Bioinspiração é o nome de um campo de estudos que tem como objetivo compreender a diversidade da natureza e usar o aprendizado como inspiração para desenvolver produtos. Uma das tecnologias que veio da bioinspiração são as redes neurais artificiais (RNA).
Em 1944, pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) publicaram os primeiros artigos que comparavam o funcionamento de um neurônio ao processamento de dados em um computador.
O desenvolvimento dessa ideia continuou nas décadas seguintes e, atualmente, ganhou novo destaque com as inovações da Inteligência Artificial (AI). Entretanto, falar sobre RNA para leigos ainda é um desafio devido à complexidade do tema. Neste artigo, vamos te ajudar a compreender o que são as RNAs e como elas são usadas.
O Que São as Redes Neurais Artificiais
As redes neurais artificiais (RNA) são uma técnica de processamento de dados que tem como bioinspiração o funcionamento do cérebro humano.
Para entender melhor como elas funcionam, precisamos primeiro explicar a estrutura do sistema nervoso central humano. O cérebro é a base deste sistema e dentro dele existem bilhões de neurônios que analisam e processam as informações recebidas diariamente.
Os neurônios estão distribuídos em toda a estrutura do cérebro, por isso podem processar informações diferentes simultaneamente. Tudo isso em uma velocidade extremamente alta, mais alta do que qualquer computador.
Quando um neurônio transmite uma informação para o ouro, chamamos este movimento de sinapse. A cada neurônio ativado no caminho da informação, ela se torna mais refinada e é convertida em aprendizado.
Sendo assim, as redes neurais artificiais buscam atuar de uma maneira semelhante. O computador recebe uma informação, faz o processamento através das RNA e a transforma em aprendizado para a máquina. E isso é o que chamamos de machine learning.
O Aprendizado das Redes Neurais Artificiais
Simular esse modelo de aprendizado do cérebro humano é uma forma de treinar o computador. Da mesma maneira que uma pessoa precisa praticar piano para se tornar uma boa musicista, a máquina também precisa de prática para oferecer os resultados desejados.
O aprendizado da máquina pode acontecer de três maneiras.
Aprendizado Supervisionado
Pense na seguinte analogia: um confeiteiro comprou uma máquina industrial de cortar biscoitos. Ele faz uma massa, coloca na máquina e escolhe qual formato deseja que os biscoitos sejam cortados, sejam eles círculos, estrelas ou corações.
Ao ligar a máquina, o confeiteiro sabe qual é seu produto de entrada e qual é o produto de saída.
Esta é a forma como funciona o aprendizado supervisionado. As informações são inseridas no computador e a forma como elas vão sair são pré-determinadas, portanto a máquina precisa ajustar apenas o processamento.
Aprendizado Não-supervisionado
Informações entram na máquina, porém não existe um padrão determinado para a forma como vão sair.
A ideia do aprendizado não-supervisionado é permitir que as redes neurais artificiais identifiquem as propriedades dos dados e façam o processamento. A partir disso o aprendizado é constituído.
Aprendizado Híbrido
Como o nome sugere, os aprendizados supervisionados e não-supervisionados acontecem ao mesmo tempo. Esse trabalho simultâneo é uma forma de processar um volume maior de informações em um único período.
Como as Redes Neurais Artificiais são Usadas
As redes neurais artificiais são usadas para analisar informações complexas e oferecer o melhor resultado possível para os usuários. Três formas se destacam entre as aplicações das RNAs.
Reconhecimento por Voz
A voz de uma pessoa é cheia de variáveis: volume, timbre, entonação e sotaque. Portanto, as redes neurais artificiais são usadas para aprender os padrões de voz de um indivíduo e ajustar dispositivos eletrônicos para executar comandos com mais exatidão.
Scanner de Texto
Outra aplicação interessante é o reconhecimento de textos em cartões de crédito, boletos ou documentos. As redes neurais artificiais são usadas para ler os caracteres e fazer a transcrição do texto para o meio digital.
Mercado Financeiro
Uma das aplicações mais complexas das redes neurais artificiais é no mercado financeiro. Empresas usam as RNAs como forma de fazer previsões e avaliar riscos de uma forma objetiva, removendo a subjetividades das opiniões da equação.
Outro benefício do uso das redes neurais artificiais é a capacidade de analisar uma grande quantidade de dados – de fontes diversas – em um único software. Assim, é possível obter mais insights precisos, o que todo operador do mercado financeiro quer!
O Futuro das Redes Neurais Artificiais
As RNAs são uma tecnologia que está em constante desenvolvimento porque ainda não são capazes de acertar em todas as situações. As pesquisas neste ramo tem como objetivo aprimorar o processamento e o aprendizado das máquinas.
Contudo, produzir algo que tenha a mesma capacidade de um cérebro humano continua no campo aspiracional. Para chegar mais perto da potência e velocidade do órgão, pesquisadores ainda têm muito trabalho pela frente.
Outro ponto que merece destaque sobre as inovações em RNAs é o fato de que são desenvolvidas em frentes diferentes. Por um lado, as redes neurais artificiais ajudam na construção de inteligências artificiais generativas mais criativas, por outro, são o futuro das análises financeiras.
Esta tecnologia é cheia de possibilidades e isso é o que a torna um assunto tão interessante, mesmo que seja tecnicamente complexo.
Conclusão
As redes neurais artificiais são como os tijolos que constroem uma casa. No caso, elas são o fundamento de muitas inteligências artificiais atuais. Mas esta casa precisa de mais tempo para ficar pronta.
Agora, você já sabe o que são as RNAs, como elas funcionam e como estamos usando essa tecnologia atualmente para tornar a AI ainda mais potente. Seja para objetivos profissionais ou para executar tarefas diárias, as redes neurais artificiais são uma inovação incrível.
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