrução ativa, e não de simples reprodução.

Para testar a hipótese, a equipe empregou modelos computacionais avançados, incluindo os sistemas Mistral 7B e GPT-2, simulando processos de codificação, consolidação e recuperação de memórias.

O modelo também oferece uma explicação quantitativa para um fenômeno bem conhecido: o fato de nossas memórias se tornarem menos detalhadas e mais genéricas com o passar dos anos.

Ao analisar bancos de dados contendo relatos autobiográficos humanos, os cientistas observaram que memórias mais antigas tendem a ser menos concretas, menos específicas e mais dependentes de conceitos gerais. Quando reproduziram esse processo em suas simulações computacionais, encontraram exatamente o mesmo padrão.

Os resultados indicam que a perda gradual de detalhes não ocorre apenas porque esquecemos informações, mas porque o cérebro passa a depender cada vez mais da reconstrução feita pelo neocórtex e menos do registro original armazenado no hipocampo.

O estudo sugere ainda que as memórias são influenciadas pelos conhecimentos prévios acumulados ao longo da vida. Durante a reconstrução, o cérebro tende a preencher lacunas usando expectativas e esquemas mentais já existentes, o que ajuda a explicar distorções e falsas lembranças frequentemente observadas em experimentos psicológicos.

As implicações vão além da recordação de eventos passados. O modelo demonstra que os mesmos mecanismos usados para reconstruir memórias podem ser utilizados para resolver problemas inéditos.

Em experimentos envolvendo relações espaciais e árvores genealógicas, a rede neocortical conseguiu aprender estruturas abstratas e utilizá-las para fazer inferências corretas sobre situações nunca encontradas anteriormente.

Quando combinadas com informações específicas recuperadas pelo “hipocampo artificial”, essas capacidades se tornaram ainda mais poderosas. Os resultados mostraram que a integração entre memória episódica e conhecimento geral produziu desempenho superior ao uso isolado de qualquer um dos sistemas.

Para Burgess e Spens, isso reforça a ideia de que a principal função da memória não é simplesmente preservar o passado, mas ajudar a prever o futuro.

A pesquisa surge em um momento em que neurocientistas e especialistas em inteligência artificial buscam pontos de convergência entre cérebros biológicos e sistemas computacionais.

Os autores destacam que não defendem que os grandes modelos de linguagem reproduzam fielmente o cérebro humano. Contudo, acreditam que ambos compartilham um princípio fundamental: a aprendizagem baseada na minimização de erros de previsão.

Na conclusão do trabalho, os cientistas argumentam que a consolidação das memórias pode ser entendida como o processo pelo qual o cérebro constrói seus próprios “modelos fundamentais”, capazes de capturar regularidades da experiência e utilizá-las para planejar ações futuras, imaginar cenários e tomar decisões.

Se a teoria estiver correta, a lembrança de uma viagem de infância, a solução de um problema complexo e a capacidade de imaginar o amanhã seriam manifestações de um mesmo mecanismo neural. Em vez de armazenar cópias perfeitas do mundo, o cérebro preservaria apenas aquilo que considera essencial — e reconstruiria o restante quando necessário. Essa estratégia, ao mesmo tempo econômica e criativa, pode ser justamente o segredo da inteligência humana.