Uma das tecnologias centrais da inteligência artificial são as redes neurais. Nesta entrevista, Tam Nguyen, professor de ciência da computação da Universidade de Dayton, explica como funcionam as redes neurais, programas nos quais uma série de algoritmos tentam simular o cérebro humano.
Quais são alguns exemplos de redes neurais familiares para a maioria das pessoas?
Existem muitas aplicações de redes neurais. Um exemplo comum é a capacidade da câmera do smartphone de reconhecer rostos.
Os carros sem motorista são equipados com várias câmeras que tentam reconhecer outros veículos, sinais de trânsito e pedestres usando redes neurais e virar ou ajustar sua velocidade de acordo.
As redes neurais também estão por trás das sugestões de texto que você vê ao escrever textos ou e-mails e até mesmo nas ferramentas de tradução disponíveis online.
A rede precisa ter conhecimento prévio de algo para poder classificá-lo ou reconhecê-lo?
Sim, é por isso que é necessário usar Big Data no treinamento de redes neurais. Eles funcionam porque são treinados em grandes quantidades de dados para, então, reconhecer, classificar e prever coisas.
No exemplo dos carros sem motorista, seria necessário olhar para milhões de imagens e vídeos de todas as coisas na rua e ouvir o que cada uma dessas coisas é. Quando você clica nas imagens de faixas de pedestres para provar que não é um robô enquanto navega na internet, também pode ser usado para ajudar a treinar uma rede neural. Somente depois de ver milhões de faixas de pedestres, de todos os ângulos e condições de iluminação diferentes, um carro que dirige sozinho seria capaz de reconhecê-las quando estiver dirigindo na vida real.
Redes neurais mais complicadas são realmente capazes de aprender sozinhas. No vídeo vinculado a seguir, a rede recebe a tarefa de ir do ponto A ao ponto B, e você pode vê-la tentando todos os tipos de coisas para tentar levar o modelo ao final do curso, até encontrar um que o faça o melhor trabalho.
Algumas redes neurais podem trabalhar juntas para criar algo novo. Neste exemplo, as redes criam rostos virtuais que não pertencem a pessoas reais quando você atualiza a tela. Uma rede tenta criar um rosto e a outra tenta julgar se ele é real ou falso. Eles vão e voltam até que o segundo não consegue dizer que o rosto criado pelo primeiro é falso.
Os humanos também aproveitam o big data. Uma pessoa percebe cerca de 30 quadros ou imagens por segundo, o que significa 1.800 imagens por minuto e mais de 600 milhões de imagens por ano. É por isso que devemos dar às redes neurais uma oportunidade semelhante de ter o big data para treinamento.
Como funciona uma rede neural básica?
Uma rede neural é uma rede de neurônios artificiais programados em software. Ele tenta simular o cérebro humano, por isso tem muitas camadas de “neurônios” exatamente como os neurônios em nosso cérebro. A primeira camada de neurônios receberá entradas como imagens, vídeo, som, texto, etc. Esses dados de entrada passam por todas as camadas, à medida que a saída de uma camada é alimentada na próxima.
Vejamos um exemplo de rede neural treinada para reconhecer cães e gatos. A primeira camada de neurônios dividirá essa imagem em áreas claras e escuras. Esses dados serão alimentados na próxima camada para reconhecer as arestas. A próxima camada tentaria reconhecer as formas formadas pela combinação de arestas. Os dados passariam por várias camadas de forma semelhante para finalmente reconhecer se a imagem que você mostrou é um cachorro ou um gato de acordo com os dados em que foi treinado.
Essas redes podem ser incrivelmente complexas e consistir em milhões de parâmetros para classificar e reconhecer a entrada que recebe.
Por que estamos vendo tantas aplicações de redes neurais agora?
Na verdade, as redes neurais foram inventadas há muito tempo, em 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram um modelo computacional para redes neurais baseado em algoritmos. Então a ideia passou por uma longa hibernação porque os imensos recursos computacionais necessários para construir redes neurais ainda não existiam.
Recentemente, a ideia voltou em grande forma, graças a recursos computacionais avançados como unidades de processamento gráfico (GPUs). Eles são chips que têm sido usados para processamento de gráficos em videogames, mas também são excelentes para processar os dados necessários para executar redes neurais. É por isso que agora vemos a proliferação de redes neurais.
Publicado em 27/12/2020 12h30
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