Aumente Sua Velocidade de Aprendizagem e Saúde Usando Protocolos Baseados em Neurociência | Dra. Poppy Crum

Bem-vindo ao Huberman Lab podcast, onde discutimos ciência e ferramentas baseadas em ciência para o dia a dia. Sou Andrew Huberman, professor de neurobiologia e oftalmologia na Escola de Medicina de Stanford. Nossa convidada, Dra. Poppy Crum, é neurocientista, professora em Stanford e ex-chefe de ciência na Dolby Laboratories. Seu trabalho foca em como a tecnologia pode acelerar a neuroplasticidade, o aprendizado e enriquecer nossa experiência de vida. Tecnologias vestíveis e 'ouvíveis' estão se tornando parte de nossas vidas, capazes de entender nossos estados cerebrais e objetivos para otimizar ambientes, foco, relaxamento e conexões sociais, aumentando até mesmo a empatia humana.

Poppy Crum é uma pensadora original e cientista. Ela descobriu ter ouvido absoluto (absolute pitch) em jovem idade, um dom que moldou sua visão de mundo e trabalho. Ela desenvolveu um protocolo gratuito passo a passo para criar uma ferramenta de IA customizada que permite aprimorar qualquer habilidade e construir rotinas de saúde. Não é necessário saber programar para usá-lo. Esta conversa oferece um vislumbre do futuro e aponta para ferramentas úteis no presente.

A neuroplasticidade, a capacidade do nosso sistema nervoso de mudar em resposta à experiência, é uma área central no trabalho de Poppy Crum. Ela acredita que nossos cérebros são muito mais plásticos do que geralmente percebemos. Até mesmo a criação e uso de robôs como ferramentas de parceria impulsiona a neuroplasticidade humana. Ela estuda como as tecnologias que usamos moldam nossos cérebros, influenciando quem nos tornamos, especialmente na era da IA e tecnologias imersivas.

Em livros de neurociência, encontramos o 'homúnculo', uma representação de como o córtex somatossensorial é mapeado. Essa imagem distorcida de um corpo humano reflete a alocação de recursos neurais para nossas sensações. O homúnculo de Wilder Penfield, dos anos 40, mostra áreas com maior representação (lábios, dedos) onde a sensibilidade é maior. Hoje, essa imagem é questionada: com o uso intensivo de smartphones, a sensibilidade dos dedos e polegares certamente aumentou, assim como a representação cortical relacionada a atividades como dirigir carros, que é mais proeminente hoje do que na década de 40.

O homúnculo é uma representação de como o cérebro aloca seus recursos limitados para nos manter bem-sucedidos e para que possamos prosperar em nosso mundo. Ao desenvolver expertise em uma área, mais recursos são dedicados a ela, tornando-a mais específica. Por exemplo, um violinista terá mais células dedicadas às sensações dos dedos de sua mão esquerda, permitindo maior virtuosidade. A prática de atividades como tocar um instrumento ou jogar videogame influencia diretamente essa plasticidade neural.

Qualquer engajamento com tecnologia molda nosso cérebro. Nossos ambientes, cada vez mais influenciados pela tecnologia, também nos moldam. É possível prever os limiares auditivos das pessoas com base na cidade em que vivem. Ambientes urbanos mais barulhentos, com densidade populacional e construção constante, moldam nossa audição de maneiras específicas, alterando não apenas o que ouvimos, mas também nossas sensibilidades. Sons comuns de um ambiente (animais, construções) criam 'impressões sônicas' que afetam a forma como percebemos o som.

Essa exposição a sons específicos pode aumentar nossa sensibilidade a determinadas frequências ou tipos de ruído. Crescer perto de um galo, por exemplo, pode deixar uma marca auditiva duradoura. Os sons são embutidos em nossa mente, com contexto semântico e espectral. Essa exposição sonora, em termos de espectro de frequência e intensidade, molda nosso sistema neural desde o nível mais básico, como a cóclea, até os níveis superiores de processamento, onde o cérebro determina a importância dessas frequências em nosso contexto.

