Redes Neurais – O cérebro tecnológico

Se você já se impressionou com a capacidade do seu celular em reconhecer e agrupar fotos de amigos, recebeu uma recomendação de filme que parecia ler sua mente ou teve uma conversa surpreendentemente coesa com um chatbot, você já viu o resultado do trabalho das redes neurais artificiais (RNAs).

Elas são, sem exagero, um dos pilares da revolução da inteligência artificial que vivemos hoje. Mas o que exatamente são essas "redes"? E como elas conseguem "aprender" a executar tarefas tão complexas?

A inspiração central, como o nome sugere, vem da máquina mais incrível que conhecemos: o cérebro humano.

O que é uma rede neural?

Em essência, uma rede neural artificial é um modelo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. Nosso cérebro é composto por bilhões de neurônios interconectados, que processam informações e nos permitem aprender, reconhecer padrões e tomar decisões.

Entenda mais sobre o aprendizado de máquina aqui.

Uma RNA tenta simular isso usando "neurônios" artificiais, também chamados de nós.

Imagine um neurônio artificial como um pequeno tomador de decisão. Ele recebe várias informações (entradas), avalia a importância de cada uma delas e, com base nessa avaliação, decide se deve "disparar" e passar um sinal (saída) adiante.

A anatomia digital

Uma rede neural não é apenas um amontoado de nós, ela é organizada em uma arquitetura de camadas:

1. Camada de entrada: é a porta de entrada dos dados brutos. Se a tarefa é reconhecer uma imagem, a camada de entrada recebe os dados de cada pixel. Se for analisar um texto, recebe as palavras ou frases.

2. Camadas ocultas: são camadas de neurônios digitais posicionadas entre a entrada e a saída. É aqui que os dados são processados, onde os padrões são identificados e as características são extraídas. Uma rede com múltiplas camadas ocultas é o que chamamos de aprendizagem aprofundada (deep learning).

3. Camada de saída: apresenta o resultado final. Após passar pelas camadas ocultas, a rede fornece sua resposta (por exemplo: "Isso é um gato" ou "A probabilidade de fraude é de 90%").

Pesos, vieses e funções de ativação

A verdadeira inteligência da rede não está nos nós, mas nas conexões entre eles. Cada conexão possui um "peso". Esse peso é um valor numérico que determina a importância de uma entrada.

Pense assim: se você vai decidir se leva um guarda-chuva, você dá um "peso" maior para a previsão do tempo (entrada 1) do que para o palpite do seu vizinho (entrada 2). A rede neural faz o mesmo, ajustando esses pesos para dar mais importância às entradas que levam às respostas corretas.

Além do “peso”, há também o “viés” (bias), que pode ser entendido como a "inclinação" ou "tendência" natural do neurônio. É um valor independente, somado ao resultado das entradas ponderadas, que atua como uma predisposição. Um viés positivo alto significa que o neurônio já está "inclinado" a ativar, precisando de menos estímulo das entradas para fazê-lo. Um viés negativo alto o torna "resistente", exigindo um sinal muito mais forte para disparar. Essa "inclinação" inicial é um parâmetro vital que a rede aprende e ajusta durante o treinamento para encontrar o ponto de decisão ideal.

Depois que o neurônio soma todas as suas entradas ponderadas e adiciona o viés, ele passa esse valor por uma "função de ativação". Ela funciona como um interruptor, decidindo se o sinal é forte o suficiente para ser passado adiante para a próxima camada.

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Como uma rede neural aprende?

Uma rede neural não nasce sabendo. Ela aprende através de um treinamento de tentativa e erro em alta velocidade.

Imagine que queremos treinar uma rede para diferenciar fotos de cães e gatos.

