As redes neurais são uma das opções para a representação matemática (ou imitação) da realidade, sua implementação de software ou hardware. A estrutura de funcionamento da RNA consiste nos princípios de trabalho das unidades estruturais e funcionais do sistema nervoso de um organismo vivo.
O que é uma “rede neural”.
Se o progresso tecnológico anterior era considerado uma invenção do setor de ficção científica, hoje a humanidade está praticamente acostumada ao fato de os carros serem produzidos com piloto automático, e usando um smartphone é possível falar com a inteligência artificial. Na última década, essas inovações tornaram-se disponíveis graças às redes neurais.
São uma espécie de conjunto de ferramentas de hardware e software criados para resolver problemas complexos e processar informações, podendo também se autoaprender com um aumento consistente das próprias capacidades, em geral, e da produtividade, em particular.
Via de regra, as RNAs são utilizadas para resolver problemas complexos onde é necessário deduzir logicamente informações com base em fatos dados e regras de processamento. Isso inclui:
- Aprendizado de máquina. Se o sistema receber um milhão de tarefas do mesmo tipo, ele aprenderá gradualmente a resolvê-las por conta própria. Essa habilidade ficará na memória, e a inteligência artificial poderá aplicá-la a qualquer momento para realizar tarefas específicas.
- Robótica. Uma rede neural é a principal ferramenta no desenvolvimento de algoritmos para os “cérebros” de PCs, servidores, equipamentos e sistemas automáticos.
Além disso, a implementação prática da RNA é usada em outras áreas de modelagem de IA, resolução de problemas matemáticos, etc.
Como funciona uma rede neural.
Como já observado, eles são modelos matemáticos baseados em organismos biológicos. Dependendo da área em que a rede neural é usada, ela pode ter diferentes interpretações que serão corretas neste caso específico. Por exemplo, se considerarmos o campo onde um computador aprende de forma independente, seguindo determinados algoritmos, a RNA atua como um conjunto de ferramentas para reconhecimento de padrões e no campo da criação e estudo dos princípios de operação de máquinas autônomas – um modelo para controlando “cérebros eletrônicos”.
Além disso, a rede neural é um fator chave no desenvolvimento da inteligência artificial. Uma das principais vantagens que distingue este sistema dos algoritmos computacionais tradicionais é a possibilidade de autoaprendizagem com posterior reprodução independente dos conhecimentos e competências adquiridos na prática. Do ponto de vista científico, o processo de aprendizagem aqui é bastante primitivo e no futuro se desenvolverá de acordo com um cenário mais complexo.
O cérebro de uma pessoa comum, em média, consiste em oitenta e seis bilhões de neurônios, que são conectados em um único sistema com a finalidade de receber informações, processá-las e posteriormente transmiti-las. Aqui, cada neurônio biológico é algo como um dispositivo responsável por realizar operações aritméticas, lógicas e de controle.
A RNA é uma imitação dos processos que ocorrem no cérebro de uma pessoa comum: a coleta, o processamento e a transmissão de dados ocorrem de acordo com os mesmos princípios. E a principal diferença é que o processo de controle é escrito em código de máquina. Os seguintes grupos são responsáveis pelo processo da rede neural:
- Pontos de entrada. Esses são orifícios especiais pelos quais os dados fluem. Seu número pode chegar a um número enorme.
- Pontos de saída. Ao contrário do grupo anterior, um neurônio individual pode ter apenas um ponto de saída, por meio do qual o resultado processado é emitido.
- Neurônios associativos intermediários. Eles estão localizados entre os dois grupos anteriores e representam o principal kit de ferramentas para processar as informações recebidas.
Uma rede neural é necessária para resolver problemas complexos que os sistemas de computação comuns não podem enfrentar, ou seja, aqueles que requerem o “plástico” do cérebro humano para o trabalho analítico. No mundo moderno, a RNA é amplamente usada em negócios, programação e na Internet. Entre os usos mais comuns estão:
- Classificação. Este método é a divisão dos dados em variedades de acordo com algumas características e parâmetros importantes. Por exemplo, no setor bancário, isso é usado para tomar uma decisão sobre a emissão de empréstimos: o sistema aprova um empréstimo para uma pessoa e recusa para outra. Em grandes organizações financeiras e de crédito, esse trabalho é realizado por uma rede neural, analisando dados como idade do cliente, solvência, histórico de crédito, etc.
- Previsão de eventos. Ele usa a tecnologia de análise e previsão da próxima etapa ou evento lógico. Por exemplo, o resultado de situações econômicas no mercado de ações, a alta ou a queda das ações.
- Este é um dos aplicativos mais populares. Hoje é amplamente utilizado no Google. Por exemplo, quando o usuário está procurando uma foto, ou ao focar, quando o rosto de uma pessoa é reconhecido e destacado.
Estas são as principais direções de uso da ANN. Claro, a lista não termina aí – eles são amplamente utilizados na cibernética, programação, arquitetura e outras áreas da atividade humana.
Uma espécie de RNA.
Para dar a resposta mais completa à pergunta sobre o que é uma rede neural, como funciona e quais tarefas realiza, é necessário determinar seus tipos. Redes neurais convolucionais e recorrentes são distinguidas.
O primeiro tipo – convolucional – é o tipo mais popular. Sua eficácia foi testada na prática. Em primeiro lugar, para o reconhecimento de imagens visuais: seja uma imagem, uma fotografia ou um vídeo. Em segundo lugar, para prever quaisquer objetos que serão do interesse do usuário na Internet (vídeo, música, livros, etc.). Nesse caso, eles são usados para coletar e processar certas informações sobre uma pessoa, retiradas de fontes abertas na Internet, e o histórico de consultas em mecanismos de busca.
As espécies recorrentes no processo de trabalho, ou seja, as conexões de neurônios individuais, formam um ciclo simples. Além disso, cada conexão possui características individuais. Por exemplo, eles diferem uns dos outros em prioridade e seus nós podem ser ocultos e introdutórios. Ao contrário do tipo anterior, aqui você pode dar à máquina instruções sobre quais objetos ou dados “prestar atenção” e submetê-los a um processamento mais cuidadoso. São utilizados, via de regra, no reconhecimento de textos, seja um tradutor do Google, ou um aplicativo embutido em smartphones com sistema operacional iOS – Siri.
Como a rede neural é treinada.
Uma das principais funções das redes neurais é a capacidade de aumentar sua própria base de conhecimento de habilidades com base em informações obtidas anteriormente. A produtividade aumenta com o aprendizado. O processo de aprendizagem aqui é possível devido aos pesos sinápticos das conexões interneuronais, bem como aos limiares e parâmetros de suas funções de ativação.
O próprio conceito de “aprendizagem de redes neurais” está associado a um grande número de processos diferentes, o que torna quase impossível definir o processo em si. Mas a tese generalizada pode ser formulada como um processo no qual os parâmetros desocupados da RNA são ajustados automaticamente ao ambiente no qual a rede está inserida. Assim, o tipo de treinamento depende das configurações.
