Redes neurais artificiais: o que são? Onde vivem? Do que se alimentam?

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Atualmente, muito se fala em inteligência artificial. O Google investe, Microsoft, Amazon, Uber, Facebook, Apple… E essa lista não para por aqui. Nós sabemos que é uma tecnologia pujante, que, juntamente com a correta análise do Big Data, certamente será uma das ferramentas mais poderosas que nós teremos no futuro próximo.

A ideia deste artigo é falar um pouco da inteligência artificial, mais precisamente abordar os algoritmos das redes neurais artificiais (RNA), sua arquitetura, seu funcionamento e suas principais aplicações.

Embora muitos tenham a ideia de que redes neurais são sistemas computacionais que imitam o cérebro humano, na realidade, essa ideia de rede neural não passa de uma metáfora. Essa metáfora é totalmente plausível, pois as redes neurais artificiais tomam por base as redes neurais biológicas associadas ao processamento paralelo do cérebro humano.

A rede neural, em suma, é uma abordagem alternativa aos métodos estatísticos tradicionais utilizados para solucionar problemas de previsão de séries temporais. Apesar de parecer simples à primeira vista, é preciso sempre ter em mente a metáfora do cérebro humano, pois esse modelo matemático se baseia nesse funcionamento.

O neurônio biológico

Sendo assim, é necessário entender primeiramente como funciona o neurônio. Você pensou que aquelas aulas de biologia seriam inúteis né? Simploriamente falando, um neurônio é constituído por um corpo celular, que possui algumas ramificações chamadas de dendritos. O mesmo corpo celular possui um alongamento chamado axônio, cuja extremidade é chamada de telodendro. A passagem do impulso nervoso se dá na região da sinapse. Isso mesmo, aquela que é acelerada com uma pequena dose de álcool (lembre-se, eu disse pequena!). Essa área é composta pelo encontro dos dendritos de um neurônio com os axônios de outro. E sempre ocorre no sentido axônio, dendrito.

Você deve estar se perguntando por que isso é importante. Os neurônios funcionam baseados na lei do tudo ou nada. Ou seja, se o estímulo excitatório for muito pequeno, nenhuma propagação é efetuada. Por outro lado, desde que o limiar seja atingido, independentemente da sua intensidade, o potencial da ação do neurônio será o mesmo. Essa lei foi o primeiro passo para que se desenvolvesse o primeiro modelo matemático para o desenvolvimento das redes neurais artificiais.

Primeiro modelo de neurônio artificial

O primeiro modelo, concebido em 1943 por McCulloch e Pitis, é formado por um vetor de entrada, e as sinapses são representadas por pesos numéricos. Vide fórmula abaixo:

Na figura, X1 a Xn representam as variáveis de entrada i do neurônio de saída j. A entrada líquida é dada pela somatória dos pesos sinápticos de i=1 até n, onde

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