O que são redes neurais artificiais? [Explicando inteligência artificial]

Tendo sua construção baseada e inspirada nas células cerebrais, hoje, essa tecnologia está em forte expansão para os mais diversos mercados. Neste artigo, vamos falar um pouco sobre as redes neurais artificiais e quais são suas maiores implicações práticas no cotidiano.

Como se definem as redes neurais artificiais e quais as principais características?

De uma forma bem geral, as redes neurais artificiais (ANNs) ou redes neurais simuladas (SNNs), são uma parte do conhecimento que entendemos como “machine learning” e também próximos do conceito de deep learning (que trabalha o quão profundo podem ser as camadas em uma rede neural).

O nome dado a essa tecnologia não foi à toa, sua inspiração é clara no cérebro humano, principalmente o seu funcionamento, imitando a maneira como os neurônios biológicos funcionam no envio de sinais e informações (sinapses).

Quais são os tipos de redes neurais artificiais?

Existem alguns tipos distintos de redes neurais artificiais, mas vamos tentar focar nas que estão mais próximas de nossa realidade prática do dia a dia.

Reconhecimento de imagem

Para esse tipo de operação, a rede neural mais usada são as chamadas redes neurais convolucionais (CNNs) elas atuam também no reconhecimento de padrões e/ou visão computacional. Toda a sua estrutura está baseada em uma área da matemática, mais especificamente a álgebra linear, na linha de multiplicação de matrizes, identificando assim padrões em uma imagem.

Projeções futuras

Muito utilizado no ramo de vendas e no mercado financeiro, este tipo de redes neurais artificiais chamam-se redes neurais recorrentes (RNNs) e identificadas por seus loops de feedbacks. Eles são potencializados ao usar dados coletados ao longo de um período para fazer previsões sobre resultados futuros, conforme descrito pela IBM.

Processamento de linguagem natural

Aqui, talvez, seja a explicação mais complexa das três apresentadas. O modelo mais antigo de todas as redes neurais era chamado de perceptron. Ele era formado por apenas um neurônio que percebia a entrada e dava uma resposta simples, esse modelo foi criado em 1958 e está longe do que temos hoje.

Atualmente, temos um tipo de rede neural chamado feedfoward ou perceptron de multicamadas. A ideia das redes neurais é auxiliar a resolução de problemas complexos de nossa vida e, geralmente, são não lineares, diferente do que o modelo mais antigo lidava.

Os dados das redes neurais de processamento de linguagem natural (por exemplo, os chatbots) são alimentados nesses modelos multicamadas para treiná-los. Assim como o exemplo de reconhecimento de imagem, essa tecnologia também serve de base para todas as outras redes neurais, incluindo o processamento de linguagem natural.

Como funcionam as redes neurais artificiais?

Segundo a definição da IBM:

“As redes neurais artificiais (ANNs) são compostas por camadas de um nó, contendo uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída”.

O sistema funciona com uma identificação de “pesos e medidas”, cada um tem seu valor específico e suas informações associadas. Cada nó é ativado apenas se o segundo tiver seu peso alto no valor de “saída” (resposta).

Após a ativação, esse nó em específico envia dados para a camada seguinte da rede neural, e assim o volume de informações vai sendo definido para que na saída tenhamos uma resposta mais fiel possível a entrada dada (pergunta ou imagem).

Quais os principais objetivos das redes neurais artificiais?

O objetivo principal das redes neurais artificiais é facilitar nossa vida. Isso otimizando tempo ao enviar respostas mais precisas. Criando agilidade para outros passos da investigação, estudo, pesquisa, operação.

Suas aplicabilidades são muitas e estão crescendo cada vez mais com o desenvolvimento da tecnologia. Por exemplo, a identificação de um suspeito.

Imagine que existe um criminoso foragido em uma cidade. Agora lembre-se que as cidades mais modernas estão se enchendo de câmeras por todos os locais registrando atividades e rostos.

Ao suspeitar que aquele pode ser o foragido, a imagem captada pela câmera da rua ou de segurança é dada como “entrada” em uma rede neural abastecida pela foto de todos os criminosos já identificados e registrados.

Em caso positivo, a saída mostrará todos os dados daquele registro criminoso que a rede neural identificou como os traços da primeira imagem da câmera. Isso facilitará e muito o trabalho da polícia ao saber com quem está lidando.

Com informação: USP, SAS, IBM.

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Escrito por

Leandro Kovacs

Leandro Kovacs é jornalista e radialista. Trabalhou com edição audiovisual e foi gestor de programação em emissoras como TV Brasil e RPC, afiliada da Rede Globo no Paraná. Atuou como redator no Tecnoblog entre 2020 e 2022, escrevendo artigos explicativos sobre softwares, cibersegurança e jogos. Desde então, atua como editor no Grupo Gridmidia.