O conceito de 'audição absoluta' (absolute pitch) – a capacidade de identificar ou reproduzir uma nota musical sem referência externa – foi explorado em filmes como 'O Som do Silêncio'. Embora não signifique cantar perfeitamente, é a capacidade de perceber o mundo sonoro de forma categórica, similar a como vemos cores. O que é percebido como 'Lá' pode variar em frequência (ex: 440 Hz padrão moderno, mas 415 Hz na era Barroca), e a audição absoluta permite que o cérebro mantenha essa percepção mesmo com mudanças fisiológicas no ouvido ao longo do tempo. Essa capacidade pode influenciar a interação com o ambiente sonoro.

A proliferação de smartphones e o aumento da comunicação digital, especialmente por texto, transformaram fundamentalmente nossas interações. A velocidade com que trocamos informações aumentou exponencialmente. Quando escrevemos mensagens de texto, ouvimos nossa própria voz interna e, ao receber uma mensagem, internalizamos a voz do remetente, filtrada por nosso cérebro. Essa comunicação rápida e contínua, com indicadores como os 'pontos de reticências' que mostram alguém escrevendo, pode levar à alocação de novas áreas cerebrais ou à reconfiguração das existentes para processar essa forma intensiva de diálogo.

Essas novas formas de comunicação, que integram escrita com polegares, a internalização de vozes e a velocidade do intercâmbio, podem estar alterando fundamentalmente a forma como nosso cérebro funciona. Geramos novas conexões neurais ou estamos aprimorando e combinando áreas antigas de novas maneiras? O cérebro tem a capacidade de alocar células que antes desempenhavam outras funções para acomodar essas novas demandas, construindo mapas corticais mais específicos para otimizar tempo de reação e interpretação. A integração de informações multissensoriais (visão, som) para formar uma experiência holística também ocorre de maneira mais rápida e repetitiva na comunicação digital.

Quando meu telefone fica sem bateria, sinto a vida sair do meu corpo e é quase insuportável até que o telefone volte a funcionar. Sinto a vida retornar ao meu corpo porque posso me comunicar com meus amigos novamente. Não me sinto sozinho, não me sinto cortado do resto do mundo.

Essa dependência da tecnologia, especialmente de smartphones, pode criar diferenças fundamentais na forma como cérebros de diferentes gerações processam o contexto social, a comunicação e os sentimentos de segurança. Mesmo para quem se desconecta intencionalmente, leva tempo para se adaptar a ambientes sem a constante estimulação digital. A tecnologia acelera a transferência de informações, mas a forma como preenchemos o tempo ganho é crucial: se o fazemos com atividades neutras ou prejudiciais, podemos diminuir nossas capacidades cognitivas.

A tecnologia de compressão de áudio, como MP3s e Dolby, demonstrou avanços significativos na redução de dados, mantendo a experiência perceptiva. Essa ideia de 'compressão perceptiva' (perceptual compression) se aplica à comunicação moderna. Acrônimos e linguagem de internet, embora simplificados, evocam experiências cognitivas ricas. Isso ocorre porque são 'algoritmos de compressão com perdas' (lossy compression) que, de forma inteligente, removem informações não essenciais sem prejudicar a percepção geral. É um exemplo de como o cérebro usa pouca informação para representar um sentimento ou estado complexo.

A 'compressão com perdas' significa que parte da informação é perdida durante a codificação e decodificação, mas idealmente, essa perda não afeta a experiência perceptual. Algoritmos como o MP3 utilizam modelos computacionais do cérebro para determinar quais sons seriam ouvidos e quais não, otimizando o uso de 'bits' de dados. A linguagem abreviada usada pelas novas gerações é um exemplo similar, onde um L.O.L. pode desencadear uma complexa experiência cognitiva, exigindo contexto, mas transmitindo um sentimento rico com poucas letras.

A capacidade de manter a riqueza de uma experiência mesmo com a redução de dados é fascinante. Para as novas gerações, essa linguagem abreviada é natural e permite uma comunicação eficiente. Para gerações mais antigas, pode parecer simplista ou incompleta. No entanto, a riqueza dessa comunicação reside nas conexões neurais e no contexto cultural desenvolvidos pelos indivíduos. A tecnologia de compressão e a linguagem abreviada mostram que a quantidade de dados trocados não é o único fator determinante para a profundidade da comunicação e experiência.

