Inteligência artificial e cognição humana em perspectiva sobre neuroplasticidade e dependência cognitiva

Moizes Baptista da Silva, Sky Crizosti, Ana Clara Moledo Neves, Daniel Alvarez Gonçalves, Fabricio Tadeu Dias

Resumo


A expansão da inteligência artificial (IA) vem alterando processos relacionados à aprendizagem, atenção, memória e tomada de decisão, trazendo novas questões sobre seus possíveis efeitos na cognição e na neuroplasticidade. Este estudo analisou as relações entre intensidade de uso de IA, desempenho cognitivo e plasticidade neural a partir de uma abordagem interdisciplinar. Foram integrados 45 estudos publicados entre 2018 e 2025, complementados por análise bibliométrica e simulação estatística baseada nos dados disponíveis na literatura. O modelo simulatório envolveu 300 sujeitos virtuais e 10.000 iterações de Monte Carlo. Os resultados apontaram uma associação, no cenário simulado, entre uso intensivo de IA e pior desempenho em atenção sustentada, memória de trabalho e pensamento crítico. Paralelamente, observou-se aumento da neuroplasticidade adaptativa, acompanhado de redução simulada da ativação do córtex pré-frontal dorsolateral e do hipocampo. Esses resultados indicam que a relação entre IA e cognição não é necessariamente linear. Seus efeitos parecem depender da intensidade, da finalidade e das condições em que a tecnologia é utilizada. Em determinados contextos, a IA pode apoiar processos de aprendizagem e reabilitação; em outros, seu uso frequente pode favorecer a transferência excessiva de operações cognitivas para sistemas tecnológicos e, consequentemente, ampliar formas de dependência cognitiva.

Palavras-chave


Transformação digital. Funções cognitivas. Psicologia organizacional. Pensamento crítico. Dependência tecnológica.

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Referências


AHMAD, Rani G. Artificial intelligence and machine learning in neurosurgery: a review of diagnostic significance and treatment planning efficiency. West African Journal of Radiology, 2023. DOI: 10.4103/wajr.wajr_32_22.

BACON, Eric Jacob; HE, Dianning; ACHI, N'bognon Angele D'avilla; WANG, Lanbo; LI, Han; YAO-DIGBA, Patrick De Zeleman; MONKAM, Patrice; QI, Shouliang. Neuroimage analysis using artificial intelligence approaches: a systematic review. Medical & Biological Engineering & Computing, 2024. DOI: 10.1007/s11517-024-03097-w.

BATISTA, Alessandra Giselle Silva; AROUCA, Marcia Waimer Spinola; LOBATO, Fábio Manoel França. Estratégias de digitalização comunicacional para micro e pequenas empresas como promotoras da inovação e competitividade. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 18, n. 3, 2024. DOI: 10.6034/RMPE.V18I3.1982.

BELOWSKA-BIEN, Kinga; BIEN, Bartosz. Application of artificial intelligence and machine learning techniques in supporting the diagnosis and treatment of neurological diseases. Aktualnosci Neurologiczne, 2021. DOI: 10.15557/AN.2021.0021.

CANBUL YAROGLU, Aslihan. The effects of artificial intelligence on organizational culture in the perspective of the hermeneutic cycle: the intersection of mental processes. Systems Research and Behavioral Science, 2024. DOI: 10.1002/sres.3037.

CHECKONTHAYIL, Binoy. Artificial intelligence and the human mind: psychological insights and implications. Journal of Dharma, 2024.

DONGHI, Giovanni; PASA, Luca; TESTOLIN, Alberto; ZORZI, Marco; SPERDUTI, Alessandro; NAVARIN, Nicole. Relative local signal strength: the impact of normalization on the analysis of neuroimaging data with deep learning. In: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2024, pt. VIII. Springer, 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-72353-7_27.

FEUERSTEIN, Michael; LUFF, Gina; PEUGEOT, Mark; MOSKOWITZ, Miki; TODD, Briana. Augmented cognition as rehabilitation: facilitating neuroplasticity? In: Foundations of Augmented Cognition: Neuroergonomics and Operational Neuroscience. Berlin: Springer-Verlag, 2009.