• Entrada: primeiro, precisamos de muitos dados rotulados. Fornecemos à rede milhares de imagens, cada uma marcada como "cão" ou "gato", por exemplo.
• Propagação direta (forward propagation): pegamos uma imagem de gato. Os pesos iniciais da rede são aleatórios. A rede processa a imagem e "dá um palpite" de um resultado, por exemplo: "55% cão".
• Função de perda (loss function): nós comparamos a resposta da rede ("cão") com o rótulo correto ("gato"). Vemos que ela errou. A "função de perda" calcula o quão errada foi essa adivinhação.
• Retropropagação (backpropagation): este é o conceito mais importante. A rede usa o "cálculo do erro" para voltar camada por camada e ajustar levemente os pesos em suas conexões. A lógica é: "Essas conexões me levaram ao erro, vou diminuir um pouco a importância delas e aumentar as que poderiam levar a 'gato'".
• Repetir: repetimos esse processo milhões de vezes, com todas as imagens do nosso conjunto de dados.

É como aprender a jogar dardos. Você joga (palpite), vê o quão longe do alvo acertou (erro) e ajusta sua mira e força (pesos) para o próximo arremesso. A rede neural faz isso até que seus "palpites" sejam consistentemente precisos.

Nem toda rede é igual

Redes neurais não são uma solução única. Diferentes arquiteturas são criadas para resolver diferentes problemas. As mais comuns são:

1. Redes neurais convolucionais (CNNs)

• Especialidade: visão Computacional. As CNNs são as mestras em entender imagens. Elas não olham a imagem inteira de uma vez. Em vez disso, usam "filtros" (convoluções) para analisar a imagem em pequenos pedaços, identificando primeiro bordas e texturas, depois formas mais complexas (como um olho ou um nariz), até finalmente entender o objeto completo (um rosto).
• Usos: reconhecimento facial, carros autônomos (identificando placas e pedestres), diagnósticos médicos (encontrando tumores em raios-X), entre outros. Mesmo que essas atividades já existissem antes, elas foram consideravelmente aprimoradas com as redes neurais.

2. Redes neurais recorrentes (RNNs)

• Especialidade: sequências e memória. As RNNs são projetadas para entender dados sequenciais, onde a ordem importa. Elas possuem "memória", significando que o resultado de um passo anterior influencia o processamento do passo atual. Para entender a palavra "ele" em uma frase, por exemplo, você precisa lembrar qual substantivo masculino foi mencionado antes. As RNNs fazem isso.
• Usos: tradução automática, legendagem de vídeos, chatbots, previsão do mercado de ações (onde o preço de ontem afeta o de hoje), entre outros.

3. Redes neurais feedforward (e perceptron)

Esta é a forma mais básica de rede neural, onde a informação flui em apenas uma direção: da entrada para a saída, sem "loops" ou memória. O Perceptron é o tipo mais simples, com apenas uma camada. Elas são ótimas para problemas de classificação mais diretos.

Onde as redes neurais estão moldando nosso mundo?

• No seu dia a dia: filtros de spam no e-mail, sistemas de recomendação de séries, filmes ou músicas e assistentes de voz inteligentes.
• Na saúde: análise de exames de imagem com precisão sobre-humana e auxílio na descoberta de novos medicamentos.
• No varejo: previsão de demanda de estoque e personalização de ofertas para clientes.
• Na Indústria: manutenção preditiva (prevendo falhas em máquinas antes que aconteçam) e otimização de cadeias de suprimentos.

O futuro é neural

A principal contribuição das redes neurais é a mudança fundamental na forma como instruímos os computadores. Passamos de uma abordagem onde precisávamos programar regras explícitas para cada decisão, para um modelo onde apresentamos exemplos e deixamos o próprio sistema inferir essas regras. Essa flexibilidade é o que permitiu os grandes avanços que vemos hoje, desde a compreensão da linguagem natural até a visão computacional em carros autônomos.

Referências: O que é uma rede neural? | IBM, O que é uma rede neural? – Explicação sore rede neural artificial – AWS, O que é uma rede neural e como ela funciona? | Google Cloud