As redes neurais artificiais (RNAs), inspiradas na estrutura do cérebro humano, são modelos avançados de aprendizado de máquina que têm a habilidade de aprender e realizar tarefas analisando dados de treinamento. Esses sistemas, que imitam o funcionamento neurológico, são projetados para reconhecer padrões e tomar decisões informadas com base em grandes volumes de informações.
Uma rede neural se compõe de neurônios artificiais que têm a função de processar e decidir se as informações de entrada devem ser transmitidas ou descartadas. O treinamento dessas RNAs envolve expor o modelo a conjuntos massivos de dados, o que permite à rede identificar padrões e realizar funções específicas, como resolver problemas complexos, classificar objetos em imagens ou oferecer respostas a perguntas.
Essas redes têm um papel central na inteligência artificial generativa, sendo fundamentais para o funcionamento de plataformas como ChatGPT e Midjourney. Sua aplicação se estende também para áreas como a inteligência preditiva e reconhecimento visual e de voz.
O que são redes neurais artificiais?
As redes neurais artificiais são uma categoria de modelos de aprendizado de máquina que se subsidiam na forma como o cérebro humano opera, possibilitando que ambientes computacionais aprendam e executem diversas tarefas através de exemplos de treinamento. Essa definição é apoiada por instituições de pesquisa, como o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).
Quando treinadas com vastas quantidades de informações, as RNAs conseguem não apenas identificar padrões, mas também estabelecer relações entre diferentes dados, permitindo que realizem complexas operações, como resolver equações matemáticas ou identificar elementos em fotografias.
Graças a essa habilidade, as RNAs se tornam fundamentais para o aprendizado profundo, que é amplamente utilizado em diversas aplicações de inteligência artificial generativa.
Quais os tipos de redes neurais artificiais?
O universo das redes neurais artificiais é vasto e em constante evolução, apresentando uma diversidade crescente de estruturas com diferentes níveis de complexidade. Entre os principais tipos de RNAs, destacam-se:
- Feed-forward: uma rede neural simples, na qual a informação flui em apenas uma direção rumo à camada de saída;
- Convolucionais (CNNs): utilizadas principalmente para reconhecer imagens e padrões, essas RNAs fazem uso de conceitos de álgebra linear;
- Recorrentes (RNNs): redes que possuem a capacidade de retroceder, onde a saída de alguns neurônios pode influenciar a entrada de neurônios anteriores;
- Transformer: caracterizadas pelo mecanismo de atenção, são frequentemente empregadas em Processamento de Linguagem Natural (NLP);
- Redes Generativas Adversariais (GANs): projetadas para a criação de novos conteúdos, como imagens, músicas ou textos, possuem arquiteturas específicas para essa finalidade;
Quais são as aplicações de redes neurais artificiais?
Dado seu papel fundamental como modelos de aprendizado de máquina, as RNAs têm diversas aplicações em inteligência artificial. Elas podem ser utilizadas em:
- IA generativa: as RNAs são indispensáveis na geração de novos conteúdos a partir de vastos conjuntos de dados;
- Processamento de Linguagem Natural (NLP): utilizadas para tarefas como tradução de textos e respostas a perguntas;
- Visão computacional: são aplicadas em reconhecimento de imagens e detecção de objetos;
- Reconhecimento de voz: essas redes desenvolvem tecnologias para conversão de fala em texto;
- Tomadas de decisão: podem ser usadas para simular a tomada de decisões humanas;
- Previsões: aplicadas em modelagens preditivas, antecipando eventos futuros com base em dados históricos.
Como funcionam as redes neurais artificiais?
A estrutura das RNAs reflete o cérebro humano, composta por nós ou neurônios artificiais organizados em camadas: uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Esses nós se comunicam entre si de forma semelhante à interconexão neurológica natural.
Cada nó possui uma fórmula matemática própria, além de um peso e um limiar. Quando os dados entram na rede neural, eles são processados e, se o resultado da aplicação da fórmula matemática ultrapassar o limite definido, a informação é transmitida para o próximo nó; caso contrário, a informação é descartada.
Os dados devem seguir pela rede e chegar à camada de saída para que a tarefa desejada seja realizada. Informações que não conseguem ser transferidas para os nós subsequentes são eliminadas, evitando sobrecarga no processamento da rede neural.
Os profissionais de desenvolvimento definem intenções para a RNA, ajustando os parâmetros dos nós e alimentando a rede com dados. Esse processo resulta na capacidade da rede em identificar padrões e realizar ações, como responder corretamente a perguntas ou reconhecer diferentes tipos de animais em fotografias.
Quais são as vantagens de uma rede neural artificial?
As RNAs são essenciais para a inteligência artificial, especialmente nas áreas de aprendizado de máquina e profundo. Entre suas diversas vantagens estão:
- Aprendizado contínuo: as RNAs têm a capacidade de aprimorar seus modelos conforme novas informações surgem;
- Isolamento de informações: essas redes conseguem filtrar apenas os dados que são essenciais para a tarefa em questão;
- Automação de processos: as RNAs atendem à automação de tarefas repetitivas, como a criação de chatbots para atendimento ao cliente;
- Aumento de produtividade: a utilização de RNAs pode elevar a eficiência de indivíduos e empresas ao facilitar atividades específicas;
- Versatilidade de uso: com diferentes arranjos, as RNAs podem ser moduladas para suprir variadas necessidades em diversos campos.
Quais são as limitações de uma rede neural artificial?
Embora as RNAs apresentem inúmeras vantagens, elas também enfrentam desafios. As principais limitações associadas a redes neurais artificiais incluem:
- Imprecisão de resultados: resultados podem ser vagos ou imprecisos conforme a qualidade e a quantidade de dados disponíveis para o treinamento;
- Caixa preta: a compreensão dos processos internos da RNA e de como chegaram a um resultado específico frequentemente é difícil;
- Necessidade de muitos dados: para que apresentem resultados satisfatórios, as RNAs geralmente requerem grandes quantidades de dados durante o treinamento;
- Ajustes frequentes: devido ao seu caráter de aprendizado contínuo, as RNAs precisam de ajustes constantes para manter a eficiência;
- Sistema complexo e caro: o desenvolvimento de RNAs demanda um elevado custo computacional e um investimento significativo de tempo, dependendo da complexidade das tarefas a serem executadas.
Existe diferença entre redes neurais e LLM?
Cabe ressaltar que, apesar da relação entre redes neurais e modelos de linguagem de grande porte (LLMs), há distinções importantes entre ambos. Todo LLM é uma forma de rede neural; no entanto, nem toda rede neural é um LLM.
As RNAs são modelos computacionais, que podem variar de simples a complexos, permitindo que um computador efetue o aprendizado e a execução de diversas tarefas. Em contrapartida, um LLM é uma rede neural elaborada especificamente para gerar e processar linguagem natural com um nível avançado de aprendizado de máquina. Essa tecnologia é direcionada principalmente a tarefas que envolvem textos e idiomas, sendo exemplificada pelo uso de ferramentas como ChatGPT e Google Gemini.
Fonte: Guia Região dos Lagos
