Será que a computação é capaz de imitar o funcionamento do cérebro humano e, com isso, pode aumentar o seu potencial de processamento? Essa é a premissa por trás de uma rede neural, um conceito quase centenário, mas que nunca esteve em tanta evidência como na atualidade.
Para entendermos como as redes neurais funcionam, antes de tudo precisamos compreender como se dá a conexão entre informações no nosso próprio cérebro.
A partir disso abre-se um potencial inestimável de avanços tecnológicos, mas muitos deles ainda estão no campo da teoria.
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Redes neurais: uma invenção de quase um século
Os primeiros conceitos de rede neural foram estabelecidos em 1943 pelos pesquisadores Warren McCulloch e Walter Pitts. Em um artigo, eles fizeram uma analogia ao funcionamento dos neurônios no cérebro e, a partir desse conceito, indicaram a criação de um rede neural com circuitos eletrônicos.
A compreensão desses mecanismos tornou possível o desenvolvimento das pesquisas, até que na década de 70 Kunihiko Fukushima estabeleceu a primeira rede neural multicamada. Esses princípios foram o ponto de partida para o desenvolvimento de tecnologias como a inteligência artificial e o deep learning.
O que é e para que servem as redes neurais?
Qual é a vantagem de simular com circuitos ou linguagem de programação o funcionamento de um cérebro humano? A complexidade das operações possíveis de serem feitas é a chave para essa resposta. A maneira como a informação é estruturada em nosso cérebro é diferente de como ocorre nos computadores.
Quando se trabalha com um volume imenso de dados, cruzando-os para definir padrões, as máquinas “sofrem” se seguirem linhas de funcionamento similares às que utilizam hoje. As redes neurais entram em cena para minimizar esse problema e potencializar as possibilidades.
Alguns setores que vêm utilizando técnicas de redes neurais em seus serviços incluem o detecção de fraudes em cartões de crédito, o de logística de transportes e o de controle de qualidade e processos.
A proposta é prever ocorrências além da lógica, o que permite aos computadores irem além na sua capacidade de processamento.
Deep learning: uma revolução baseada em sistemas neurais
Certamente você já ouviu falar no termodeep learning. Trata-se de uma expressão em inglês que, traduzida para o português, seria algo como “aprendizagem profunda”. Na prática, falamos de um ramo dos sistemas de aprendizado de máquina.
Nesse sentido, os computadores “aprendem” a “aprender sozinhos”. Baseado na alimentação de um banco de dados, as máquinas criam padrões, cada vez mais exatos, ao fazerem conexões entre os mais variados elementos. É assim, por exemplo, que o seu sistema operacional passa a entender o contexto de uma conversa.
Por exemplo: ao dizer “qual será a temperatura amanhã em São Paulo” você está dando uma ordem direta para o celular – e é fácil para o sistema operacional executar essa ação e exibir a resposta.
Porém, quando você diz “temperatura amanhã”, o sistema precisa compreender, primeiramente, onde você está. Pelo contexto – sua localização – ele subentende que se trata da temperatura amanhã no local em que você está.
Esse exemplo simples ilustra bem o avanço que os sistemas de inteligência artificial proporcionaram para os usuários.
Hoje, é possível conversar com um computador ou com um celular em linguagem natural, ou seja, como se estivéssemos falando com outra pessoa, algo que era praticamente impossível no passado, dado a quantidade de cálculos necessários para se chegar a essas respostas.
Um mundo infinito de possibilidades
A partir do desenvolvimento da deep learning, um mundo praticamente infinito de possibilidades se abre. Carros conectados capazes de locomover automaticamente e evitar acidentes, sistemas mais inteligentes capazes de cruzar dados espontaneamente e prever as alternativas mais viáveis são apenas algumas das possibilidades.
Porém, por mais que os avanços sejam contínuos, as respostas sempre terão como base o funcionamento do cérebro humano. Nossa estrutura cerebral é tão complexa que até hoje se desconhece exatamente como ela funciona.
No entanto, quanto mais os cientistas se aprofundam nas pesquisas, mais incríveis parecem ser os resultados.
Fonte(s): SAS, Medium e Ars Technica
