Observar, entender, analisar e tentar reproduzir: esses comportamentos humanos são repetidos há milhões de anos, sempre que identificamos um fenômeno natural que cremos ser possível copiar. Fizemos isso com o fogo, quando percebemos que conseguíamos gerar faíscas a partir do atrito entre objetos. Fizemos isso com os aviões, a partir da análise da aerodinâmica de pássaros. E fazemos isso com as redes neurais artificiais, na intenção de reproduzir a inteligência natural, a humana.

Conforme contamos no post sobre inteligência artificial, desde a invenção dos computadores, cientistas acreditavam que máquinas seriam capazes de emular o pensamento humano. Contudo, como poderíamos emulá-lo se não sabíamos como ele realmente acontecia?

Pensar sobre o pensamento, mais especificamente, sobre entendimento, conhecimento e aprendizagem, é uma das buscas mais antigas da humanidade, perpassando diferentes ciências, conforme explicamos no texto sobre redes neurais. Siga com a gente neste texto para conhecer como, a partir do avanço na compreensão do funcionamento da mente, foi possível criar uma inteligência artificial!

Entendendo suas estruturas

No post sobre redes neurais, relembramos o conceito de “assembleias celulares”: grupos de neurônios que trabalham conjuntamente, como uma unidade de processamento. De acordo com Donald Hebb, que propôs a teoria, “assembleias” que são repetidamente ativadas geram mudanças estruturais ou metabólicas naquele conjunto de células, permitindo que a memória seja armazenada de forma estável. A partir daí, seria possível aprender.

Assim como nas redes neurais biológicas, as artificiais também partem do “neurônio”. O “artificial” foi criado em 1958 por Frank Rosenblatt e ganhou o nome de perceptron: um classificador linear que mapeia valores de entrada para um valor de saída.

O algoritmo perceptron calcula um valor de saída a partir de alguns valores de entrada sendo que estes tem pesos, que expressam a importância de cada valor de entrada. O cálculo que o perceptron faz é uma soma ponderada dos valores de entrada e leva em consideração um valor de viés, um termo constante que não depende dos valores de entrada.

O valor de saída de cada perceptron é necessariamente um dos valores de entrada de todos os perceptrons da camada seguinte. Nessa nova camada, os perceptrons fazem o mesmo cálculo, a soma ponderada dos valores anteriores, levando em consideração um valor de viés – e assim sucessivamente – até chegar ao valor final da rede neural artificial.

A rede neural artificial criada por Rosenblatt é um tipo de rede neural feedforward de camada única. Apesar de conseguir “tomar decisões”, ela possuía um aprendizado limitado. Lembremos que para aprender, a inteligência humana armazena de forma estável a memória em “assembleias celulares” e, ao repetir persistentemente a ativação dessas “assembleias”, há crescimento no volume de conexões e a formação de novas “assembleias”. Dizendo de outra forma, para que as redes neurais artificiais aprendessem de forma ampla, elas precisariam repetir a atividade e estabelecer novos conjuntos de conexões. O fluxo do cálculo não poderia apenas seguir em frente, ele deveria poder ser voltar para ser repetido e, a partir daí, possibilitar novas conexões criando novas “assembleias”.

Esse foi o problema resolvido com o algoritmo de retropropagação, descrito no artigo “Aprendizado de representações por meio da retropropagação de erros” de David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams. O que o algoritmo viabiliza é que um sinal seja enviado para trás – ou “retropropagado” – pela rede, informando quanto e em qual direção cada perceptron contribuiu para o erro final. O sinal informa uma sensibilidade do erro, ou seja, quanto uma diferença de valores, seja nas entradas ou nos pesos, alteraria o valor de saída. Esse sinal é usado para calcular o ajuste dos pesos de cada conexão.

Com o algoritmo de retropropagação, redes neurais artificiais multicamadas começaram a apresentar resultados muito mais confiáveis, uma vez que havia uma previsão mais refinada para tratar erros e usar essa informação para proveito da própria rede. Consequentemente, era mais fácil para ela aprender.

Sendo assim, quanto maior a quantidade de camadas e quão mais profundas elas são, maiores são as capacidades de aprendizagem das redes neurais artificiais. Redes com quatro ou mais camadas podem conseguir realizar aprendizado profundo, o deep learning que nos acostumamos a ouvir.

Redes neurais artificiais de diferentes tipos

Da primeira rede neural artificial com apenas uma camada – conhecida como “perceptron simples” -, evoluímos para redes neurais de múltiplas camadas, que conseguem processar aprendizado profundo.

Atualmente é comum categorizarmos as redes neurais por aplicação e funcionalidade. Vamos aos tipos mais usados:

• Redes Feedforward → É a arquitetura mais tradicional de redes neurais, com uma ou algumas camadas. A informação flui em direção única. Esse tipo de rede é muito utilizado em reconhecimento de padrões, classificação de imagens e previsões de séries temporais.
• Redes neurais convolucionais (CNN) → projetadas para analisar dados em forma de grade. Cada camada detecta padrões visuais (bordas, texturas, formas), com as camadas subsequentes combinando esses dados para reconhecer objetos. As CNNs são amplamente utilizadas em visão computacional, sendo capazes de detectar objetos em fotos e vídeos, além de também usadas em reconhecimento de voz.
• Redes neurais recorrentes (RNN) → São redes nas quais a informação é capaz de fluir em várias direções, podendo formar ciclos. Diferentes das redes Feedforward, as recorrentes possuem retroalimentação, possibilitando que a informação permaneça mais tempo na rede, gerando “memória”. As RNNs são muito utilizadas em processamento de linguagem natural.
• Redes neurais generativas → Formadas por duas redes “competidoras”: a geradora e a discriminadora. A primeira cria os dados e a segunda distingue-os entre reais e gerados. No processo, ambas se aprimoram. As redes neurais generativas são amplamente utilizadas para geração de imagens realistas.
  Redes neurais baseadas em atenção (Transformers) → Ao invés de processar a informação em um fluxo único, as redes neurais baseadas em atenção a processam de forma paralela. O mecanismo de atenção permite que a rede atribua “atenção” diferente a cada parte da informação e consiga, assim, gerar contexto. Esse modelo de rede também é bastante utilizado para processar linguagem natural e está em boa parte dos agentes de inteligência artificial que conhecemos – ChatGPT, DeepSeek, entre outros.
• Redes autoencoders → Redes não supervisionadas que aprendem a codificar dados de entrada, encontrar suas características mais relevantes e reconstruí-los em representações mais simples. São muito utilizadas para compressão e limpeza de dados.

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