As redes neurais artificiais (RNAs) são usadas em diversas tecnologias que estão na nossa mão: de assistentes virtuais (como Siri e Alexa) e carros autônomos. Por isso, se você não sabe o que elas são e como funcionam, veja esta matéria do Olhar Digital.

O que você precisa saber:

O que é uma rede neural

Uma rede neural artificial é um modelo computacional usado em Machine Learning, uma subárea da Inteligência Artificial. Em outras palavras, é um sistema capaz de aprender a partir de dados.

Como o nome sugere, essa tecnologia teve inspiração no funcionamento do cérebro humano. Por isso, a ideia por trás era conseguir desenvolver uma arquitetura computacional capaz de aprender, pensar e decidir como a gente.

Redes neurais artificiais são compostas por nós (também chamados de neurônios)
Representação de um modelo computacional, sendo que cada ponto é um neurônio. Imagem: cybermagician / Shutterstock

Enquanto nos seres humanos há os neurônios e um impulso elétrico percorre por entre eles, nas RNAs existe o perceptron e os sinais são representados como valores matemáticos. Com isso, essa arquitetura consegue realizar operações simultâneas, sem a necessidade de um processador (que permitiria ela atuar dentro de um conjunto específico de regras).

Uma das maiores vantagens das redes neurais artificiais é a sua capacidade de aprender a partir de um conjunto inicial de informações e ajustar suas conexões sinápticas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Como é feita uma rede neural?

A rede neural é organizada em camadas, cada uma das quais é composta por um conjunto de perceptrons que estão interconectados com outros em camadas próximas. Essas conexões entre os neurônios (ou nós) formam uma rede.

Quando a camada de entrada recebe os dados brutos, ela transmite essas informações para as camadas ocultas – que são aquelas que não são nem de entrada, nem de saída. Nessas camadas, os neurônios realizam uma série de processamento dos dados até que alcancem um resultado que será transmitido para a camada de saída.

Mas, como a RNA sabe qual resposta é a certa? Para isso, utilizam-se algoritmos para treiná-la. Assim, ela consegue aprender a partir dos dados e ajudar seus parâmetros para melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Quais os tipos de redes neurais?

Ilustração demonstra funcionamento de uma rede neural convolucional
Ilustração demonstra funcionamento de uma rede neural convolucional. Imagem: Qpt / Shutterstock

Existem vários tipos de redes neurais artificiais, cada uma com suas características e aplicações específicas. Alguns exemplos são:

Redes neurais artificiais: aplicações

A Alexa, presente nas caixinhas de som da Amazon, usa a rede neural no reconhecimento de voz
A Alexa, presente nas caixinhas de som da Amazon, usa a rede neural no reconhecimento de voz. Imagem: Tyler Nottley/Shutterstock

As redes neurais são amplamente utilizadas em diversas áreas, entre elas:

O ChatGPT, por exemplo, foi baseado em uma rede neural de grande escala treinada pela OpenAI. Por isso, o assistente virtual consegue gerar uma previsão de palavras seguintes e completar frases para que, por fim, consiga criar respostas mais precisas e naturais para os usuários. Assim, o ChatGPT é capaz, inclusive, de considerar os sentimentos do usuário na solicitação.