O que são redes neurais artificiais? Entenda mais sobre a técnica inspirada no cérebro humano

Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos de machine learning com estrutura similar ao cérebro humano, que podem aprender e executar tarefas a partir de treinamentos de dados.

Uma rede neural é composta por neurônios artificiais que vão repassar ou descartar informações de entrada. O modelo então é treinado com grandes quantidades de dados para entender padrões e realizar ações programadas.

RNAs são comumente incorporadas em aplicações de IA generativa, como ChatGPT e Midjourney, por exemplo. Elas também podem ser adotadas em aplicações de IA preditiva ou ferramentas de reconhecimento visual e de fala.

A seguir, entenda o que são, como funcionam e para que servem as redes neurais artificiais.

O que são redes neurais artificiais?

Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos de machine learning (“aprendizado de máquina”, em tradução livre) baseados no funcionamento do cérebro humano, com capacidade de aprender e executar tarefas ao analisar exemplos de treinamento. A definição é sustentada pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).

Ao serem submetidas a treinamentos com uma grande quantidade de dados, as RNAs aprendem a identificar padrões e relações para executar ações, como resolver problemas matemáticos, mapear objetos de uma foto ou responder a questionamentos, por exemplo.

E essa capacidade de fazer com que computadores possam aprender, pensar e tomar decisões como humanos faz com que as redes neurais artificial sejam modelos essenciais para o deep learning (aprendizado profundo), que é amplamente utilizado nas aplicações de IA generativa.

Quais os tipos de redes neurais artificiais?

A lista com os tipos de redes neurais artificiais está em constante expansão, dada a amplitude de números de nós, camadas e interações. Mas os principais tipos de RNAs abrangem:

• Feed-forward: RNA de complexidade simples, cuja a estrutura faz com que a informação se mova em apenas uma direção rumo à camada de saída;
• Convolucionais (CNNs): RNAs que utilizam princípios de álgebra linear, e que são geralmente usadas no reconhecimento de imagens e de padrões;
• Recorrentes (RNNs): redes neurais que podem retroceder, ou seja, a saída de alguns nós pode afetar a entrada de nós anteriores;
• Transformer: rede neural caracterizada pelo mecanismo de atenção, e que ganhou destaque em aplicações de Processamento de Linguagem Natural (NLP);
• Redes Generativas Adversariais (GANs): redes com arquiteturas específicas para gerar novos conteúdos como imagens, músicas ou textos;

Quais são as aplicações de redes neurais artificiais?

Por ser um modelo de aprendizado de máquina, as RNAs são pilares fundamentais para a inteligência artificial. Logo, uma rede neural artificial pode ser aplicada para:

• IA generativa: a rede neural é um elemento importante da IA generativa, cujas aplicações são responsáveis por gerar novos conteúdos a partir de uma grande quantidade de dados;
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): RNAs podem ser usadas para a execução de tarefas de Processamento de Linguagem Natural, como responder a perguntas ou traduzir textos;
• Visão computacional: pode-se usar redes neurais para aplicações de reconhecimento de imagem ou detecção de objetos;
• Reconhecimento de voz: modelos de RNAs são capazes de desenvolver aplicações voltadas para conversão de fala em texto;
• Tomadas de decisão: redes neurais artificiais conseguem desenvolver aplicações para simular tomadas de decisão humanas;
• Previsões: RNAs podem servir de base para aplicações de IA preditiva, de modo a prever ou simular eventos futuros.

Como funcionam as redes neurais artificiais?

As redes neurais artificiais têm estruturas baseadas no cérebro humano, e são compostas por nós (ou neurônios artificiais) com uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas, e uma camada de saída. Os nós são interligados uns aos outros, como se fossem neurônios do cérebro.

Cada nó possui fórmula matemática, peso e limiar próprios. Após a entrada de informações na RNA, o dado será repassado para outro nó, se o resultado da aplicação da fórmula matemática exceder o limite ajustado. Caso contrário, nenhuma informação será repassada para a próxima camada.

Dados relevantes devem percorrer a rede neural e chegar à camada de saída para a execução da tarefa. Em contrapartida, informações que não são repassadas para outros nós são descartadas para evitar o processamento de dados desnecessários da rede neural.

Os desenvolvedores então estipulam propósitos para a RNA, ajustam os limites dos nós, e treinam a rede com um amontoado de dados. Assim, a rede neural artificial passa a identificar padrões e relações, de modo a realizar ações como responder assertivamente a uma pergunta ou localizar gatos em diferentes imagens.

Quais são as vantagens de uma rede neural artificial?

Redes neurais artificiais são pilares importantes da inteligência artificial, especialmente nos segmentos de machine learning e deep learning. Algumas das vantagens da tecnologia envolvem:

• Aprendizado contínuo: RNAs conseguem ajustar seus modelos de acordo com novas necessidades ou dados atualizados;
• Isolamento de informações: redes neurais são capazes de filtrar apenas os dados relevantes para a execução da tarefa estipulada;
• Automação de processos: uma rede neural pode automatizar processos padronizados e repetitivos, como criar um chatbot com processamento de linguagem natural para atender clientes;
• Aumento de produtividade: a RNA pode aumentar a produtividade de pessoas ou empresas ao facilitar a execução de determinadas tarefas.
• Versatilidade de uso: redes neurais artificiais podem ser desenvolvidas para executar diferentes tipos de tarefas, dependendo da estrutura adotada.

Quais são as limitações de uma rede neural artificial?

RNAs também têm limitações, assim como quaisquer outras tecnologias. E as principais dificuldades referentes às redes neurais artificiais englobam:

• Imprecisão de resultados: redes neurais podem apresentar resultados vagos ou imprecisos, dependendo da quantidade de dados usada no treinamento;
• Caixa preta: pode não ser tão simples compreender como a RNA chegou a determinado resultado não condizente com os dados do treinamento;
• Necessidade de muitos dados: uma rede neural precisa ser submetida a treinamentos com uma grande quantidade de dados para apresentar resultados mais assertivos;
• Ajustes frequentes: por conta do aprendizado contínuo, a rede neural artificial precisa ser ajustada de forma frequente para resultados mais eficientes;
• Sistema complexo e caro: desenvolver uma rede neural artificial requer um custo computacional elevado e pode levar um tempo considerável, dependendo das complexidades das tarefas.

Existe diferença entre redes neurais e LLM?

Sim, embora estejam relacionadas no guarda-chuva do deep learning. Vale destacar que todo Large Language Model (LLM) é uma rede neural, mas nem toda rede neural é um LLM.

A rede neural consiste em um modelo computacional, de estrutura simples ou complexa, que permite a um computador aprender e executar tarefas. E no caso, as RNAs podem ser aplicadas a uma ampla variedade da ações.

Já o LLM é um tipo de rede neural projetado para gerar e processar linguagem natural com moldes complexos de aprendizado de máquina. Seu uso é voltado para tarefas relacionadas a texto e idioma, e a tecnologia tem como principais exemplos de aplicação ferramentas como ChatGPT ou Google Gemini.