FUENTES-MENDOZA, Jenyfer; FERNANDA-CASTILLO, Maria; VALDEZ-ESQUEDA, Frida; GARZA-BOULLOSA, Regina; GAMA-REYES, Elliot; ARREOLA-FLORES, Marcos; CONCEPCION-ZAVALETA, Marcio. Determining factors of neuroplasticity in patients with brain tumors: impact of connectome and artificial intelligence: a narrative review. Expert Review of Anticancer Therapy, 2025. DOI: 10.1080/14737140.2025.2583399.

GARCIA-LORENZO, Marcos; HERRERAS, Oscar; DEFELIPE, Javier. Cajal's legacy in the digital era: from neuroscience foundations to deep learning. Frontiers in Neuroanatomy, 2025. DOI: 10.3389/fnana.2025.1672016.

JOANELLA, Fabio; LAIMER, Claudionor Guedes. O efeito moderador da capacidade absortiva entre o compartilhamento de conhecimento, a inovação e o desempenho da empresa. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 17, n. 3, p. 86-102, 2023. DOI: 10.48099/1982-2537/2023v17n3p86102.

KIM, Kakyeong; JOO, Yoonjung Yoonie; AHN, Gun; WANG, Hee-Hwan; MOON, Seo-Yoon; KIM, Hyeonjin; AHN, Woo-Young; CHA, Jiook. The sexual brain, genes, and cognition: a machine-predicted brain sex score explains individual differences in cognitive intelligence and genetic influence in young children. Human Brain Mapping, 2022. DOI: 10.1002/hbm.25888.

KORTELING, J. E.; VAN DE BOER-VISSCHEDIJK, G. C.; BLANKENDAAL, R. A. M.; BOONEKAMP, R. C.; EIKELBOOM, A. R. Human- versus artificial intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 2021. DOI: 10.3389/frai.2021.622364.

LEE, Minji; LAUREYS, Steven. Artificial intelligence and machine learning in disorders of consciousness. Current Opinion in Neurology, 2024. DOI: 10.1097/WCO.0000000000001322.

LU, Yiping; CHA, Jianzhong. An evolution brain model for artificial intelligence. In: Proceedings of 2006 International Conference on Artificial Intelligence: 50 Years' Achievements, Future Directions and Social Impacts. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications Press, 2006.

MENEGHATTI, Marcelo Roger; SÁNCHEZ ROSSI, María Rosa; RUAS, Roberto Lima. A trajetória teórica da aprendizagem empreendedora e os principais fatores que influenciaram o tema. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 17, n. 2, p. 122-146, 2023. DOI: 10.48099/1982-2537/2023v17n2p122146.

PEINE, A.; LUTGE, C.; POSZLER, F.; CELI, L.; SCHOFFSKI, O.; MARX, G.; MARTIN, L. Artificial intelligence and machine learning in intensive care research and clinical application. Anasthesiologie & Intensivmedizin, 2020. DOI: 10.19224/ai2020.372.

QANSUWA, Esraa M.; ATALAH, Hadeer N.; SALAMA, Mohamed M. Rehabilitation, neuroplasticity, and machine learning: approaching artificial intelligence for equitable health systems. Neuroscience, 2025. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2025.09.050.

QUEIROZ, Ayrton Santos de; LIZOTE, Suzete Antonieta. O processo de tomada de decisão sob a ótica da teoria Effectuation e da inovação frugal. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 17, n. 2, p. 4-18, 2023. DOI: 10.48099/1982-2537/2023v17n2p418.

RANSON, Janice M.; BUCHOLC, Magda; LYALL, Donald; NEWBY, Danielle; WINCHESTER, Laura; OXTOBY, Neil P.; VELDSMAN, Michele; RITTMAN, Timothy; MARZI, Sarah; SKENE, Nathan; AL KHLEIFAT, Ahmad; FOOTE, Isabelle F.; ORGETA, Vasiliki; KORMILITZIN, Andrey; LOURIDA, Ilianna; LLEWELLYN, David J. Harnessing the potential of machine learning and artificial intelligence for dementia research. Brain Informatics, 2023. DOI: 10.1186/s40708-022-00183-3.