Nossa interação com o mundo é influenciada por nossos sistemas sensoriais, experiências passadas (priors) e expectativas. O cérebro funciona como um modelo bayesiano, processando dados de forma probabilística. Jogos de vídeo, em particular, oferecem um ambiente de circuito fechado (closed loop) com feedback imediato, permitindo treinar e aprimorar habilidades. Jogadores experientes demonstram maior sensibilidade a funções de contraste visual e maior velocidade na tomada de decisões probabilísticas, o que se traduz em melhor consciência situacional na vida real.

Um estudo demonstrou que 40 horas de jogos como 'Call of Duty' podem alterar a sensibilidade ao contraste visual de um jogador não experiente, e esses efeitos persistem a longo prazo. Além disso, jogadores tendem a tomar decisões em situações inferenciais probabilísticas mais rapidamente do que não jogadores. Essa aceleração da capacidade de processamento e inferência é fundamental. Essa abordagem de circuito fechado pode ser aplicada para aprimorar diversas habilidades, como a de atletas de elite, fornecendo feedback em tempo real sobre métricas de desempenho (aceleração, velocidade) para melhorar a resolução neural e a diferenciação de movimentos.

A tecnologia pode democratizar o acesso a análises de desempenho anteriormente reservadas a atletas de elite. Por exemplo, aplicativos de visão computacional podem analisar a técnica de natação de uma criança, fornecendo dados sobre a consistência das braçadas, a rolagem do corpo e a entrada do braço na água. Essa análise detalhada, com feedback sonoro em tempo real, ajuda a construir uma representação neural mais granular e sensível do movimento. Da mesma forma, a tecnologia pode otimizar o desempenho em corrida, trabalho e outras áreas, criando 'gêmeos digitais' de sistemas físicos para gerar insights contínuos e em tempo real.

O conceito de 'gêmeo digital' (digital twin) refere-se à criação de uma representação digital de um sistema físico para obter insights e auxiliar na tomada de decisões. Não se trata de uma cópia exata do indivíduo, mas de uma representação de dados relevantes. Exemplos vão desde sistemas de controle de tráfego aéreo, onde dados de voo são visualizados para consciência situacional, até modelos de precificação de passagens aéreas que usam IA para otimizar valores em tempo real. O objetivo é usar dados para gerar inteligência situacional.

Na vida cotidiana, um gêmeo digital pode otimizar tarefas. Imagine uma geladeira inteligente que monitora o estoque e faz pedidos automaticamente, eliminando a necessidade de listas de compras. Na educação, a IA pode ser usada para criar testes personalizados com base em grandes volumes de texto, auxiliando na autoavaliação e na identificação de lacunas de conhecimento. Essa aplicação da IA para otimizar a cognição, identificar fraquezas e fornecer feedback acelera o aprendizado, mantendo o esforço mental necessário para a consolidação do conhecimento.

É crucial distinguir o uso da tecnologia para amplificar a cognição (tornar-nos mais inteligentes) versus usá-la para substituir habilidades cognitivas e acelerar tarefas. O GPS em carros, por exemplo, substitui a necessidade de mapas mentais complexos. Embora acelere a navegação, a dependência excessiva pode diminuir nossas capacidades de orientação espacial. A IA, ao facilitar a escrita de artigos, pode reduzir o 'esforço cognitivo germânico' (germane cognitive load), essencial para o aprendizado profundo e a formação de esquemas mentais duradouros. O uso consciente da IA para aprendizado ativo, em vez de delegação passiva, é fundamental para evitar a erosão de habilidades cognitivas.

A inteligência artificial (IA) apresenta um dualismo: pode ser uma ferramenta para aumentar nossas capacidades ou para substituir habilidades cognitivas. Estudos, como um da MIT, mostram que o uso de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) para escrever artigos pode reduzir o engajamento neural e a transferência de conhecimento, impactando negativamente o aprendizado. A 'carga cognitiva germânica' é o esforço mental dedicado à organização e formação de esquemas de informação, e é essencial para o aprendizado significativo. Ferramentas que eliminam esse esforço, embora acelerem tarefas, podem comprometer a profundidade do aprendizado a longo prazo.

