As redes neurais artificiais (RNAs) são usadas em diversas tecnologias que estão na nossa mão: de assistentes virtuais (como Siri e Alexa) e carros autônomos. Por isso, se você não sabe o que elas são e como funcionam, veja esta matéria do Olhar Digital.
O que é uma rede neural
Uma rede neural artificial é um modelo computacional usado em Machine Learning, uma subárea da Inteligência Artificial. Em outras palavras, é um sistema capaz de aprender a partir de dados.
Como o nome sugere, essa tecnologia teve inspiração no funcionamento do cérebro humano. Por isso, a ideia por trás era conseguir desenvolver uma arquitetura computacional capaz de aprender, pensar e decidir como a gente.
Enquanto nos seres humanos há os neurônios e um impulso elétrico percorre por entre eles, nas RNAs existe o perceptron e os sinais são representados como valores matemáticos. Com isso, essa arquitetura consegue realizar operações simultâneas, sem a necessidade de um processador (que permitiria ela atuar dentro de um conjunto específico de regras).
Uma das maiores vantagens das redes neurais artificiais é a sua capacidade de aprender a partir de um conjunto inicial de informações e ajustar suas conexões sinápticas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Como é feita uma rede neural?
A rede neural é organizada em camadas, cada uma das quais é composta por um conjunto de perceptrons que estão interconectados com outros em camadas próximas. Essas conexões entre os neurônios (ou nós) formam uma rede.
Quando a camada de entrada recebe os dados brutos, ela transmite essas informações para as camadas ocultas – que são aquelas que não são nem de entrada, nem de saída. Nessas camadas, os neurônios realizam uma série de processamento dos dados até que alcancem um resultado que será transmitido para a camada de saída.
Mas, como a RNA sabe qual resposta é a certa? Para isso, utilizam-se algoritmos para treiná-la. Assim, ela consegue aprender a partir dos dados e ajudar seus parâmetros para melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Quais os tipos de redes neurais?
Existem vários tipos de redes neurais artificiais, cada uma com suas características e aplicações específicas. Alguns exemplos são:
- Redes Neurais de Alimentação Direta (ou “Feedforward Neural Networks”): são as mais simples e comuns, em que a informação se move em uma única direção, da camada de entrada para a camada de saída, sem ciclos ou feedback. Podem ter uma ou várias camadas ocultas.
- Redes Neurais Recorrentes (ou “Recurrent Neural Networks”): possuem conexões que formam ciclos, permitindo que informações sejam transmitidas de volta para a rede. Isso as torna adequadas para problemas em que a entrada é uma sequência de dados (como em reconhecimento de voz ou de texto).
- Redes Neurais Convolucionais (ou “Convolutional Neural Networks”): são otimizadas para processar dados, com uma estrutura de grade, como imagens, áudio e vídeo. Elas usam camadas convolucionais para extrair recursos e padrões das entradas e são comumente usadas em tarefas de classificação de imagens e reconhecimento de objetos.
- Redes Neurais de Kohonen (ou “Self-Organizing Maps”): usam uma arquitetura não supervisionada, em que os neurônios se organizam em um mapa topológico baseado na similaridade dos dados de entrada. São frequentemente usadas em tarefas de análise e visualização de dados.
Redes neurais artificiais: aplicações
As redes neurais são amplamente utilizadas em diversas áreas, entre elas:
- Reconhecimento de voz: assistentes como Siri e Alexa usam RNA para entender e responder a comando dos usuários.
- Processamento de imagens: serviços como o Google Fotos usam o modelo neural para reconhecer rostos, objetos e locais.
- Recomendações de produtos: empresas como a Amazon e a Netflix usam o sistema de inteligência artificial para analisar o comportamento do usuário e recomendar produtos ou filmes com base em seus interesses.
- Previsão de séries temporais: empresas de diversas áreas precisam tomar decisões precisas e a RNA ajuda a prever vendas, preços de ações, demanda de energia elétrica etc.
- Carros autônomos: aqui, as redes neurais são usadas para processar dados de sensores e ajudar a tomar decisões de direção em tempo real.
O ChatGPT, por exemplo, foi baseado em uma rede neural de grande escala treinada pela OpenAI. Por isso, o assistente virtual consegue gerar uma previsão de palavras seguintes e completar frases para que, por fim, consiga criar respostas mais precisas e naturais para os usuários. Assim, o ChatGPT é capaz, inclusive, de considerar os sentimentos do usuário na solicitação.
Fonte: Olhar Digital
