Redes neurais são sistemas de processamento de informação inspirados no funcionamento do cérebro humano. É um dos pilares da inteligência artificial e sua importância na revolução tecnológica contemporânea é inegável!
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A origem da Rede Neural
Esta história fascinante envolve pesquisas em psicologia, neurociência e ciência da computação. Representa um momento na história em que o homem e a máquina se aproximaram nos campos científicos
Warren McCulloch e Walter Pitts
A busca por aproximar a máquina do ser humano remonta tempos mais antigos, mas vamos voltar para a década de 40. Foi nesta época que Warren e Walter introduziram suas primeiras pesquisas sobre neurônios artificiais.
Warren McCulloch era um neurologista e psiquiatra, enquanto Walter Pitts era um matemático autodidata.
McCulloch trouxe sua formação em medicina e psicologia para sua pesquisa, enquanto Pitts contribuiu com sua expertise em matemática e lógica. Apesar de não ter educação formal em nível universitário, juntos, eles formaram uma parceria notável.
Sua pesquisa conjunta se concentrou na criação de um modelo matemático que descrevia o funcionamento dos neurônios biológicos, culminando no desenvolvimento do “neurônio de McCulloch-Pitts”.
Essa colaboração visionária tinha motivações profundas, pois buscavam compreender como o cérebro processa informações e como esse processo poderia ser replicado em sistemas artificiais, estabelecendo assim as bases para futuros avanços na área.
Frank Rosenblatt e os Perceptrons
Já na década de 50, temos Frank Rosenblatt (1928-1971), um renomado cientista da computação e psicólogo.
As descobertas pioneiras de Warren e Walter no campo da neurociência computacional, estabeleceram as bases conceituais para uma compreensão matemática do funcionamento dos neurônios biológicos.
No entanto, foi Frank Rosenblatt, décadas mais tarde, que deu um passo fundamental em direção à aplicação prática desses conceitos. Inspirado pelas ideias de McCulloch e Pitts, Rosenblatt desenvolveu o “Perceptron” na década de 1950.
O Perceptron não apenas compartilhava a estrutura de entrada, ponderação e limiar do neurônio de McCulloch-Pitts, mas também introduziu a inovadora capacidade de aprendizado.
Rosenblatt desenvolveu um algoritmo de treinamento que permitia ao Perceptron ajustar automaticamente os pesos de suas entradas com base em exemplos de treinamento. Isso permitiu que o Perceptron fosse treinado para realizar tarefas de classificação e reconhecimento de padrões.
A criação do Perceptron foi um marco significativo no campo da inteligência artificial e das redes neurais artificiais, lançando as bases para futuros desenvolvimentos e pesquisas em aprendizado de máquina e processamento de informações.
Anos de 1960 e 970: um pequeno hiato.
Após as inovações trazidas por Frank Rosenblatt na década de 1950 com o Perceptron, o campo das redes neurais entrou em um período de relativo silêncio.
Durante esse tempo, outras abordagens em inteligência artificial, como a lógica simbólica e as máquinas de vetores de suporte, ganharam destaque, enquanto as redes neurais ficaram em segundo plano.
No entanto, a semente do conhecimento continuou a germinar nos bastidores, preparando o terreno para o renascimento notável que ocorreria com as contribuições de David Rumelhart na década de 1980.
David Rumelhart: Visionário das Redes Neurais e Pioneiro da Retropropagação de Erro
David Rumelhart era um psicólogo e cientista cognitivo por formação que avançou com as pesquisas de Frank a partir da década de 80. Sua contribuição mais notável foi o desenvolvimento do algoritmo de Retropropagação de erro, que revolucionou o campo do aprendizado de máquina e das redes neurais artificiais.
Rumelhart percebeu que para que as redes neurais fossem verdadeiramente eficazes na resolução de tarefas complexas, era necessário encontrar uma maneira de treiná-las de maneira mais eficiente.
Sendo assim, ele se baseou nas ideias de Rosenblatt e nos conceitos fundamentais estabelecidos por McCulloch e Pitts, mas introduziu um método inovador de atualização dos pesos da rede.
A retropropagação de erro permitiu que as redes neurais ajustassem seus pesos com base no erro cometido durante a tarefa, propagando esse erro de volta pela rede e ajustando os pesos das camadas intermediárias.
Isso tornou possível treinar redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, para tarefas extremamente complexas, como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Geoffrey Hinton: O avanço das Redes Neurais
À medida que David Rumelhart desbravou novos caminhos no campo das redes neurais artificiais, ele abriu as portas para uma geração de cientistas e pesquisadores. Entre esses visionários estava Geoffrey Hinton.
