Rede NeuralAs redes neurais são sistemas que se baseiam nos neurônios humanos. Eles são utilizados para fazer a programação de computadores, fornecendo uma espécie de inteligência para as máquinas.

Suas pesquisas impulsionaram os estudos sobre inteligência artificial, mas declinaram na década de 70. Porém, após a década de 80 novas descobertas foram realizadas na área.

Dentre as vantagens dessas redes estão:

  • Grande capacidade de aprendizado (possibilidade de errar e aprender com os erros);
  • São mais tolerantes à falhas;
  • Oferecem uma resposta mais rápida e em tempo real.

Como Funcionam as Redes Neurais?

Dentro deste sistema existem neurônios artificiais que possuem entradas para receber determinados tipos de sinais. Esses neurônios possuem processadores que oferecem um feedback, dependendo dos dados de entrada e saída. Há uma saída binária que será “Sim” ou “Não”, baseada no resultado daquilo que foi processado. Assim como no nosso corpo, quanto maior o número de células, mais rápido será feito o processamento dessas informações. A esse conjunto de células que processam um dado (chamado de nós), dá-se o nome de rede neural.

Breve História das Redes Neurais

Década de 40

Em 1943, Warren McCulloch, um neurofisiologista e o matemático Walter Pitts, fizeram uma analogia entre os neurônios e o processamento eletrônico, no artigo “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous”. A partir daí, muitos outros pesquisadores, começaram a estudar essa linha de pesquisa. Uma das publicações que iniciaram os estudos sobre essas redes foi a de John von Neumann, “The General and Logical Theory of Automata”, baseado nas pesquisas de McCulloch e Pitts.

Década de 50

O primeiro computador a utilizar a teoria de redes neurais foi o Snarc, criado por Mavin Minsky, em 1951. Ele fazia a simulação de uma cadeia neural, mas não chegou a implementar de fato um processamento de informação eficaz. Sendo apenas um incentivo para novos projetos na área. Em 1956, na primeira conferência sobre Inteligência Artificial, o pesquisador Nathaniel Rochester apresentou um modelo de neurônios interconectados que responderiam de acordo com os estímulos do ambiente. Já em 1959, Frank Rosenblatt, da Universidade de Cornell, apresentou uma rede de neurônios múltiplos, chamada de Perceptron. Ela foi a primeira máquina a processar informação a partir da teoria das redes neurais. Mas, seu modelo foi contestado no fim da década de 50 e todo o investimento financeiro para essa área foi cancelado. Nos anos seguintes novas pesquisas começaram a ser feitas.

Década de 70

As redes neurais foram consideradas uma das formas de estudo inviável, sendo utilizado um novo método de pesquisa, o modelo lógico. A área quase foi deixada de lado nesta década, principalmente, porque entrou em descrédito após pesquisas afirmarem que as redes neurais teriam o mesmo poder do cérebro humano ou seriam mais inteligentes que ele.

Década de 80

Na década de 80, outros pesquisadores propuseram novos desenvolvimentos e pesquisas na área. Em 1982, por exemplo, os estudos se tornaram mais sólidos com a participação de Irra Skurnick, administrador de programas da Defense Advanced Research Project Agency (DARPA). Já em 1987, foi realizada, em São Francisco, a IEEE International Conference on Neural Networks, a primeira Conferência de Redes Neurais. Como consequência, foram criadas a International Neural Networks Society (INNS), em 1989 e a Transactions on Neural Networks (IEEE), em 1990.

A partir daí, novos estudos e instituições focadas na neurocomputação foram criadas, dando continuidade às pesquisas na área.

Textos produzidos por Stephanie Cristhyne A. da Silva