Alguns rostos são mais memoráveis do que outros. O cérebro processa sinais visuais para decidir se um rosto ou uma imagem vai ficar alojada no banco de memória. O que aconteceria se uma rede virtual pudesse ser treinada para imitar essa resposta? Você poderia potencialmente alterar o visual para ter um impacto maior. Uma equipe de pesquisadores do MIT do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) construiu MemNet, um algoritmo baseado aprendizado profundo que prevê a "memorização" de suas fotografias quase tão bem quanto o cérebro humano.

A chave para invadir o cérebro é saber o que faz funcionar. "As pessoas tendem a se lembrar e esquecer o mesmo conjunto de imagens em média," Aditya Khosla, líder da equipe em MemNet e pesquisadora do CSAIL afirmou em uma entrevista. "Apesar de todos nós termos diferentes origens e experiências, de alguma forma, nossos cérebros estão conectados de uma maneira que nós tendemos a lembrar um conjunto semelhante de imagens."

Para entender como funciona a memória das experiências visuais, eles fizeram um teste com cerca de 5.000 participantes, pedindo que eles olhassem para um conjunto de imagens e pressionassem uma tecla a cada vez que uma imagem lhes parecia familiar a eles. Com base em suas respostas, a equipe atribuía uma pontuação de memorização para cada imagem. "Descobrimos que há uma grande consistência", diz Khosla. "Mesmo que as pessoas tivessem origens variadas, a memorização das imagens foi feita da mesma maneira."

As imagens e as suas pontuações foram então colocadas MemNet, que usou Redes Neurais Convolucionais (os famosos sonhos do Google) para fazer previsões que eram quase tão precisas quanto a pontuação de memorização de um grupo diversificado de seres humanos. De acordo com um relatório do MIT, a nova ferramente é 30 por cento melhor do que o software existente e estava dentro de poucos pontos percentuais dos escores médios recolhidos a partir da experiência online. O que torna a ferramenta preditiva particularmente útil é que ele levanta uma heatmap juntamente com o resultado, com destaque para os bits que são suscetíveis de serem lembrados e aqueles que não são.

O novo heatmap de imagens poderia ajuda muito a nossa vida ao nos fazer desenvolver conteúdos de mais fácil assimilação pelo nosso cérebro. Isso poderia acontecer, por exemplo, com ferramentas de educação, ajudando os professores a fixar melhor o conhecimento através de imagens mais memoráveis. "Se pudermos entender o que impulsiona a nossa memória e que tipo de imagens são retidos nela, podemos ser capazes de modificar a forma como o conteúdo é apresentado na educação para torná-lo mais fácil de lembrar", diz ele.

A MemNet poderia ter um impacto significativo sobre a maneira como nós tiramos fotos ou de forma negativa, pode influenciar anunciantes a deixar os seus produtos mais marcantes em nossa cabeça. O futuro definitivamente reserva coisas muito interessantes com o aprofundamento de nossos estudos sobre a mente humana.