RAVINDRAN, Akshay Sujatha; MOBINY, Aryan; CRUZ-GARZA, Jesus G.; PAEK, Andrew; KOPTEVA, Anastasiya; VIDAL, Jose L. Contreras. Assaying neural activity of children during video game play in public spaces: a deep learning approach. Journal of Neural Engineering, 2019. DOI: 10.1088/1741-2552/ab1876.

RIVERA-NOVOA, Angel; DUARTE ARIAS, Daniel Augusto. Generative artificial intelligence and extended cognition in science learning contexts. Science & Education, 2025. DOI: 10.1007/s11191-025-00660-1.

SAXENA, Sanjay; PANDA, Soumyaranjan; TIWARI, Ekta; SINGH, Rajesh; FOUDA, Mostafa M.; KALRA, Mannudeep K.; KOTECHA, Ketan; SABA, Luca; SURI, Jasjit S. Navigating the artificial intelligence revolution in neuro-oncology: a multidisciplinary viewpoint. Neurocomputing, 2025. DOI: 10.1016/j.neucom.2024.129220.

SILVA, Patrícia Leite da; CASSOL, Alessandra; BONA, Claudia Regina Franceschetto de; MARIETTO, Marcio Luiz. A transformação digital no varejo dos pequenos negócios: o papel das mídias sociais, dos influenciadores e do boca-a-boca eletrônico (eWOM) nas decisões de compra das mulheres. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 18, n. 1, p. 5-21, 2024. DOI: 10.6034/RMPE.V18I1.2104.

SKATTEBOL, Lars; NYGAARD, Gro O.; LEONARDSEN, Esten H.; KAUFMANN, Tobias; MORIDI, Thomas; STAWIARZ, Leszek; OUELLETTE, Russel; INEICHEN, Benjamin V.; FERREIRA, Daniel; MUEHLBOECK, J. Sebastian; BEYER, Mona K.; SOWA, Piotr; MANOUCHEHRINIA, Ali; WESTMAN, Eric; OLSSON, Tomas; CELIUS, Elisabeth G.; HILLERT, Jan; KOCKUM, Ingrid; HARBO, Hanne F.; PIEHL, Fredrik; GRANBERG, Tobias; WESTLYE, Lars T.; HOGESTOL, Einar A. Brain age in multiple sclerosis: a study with deep learning and traditional machine learning. Brain Communications, 2025. DOI: 10.1093/braincomms/fcaf152.

SOUZA, Izadora Tavares de; FERREIRA, Frederico Leocádio; CHRISTINO, Juliana Maria Magalhães. Uso de mídias sociais e gestão de marca pessoal de empreendedoras digitais. Revista da Micro e Pequena Empresa, v. 17, n. 2, p. 19-34, 2023. DOI: 10.48099/1982-2537/2023v17n2p1934.

USHAKOVI, D. V. Artificial intelligence as a research instrument in psychology. Sibirskiy Psikhologicheskiy Zhurnal – Siberian Journal of Psychology, 2023. DOI: 10.17223/17267080/90/11.

WANG, Chenxi; ZHANG, Weiwei; NI, Ming; WANG, Qiong; LIU, Chang; DAI, Linbin; ZHANG, Mengguo; SHEN, Yong; GAO, Feng. Deep-learning based multi-modal models for brain age, cognition and amyloid pathology prediction. Alzheimer's Research & Therapy, 2025. DOI: 10.1186/s13195-025-01773-z.

YU, Bihui; ZHANG, Sibo; ZHOU, Lili; WEI, Jingxuan; SUN, Linzhuang; BU, Liping. Brain-inspired computing based on deep learning for human-computer interaction: a review. Neurocomputing, 2025. DOI: 10.1016/j.neucom.2025.130928.

ZHANG, Xingxia; CHEN, Zhaojun; ZHANG, Ying; ZHANG, Nana; WANG, Yuxin. Psychological mechanism of language cognition to awaken artificial intelligence. Psychological Trauma: Theory, Research, Practice, and Policy, 2024. DOI: 10.1037/tra0001305.

ZHAO, Lin. Advances in functional magnetic resonance imaging-based brain function mapping: a deep learning perspective. Psychoradiology, 2025. DOI: 10.1093/psyrad/kkaf007.




DOI: https://doi.org/10.6034/rmpe.v19i1.2167

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