A forma como usamos a IA é determinante. Profissionais com alta competência em um tópico podem usar LLMs para acelerar seu aprendizado e pesquisa, engajando ainda mais a carga cognitiva germânica. Em contrapartida, aqueles que dependem da IA para substituir o processo de aprendizado podem desenvolver uma dependência que limita sua capacidade de generalização e de identificar padrões complexos. Essa diferença geracional na forma de aprender e interagir com a informação através da IA é notável.

A apreciação de experiências, como o sabor de uma panqueca de pêssego feita em casa versus uma comprada, reflete a influência da experiência e do processo na percepção. Gerações mais velhas podem valorizar mais o processo artesanal e a qualidade dos ingredientes, enquanto gerações mais novas podem se satisfazer com a experiência simplificada. Neurologicamente, isso se traduz em como os circuitos neurais são 'amamentados' – moldados por diferentes exposições sensoriais e experiências. A valorização do processo tátil, visual e olfativo na preparação de alimentos, como o pão artesanal, enriquece a experiência e o apreço pelo resultado final.

Enquanto otimizamos o sono com conhecimento sobre seus estados (sono de ondas lentas, REM), compreendemos menos sobre os estados de vigília e suas nuances. A tecnologia, incluindo IA, pode nos ajudar a mapear e otimizar esses estados diurnos para melhor desempenho em tarefas como trabalho, terapia ou lazer. A chave é coletar dados de múltiplos ambientes (corpo, ambiente local, ambiente externo) para entender os fatores que influenciam nosso estado.

Sistemas inteligentes podem reagir aos nossos estados corporais e ambientais, ajustando parâmetros como temperatura, iluminação e som para otimizar nosso bem-estar e foco. O uso de sensores não invasivos, como os que medem dióxido de carbono na respiração, impressões vocais ou pupilometria (tamanho da pupila), oferece canais de dados para avaliar nosso estado de excitação, carga cognitiva e estresse. Esses dados, quando integrados e interpretados por IA, podem fornecer insights valiosos para a saúde e o desempenho.

A pupilometria, o estudo do tamanho da pupila, é uma ferramenta poderosa para indicar excitação, carga cognitiva e outros estados. Com sensores modernos em óculos inteligentes ou dispositivos móveis, é possível rastrear com precisão essas respostas autonômicas. Ao compensar fatores como iluminação, obtém-se um índice confiável de excitação. Combinar esses dados com informações ambientais (níveis de CO2, som) ou fisiológicas (nível de hidratação, frequência cardíaca) permite uma compreensão mais holística do nosso estado e do ambiente. A regulamentação, no entanto, ainda é um obstáculo para a rápida integração dessas tecnologias em dispositivos de saúde.

O futuro da otimização pessoal reside na integração de sistemas que consideram o corpo, o ambiente local e o ambiente externo em conjunto. Sensores em roupas, dispositivos ambientais (HVAC) e veículos, quando interconectados e interpretados por IA, podem criar um 'gêmeo digital' dinâmico. Esse sistema pode adaptar-se continuamente às nossas necessidades, antecipando e respondendo a estados internos e influências externas. A IA é crucial para interpretar essa complexidade e gerar insights acionáveis.

Wearables como relógios inteligentes e até mesmo 'earbuds' (fones de ouvido) estão se tornando janelas para nosso estado interno, medindo frequência cardíaca, oxigenação, atenção e até mesmo detectando sinais precoces de doenças. A integração desses dados, sem a necessidade de múltiplos dispositivos em nosso corpo, é o caminho. O desafio é garantir que os dados sejam interoperáveis entre empresas e sistemas, em vez de proprietários de uma única plataforma. Sistemas integrativos permitem que os dados interajam para otimizar nossa vida e bem-estar.

A quantificação de desempenho, como a métrica de 'pontuação de sono', pode ser uma ferramenta poderosa para desenvolver hábitos. Em vez de se desvalorizar por um sono ruim, essa métrica incentiva a adaptação do comportamento para atingir um objetivo aspiracional. Da mesma forma, quantificar sessões de trabalho focado ou passos diários (mais de 7.000 para saúde) cria um senso de propósito e progresso. Essa 'gamificação' intrínseca, focada no autoaperfeiçoamento e não na competição, torna o treinamento e a adoção de novos comportamentos mais envolventes e eficazes, promovendo mudanças neurais positivas.

