O avanço da Inteligência Artificial tem trazido várias e novas tecnologias para a vida do homem, com ferramentas que nos aproximam muito do futuro imaginado em filmes de ficção científica. As redes neurais artificiais (RNAs) são um exemplo nesse sentido: a tecnologia está cada vez mais perto de mimetizar o funcionamento do cérebro humano.

Ficou com medo? Não é preciso se preocupar, pois, dificilmente, uma máquina conseguirá superar os milhões de anos que construíram essa magnífica máquina que é a nossa mente. No entanto, essas novas redes serão capazes de aprender por conta própria e realizar tarefas cada vez mais complexas, trazendo vários benefícios à nossa sociedade.

Entenda essa evolução agora:

O que é uma rede neural?

A habilidade dos animais de aprender a realizar tarefas mais complexas conforme ganham experiência é creditada ao nosso sistema nervoso central, que nada mais é do que uma série de redes neurais biológicas.

O cérebro humano conta com 100 trilhões de sinapses — comunicações entre os neurônios. Isso nos dá uma capacidade de processamento 16,3 mil giga-hertz e uma memória de 1 milhão de gigabytes. Devido a isso, somos capazes de ter emoções complexas, aprender conceitos complicados e ainda interpretar o mundo em segundos.

As redes neurais têm papel essencial nesses processos, pois são padrões neurais específicos que se ativam continuamente para aprender determinadas tarefas. Funciona mais ou menos assim: quando você estava aprendendo a ler, tinha de ouvir cada sílaba de uma palavra em voz alta para levar seu cérebro a uma conclusão.

Mas, uma vez que você tenha visto a palavra gato várias vezes, saberá do que se trata em milisegundos. Nesse ponto, você consegue acessar uma rede neural mais associada à memória que à solução de problemas e, portanto, um conjunto diferente de sinapses é acionado. Isso acontece porque essa rede se especializou em identificar visualmente a palavra gato e associá-la ao animal.

Com o avanço da Inteligência Artificial, esse conceito foi extrapolado para a criação de softwares capazes de mimetizar o comportamento dos neurônios humanos em relação ao aprendizado. Assim, uma rede neural artificial (RNA) é representada por uma série de camadas que funcionam de forma muito semelhante às sinapses de um cérebro vivo.

Para isso, os pesquisadores ensinam, por exemplo, os computadores a entenderem o que é um gato, alimentando-os com o máximo de imagens de gatos que puderem. Depois, a rede neural artificial processa essas imagens, buscando compreender o que as faz semelhantes para, então, identificar outros gatos a partir das características aprendidas.

Com essa tecnologia, já foram criados robôs capazes de interpretar resssonâncias magnéticas e jogar Super Mario Bros.

Como exatamente eles “aprendem” coisas?

Da mesma forma que aprendemos com a experiência em nossas vidas, as redes neurais requerem dados para aprender. Na maioria dos casos, quanto mais dados puderem ser lançados, mais eficiente será o aprendizado e menor será o número de erros cometidos.

Por isso, quando os cientistas de dados treinam uma rede neural, eles normalmente dividem seus dados em três conjuntos:

• o primeiro é um conjunto de treinamento, que ajuda a rede a estabelecer os pontos convergentes e divergentes dos dados inseridos;
• depois disso, há um ajuste fino, usando um conjunto de dados de validação verificando se os outputs da rede neural correspondem aos inputs;
• Finalmente, será usado um conjunto de ajustes para resolver quaisquer erros encontrados na etapa anterior.

Qual a diferença entre redes neurais e algoritmos de automação?

As RNAs têm algumas vantagens importantes que as tornam mais adequadas para determinadas situações:

• as RNAs têm a capacidade de aprender e modelar relações não-lineares e complexas. Isso é realmente importante na vida real porque muitas das relações entre inputs e outputs seguem esse padrão;
• as RNAs podem generalizar — depois de aprender com os insumos iniciais e suas relações, elas pode inferir outas relações invisíveis nos dados, fazendo com que o modelo preveja informações que não são identificadas pelo cérebro humano;
• ao contrário de muitas outras técnicas de previsão, a RNA não impõe nenhuma restrição às variáveis​ de entrada (por exemplo, como elas devem ser distribuídas). Além disso, muitos estudos mostraram que esses sistemas podem modelar melhor dados com variação não constante pela sua capacidade de aprender relações ocultas que não respeitam funções matemáticas. Essa funcionalidade é útil na previsão de séries temporais financeiras (por exemplo, preços de ações), em que a volatilidade dos dados é muito alta.

Quais as aplicações das redes neurais artificiais?

Processamento de Imagens e Reconhecimento de Caracteres

Dada a capacidade das RNAs de receber muitas entradas de dados, processando-os para inferir relações não-lineares tanto ocultas quanto complexas, esses sistemas desempenham um grande papel no reconhecimento de imagens e caracteres.

O reconhecimento de caracteres, como caligrafia, tem muitas aplicações na detecção de fraudes (por exemplo, fraude bancária) e até em avaliações de segurança nacional. O reconhecimento de imagem é um campo em constante crescimento, com aplicações nas mídias sociais, na detecção de câncer em medicina e no processamento de imagens de satélite para uso agrícola e de defesa.

Reconhecimento de fala

A fala ocupa um papel central na interação humana. Portanto, é natural que as pessoas esperem melhores interfaces de fala com computadores. Para facilitar essa barreira de comunicação, uma solução simples poderia ser a comunicação em uma linguagem falada que a máquina pode entender.

Grande progressos têm sido alcançados nesse campo, no entanto, esses tipos de sistemas ainda estão enfrentando o problema do vocabulário limitado, além de não conseguir interpretar sotaques e falantes com alguma dificuldade de dicção. A RNA está desempenhando um papel importante nessa área, permitindo que os robôs sejam capazes de aprender à medida que entram em contato com diferentes linguagens.

Previsões

As previsões são essenciais para as decisões empresariais — por exemplo, expectativa de vendas, planejamento de produção etc —, na política econômica e monetária, nas finanças e no mercado de ações. Frequentemente, os problemas de previsão são complexos. Por exemplo, o crescimento de um negócio é um problema que tem muitos fatores capazes de influenciá-lo.

Os modelos tradicionais de previsão apresentam limitações para levar em conta esses relacionamentos complexos e não-lineares. Assim, as RNAs, aplicadas da maneira correta, podem fornecer uma alternativa robusta, dada sua capacidade de modelar e extrair características e relacionamentos nunca vistos anteriormente.

Realmente, o futuro como o imaginamos está cada vez mais perto de nós. As redes neurais artificiais são um desenvolvimento único que mostra como a Transformação Digital nos aproxima de um cenário bastante disruptivo. Será que sua empresa está preparada para se adaptar aos novos tempos?

Quer entender um pouco mais sobre o processo de aprendizagem das máquinas? Então confira o nosso artigo sobre deep learning e entenda para onde estamos caminhando!