Geoffrey Hinton, um psicólogo cognitivo e cientista da computação, estava profundamente inspirado pelas contribuições de Rosenblatt, Rumelhart e outros pioneiros.
Hinton, compartilhava a visão de Rumelhart de que a eficiência do treinamento de redes neurais era um desafio a ser superado. Inspirado por essa ideia, Hinton concentrou-se em aprimorar o treinamento e tornar as redes neurais mais eficazes em tarefas complexas.
Dessa forma, Hinton e sua equipe desenvolveram algoritmos de treinamento mais eficazes, como a “inicialização de peso” e a “normalização em lote” que aceleraram o treinamento de redes neurais profundas.
Além disso, uma de suas contribuições notáveis foi a introdução das “redes neurais convolucionais” (CNNs), projetadas especificamente para tarefas de visão computacional.
As CNNs mostraram-se altamente eficazes na detecção de características em imagens e na classificação de objetos, impulsionando avanços significativos no reconhecimento de imagem e em aplicações como veículos autônomos.
Outro marco notável foi a pesquisa e desenvolvimento de “redes neurais recorrentes” (RNNs), que lidam com sequências de dados, como texto e áudio, de maneira altamente eficaz.
Isso impulsionou avanços significativos em tarefas como tradução automática e processamento de linguagem natural.
Neste sentido, Geoffrey Hinton introduziu inovações cruciais que tornaram as redes neurais ainda mais poderosas e versáteis. Isto estabeleceu as bases para muitos dos avanços notáveis que vemos hoje em aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
O que há de novo
Um marco recente no avanço da tecnologia de Redes Neurais é o desenvolvimento do modelo GLOM, apresentado por Geoffrey Hinton.
O GLOM aborda dois dos problemas mais difíceis para os sistemas de percepção visual: compreender uma cena inteira em relação aos objetos e às suas partes naturais e reconhecer os objetos quando vistos de uma nova perspectiva.
A ideia do GLOM combina as melhores propriedades das duas gerações anteriores de IA: a primeira geração, que tentou reconhecer objetos de geometria, e a segunda geração, que se baseou em aprendizagem profunda, formando a rede neural com grandes volumes de dados e informação.
O GLOM apresenta boas expectativas no sentido de alcançar a percepção da IA num método mais humano do que as redes neuronais atuais. Esta tecnologia pode representar a próxima geração de redes neurais artificiais.
Portanto, o desenvolvimento do modelo GLOM é um marco importante no avanço atual da tecnologia de Redes Neurais.
Implicações sociais e éticas das Inteligências artificiais.
Em uma reviravolta surpreendente, Hinton anunciou sua saída do Google neste ano de 2023. Ele trabalhou meio período no Google por uma década nos esforços de desenvolvimento de IA da big tech, mas desde então passou a se preocupar com a tecnologia e o papel que representa em seu avanço.
Hinton decidiu deixar o Google para poder falar livremente sobre os riscos da IA. Ele alertou para um ‘cenário de pesadelo’ com ‘pessoas mal-intencionadas’ usando inteligência artificial.
Além disso, expressou preocupação com o potencial de chatbots de IA para espalhar desinformação e acabar com postos de empregos.
Essa decisão destaca a importância do debate ético em torno da IA. À medida que a tecnologia avança, é crucial considerar as implicações sociais e éticas.
A saída de Hinton do Google serve como um lembrete poderoso de que mesmo aqueles que estão na vanguarda do desenvolvimento da IA estão conscientes dos possíveis perigos e estão tomando medidas para alertar o público.
Conclusão
À medida que exploramos a fascinante história das redes neurais, fica claro que essa tecnologia é um testemunho vivo do potencial humano para a inovação. O ser humano nunca esteve tão próximo de criar uma tecnologia tão próxima da capacidade cognitiva do ser humano.
Ao mesmo tempo que isto é fantástico, devemos sempre questionar os rumos e as utilizações dessa tecnologia por parte das empresas e das pessoas.
Nossa jornada com as redes neurais continua, e o futuro promete avanços ainda mais notáveis. Conforme esta tecnologia se aprimora, devemos manter um compromisso firme com a ética e a responsabilidade social, assegurando que as redes neurais e outras tecnologias de IA sirvam para o benefício da humanidade, mantendo nossa dignidade, valores e segurança.
A história das redes neurais é uma história de descobertas impressionantes, mas é também uma lembrança constante de que nossa capacidade de criar deve estar alinhada com nossa responsabilidade de proteger e promover o bem-estar de todos.