A IA é uma força transformadora, mas seu uso indiscriminado pode levar à diminuição de habilidades cognitivas. Estudantes que dependem de ferramentas como o ChatGPT para escrever trabalhos podem não desenvolver a profundidade de compreensão e o 'esforço cognitivo germânico' necessários para o aprendizado a longo prazo. A IA pode se tornar um 'sistema operacional' para gerações futuras, alterando fundamentalmente como processamos informações e aprendemos. É crucial equilibrar a eficiência proporcionada pela IA com a necessidade de manter e desenvolver nossas próprias capacidades cognitivas.

O uso de IA deve focar em aumentar nossa inteligência e percepção, não em substituir funções cognitivas essenciais. Assim como o GPS reduz a necessidade de mapas mentais, a dependência excessiva de LLMs pode atrofiar habilidades de escrita e raciocínio. É fundamental que utilizemos a IA como uma ferramenta para explorar nossos 'pontos cegos' cognitivos e funcionais, identificando padrões e insights que não conseguiríamos perceber sozinhos, mas sem renunciar ao desenvolvimento de nossas próprias capacidades.

Um 'gêmeo digital', mais precisamente um 'representante digital', é uma representação de dados relevantes sobre um sistema físico (como um aquário marinho, um avião ou até mesmo o corpo humano) projetada para gerar insights e orientar decisões. No caso de um aquário, sensores monitoram continuamente parâmetros químicos e físicos, criando dashboards que oferecem uma visão em tempo real do ecossistema. Isso permite não apenas reatividade a problemas, mas também proatividade na prevenção de disfunções, contrastando com a medição manual e reativa tradicional.

Esses representantes digitais transformam a tomada de decisões. No setor aéreo, modelos de precificação de passagens são gêmeos digitais complexos que usam IA para ajustar preços em tempo real com base em inúmeros dados. Na NFL, equipes podem usar gêmeos digitais de jogadores para prever riscos de lesão. Para pais, a IA pode analisar dados de bebês (choro, atividade) para identificar precocemente potenciais problemas de saúde, complementando a intuição humana e oferecendo feedback em tempo real para otimizar o cuidado.

A essência de um representante digital é a digitalização de dados de um sistema físico para obter insights. A interação desses dados no ambiente digital informa sobre o comportamento futuro do sistema físico. O objetivo não é apenas coletar dados, mas integrá-los em múltiplos níveis (biométricos, ambientais, contextuais) para gerar inteligência situacional. A IA é a chave para processar essa complexidade, permitindo-nos agir de forma mais eficaz em nossos ambientes e sistemas.

A personalização da IA para desafios e objetivos individuais é um dos aspectos mais empolgantes de seu desenvolvimento. Em vez de temer a IA como uma entidade autônoma, devemos focar em como podemos utilizá-la para aprimorar nossa inteligência situacional. Isso envolve a integração de dados de diversas fontes – biométricas, ambientais, contextuais – para que a IA nos forneça insights sobre nosso desempenho e comportamento, permitindo-nos agir de forma mais eficaz em nossos ambientes.

A IA pode identificar 'pontos cegos' cognitivos e funcionais que nós, humanos, não percebemos. Por exemplo, um sistema de IA pode detectar que o barulho do ar condicionado interrompe sua concentração por 10 minutos após cada ciclo, algo que você não perceberia. Essa capacidade de análise profunda é valiosa para a saúde e o desempenho, semelhantes a consultar um médico ou terapeuta. A IA também pode analisar padrões de fala para prever condições de saúde mental e física, como suicidialidade, depressão, doenças neurodegenerativas, diabetes e problemas cardiovasculares, antes que os sintomas clínicos se manifestem.

A trajetória de Poppy Crum na neurociência, começando com interesse em percepção auditiva e culminando em IA e neuroplasticidade, é guiada pela interface entre o que percebemos (dados) e como nosso cérebro processa essa informação para otimizar nossa experiência. Sua jornada foi influenciada pela descoberta de ter audição absoluta, uma capacidade de perceber o mundo sonoro de forma categórica, como cores visuais. Essa percepção, que não pode ser desligada, a levou a explorar como nosso cérebro forma mapas neurais e se adapta à experiência.

A neuroplasticidade, embora sempre presente, acelera dramaticamente quando há um forte incentivo ou necessidade. Estudos com corujas que precisavam se adaptar a um deslocamento visual de 15 graus com óculos de prisma demonstraram que a formação de novos mapas neurais ocorre mais rapidamente se a sobrevivência ou o bem-estar dependem dessa adaptação. Isso contrasta com a noção de que a formação de novos hábitos leva um tempo fixo, como 21 ou 29 dias. A crítica é que a rapidez da mudança neural é, em grande parte, ditada pela urgência da necessidade. A tecnologia, incluindo a IA, irá testar e mudar nossos mapas neurais rapidamente, exigindo consciência sobre quais mapas estamos alterando.

A rápida integração da tecnologia, como os smartphones desde 2010, mudou gradualmente nossa estrutura neural. A IA, no entanto, está chegando em um ritmo acelerado e com formas ainda não totalmente claras, prometendo mudanças mais drásticas. Geração após geração, a integração com a IA evolui: para alguns é uma ferramenta nova, para outros um algoritmo de busca, e para as gerações mais jovens, já é um sistema operacional. Essa profunda integração impacta não apenas mapas neurais, mas também processos cognitivos e a forma como aprendemos.

A natureza nos oferece exemplos fascinantes de adaptação e 'corridas armamentistas' evolutivas, como a interação entre morcegos ecologocalocalocalocalocalocalocadores e mariposas. Morcegos utilizam um sonar sofisticado para detectar presas, variando suas chamadas sônicas para otimizar o retorno de informações sobre velocidade e textura. Mariposas, por sua vez, desenvolveram contramedidas, como voar em padrões aleatórios ou emitir sinais que desviam a ecolocalização do morcego, aumentando suas chances de sobrevivência. Essas adaptações, muitas vezes comportamentais, são cruciais para a sobrevivência e demonstram a incrível capacidade de resposta neural a estímulos ambientais.

Outros insetos, como grilos, possuem neurônios com picos de resposta em frequências distintas, cada um associado a um comportamento específico: uma frequência atrai (provavelmente para acasalamento), enquanto outra induz fuga (detecção de predadores). Essa seletividade comportamental, baseada em estímulos auditivos específicos, é um testemunho da diversidade de adaptações sensoriais. Esses exemplos mostram como sistemas neurais, mesmo em espécies com cérebros mais simples, evoluem para responder de forma precisa e eficiente a desafios ambientais complexos.

Aranhas orbeiras, comuns na Califórnia, utilizam suas teias de forma surpreendente. A teia pode ser sintonizada para ressoar em frequências específicas. Ao emitir um som de aproximadamente 880 Hz, Poppy Crum observou a aranha 'dançar', indicando uma resposta a essa frequência. Isso sugere que as teias funcionam não apenas para capturar presas, mas também como um sistema de detecção sonora. A aranha pode distinguir entre vibrações de presas e estímulos ameaçadores, ajustando seu comportamento de acordo com frequências específicas, mostrando uma sofisticação inesperada em sua interação com o ambiente.

Este episódio do Huberman Lab podcast explora a interseção entre neurociência, tecnologia e a experiência humana. A neuroplasticidade é um tema central, evidenciando a capacidade do cérebro de se moldar e adaptar em resposta a novas experiências e tecnologias. A conversa destacou como tecnologias emergentes, especialmente a IA, podem tanto aprimorar nossas capacidades cognitivas e sensoriais quanto apresentar riscos de erosão de habilidades se usadas de forma passiva. A conscientização sobre como interagimos com essas ferramentas é fundamental para garantir que elas otimizem, em vez de diminuir, nosso potencial humano.

Agradecemos a Dra. Poppy Crum por compartilhar seu trabalho inovador e insights sobre o futuro da tecnologia e sua influência em nossos cérebros. Suas pesquisas sobre percepção, aprendizado e a aplicação prática de IA e gêmeos digitais oferecem um guia valioso para navegar em um mundo cada vez mais tecnológico. Os ouvintes são incentivados a apoiar o podcast através de assinaturas, avaliações e feedback, e a explorar os recursos e livros mencionados. A busca por conhecimento e o aprimoramento pessoal, guiados pela ciência, são caminhos para uma vida mais rica e eficaz.