O que é uma rede neural – como funciona e para que serve

As redes neurais se tornaram parte essencial da vida das pessoas. Essa tecnologia é usada de forma visível e invisível. As pessoas usam redes neurais mesmo sem perceber e sem fazer isso de propósito. Para entender o que é uma rede neural, primeiro vale ver onde ela é aplicada.

Redes neurais ao nosso redor

Serviços financeiros

Detecção de fraudes: as redes neurais analisam transferências para identificar atividades suspeitas. As transações duvidosas selecionadas depois são verificadas por funcionários dos bancos.

Negociação na bolsa: as redes neurais analisam dados de mercado e prevêem tendências. Elas podem realizar operações de forma autônoma.

Uso no dia a dia

Smartphones: as redes neurais melhoram a qualidade das fotos, processam imagens automaticamente e controlam funções da câmera.

Publicidade: otimização de campanhas publicitárias por meio da análise de dados sobre usuários e suas preferências.

Assistentes de voz: Siri, Alexa e Google Assistant usam redes neurais para entender e processar comandos de voz.

Medicina

Diagnóstico de doenças: as redes neurais analisam raios X e ressonâncias magnéticas para detectar anomalias. Isso acelera o trabalho dos profissionais de saúde, já que é mais prático examinar a área problemática na imagem do que a imagem inteira.

Medicina personalizada: algoritmos baseados em redes neurais podem processar informações sobre pacientes. Por exemplo, dados genéticos e histórico clínico. Após o processamento, a rede neural sugere um esquema de tratamento personalizado.

Telemedicina e assistentes virtuais: as redes neurais analisam sintomas de pacientes e fornecem recomendações preliminares de tratamento.

Indústria do entretenimento

Criação de conteúdo: redes neurais generativas criam música, pinturas e até roteiros para filmes.

Videogames: a IA controla o comportamento dos NPCs — personagens não jogáveis. Isso cria uma experiência de jogo mais realista e variada.

Varejo

Personalização de recomendações: as redes neurais analisam o comportamento dos usuários para sugerir produtos que possam interessá-los. Isso aumenta significativamente as vendas.

Otimização da cadeia de suprimentos: os algoritmos estudam o mercado e prevêem a demanda por produtos. Isso ajuda a calcular quanto estoque vale a pena manter e quando fazer novas reposições.

Transporte e logística

Veículos autônomos: as redes neurais processam dados de sensores e câmeras para controlar veículos sem intervenção humana. No momento da publicação deste artigo, a tecnologia funciona em modo de teste.

Otimização de rotas: as redes neurais ajudam a definir as melhores rotas de entrega, considerando o trânsito e as condições climáticas.

Educação

Aprendizado adaptativo: as redes neurais analisam o desempenho dos alunos. Elas oferecem materiais educacionais personalizados com base no nível de preparação.

Correção automática de trabalhos: processamento de textos e avaliação da qualidade dos trabalhos escritos. Verificação de respostas certas e erradas em testes.

Como as redes neurais funcionam

Uma rede neural é um modelo computacional inspirado no cérebro humano. Elas são treinadas em um grande volume de dados. O processo de treinamento inclui ajustar os pesos das conexões entre neurônios para minimizar o erro de previsão. Isso se parece com a forma como o cérebro humano aprende a reconhecer padrões e tomar decisões. Os modelos prontos conseguem aplicar seus conhecimentos na prática. Por exemplo, ajudando usuários.

Estrutura de uma rede neural

Neurônios são os elementos básicos que compõem uma rede neural. Cada neurônio recebe dados de entrada, processa essas informações e repassa o resultado para outros neurônios.

Camadas: os neurônios são organizados em camadas. Existem três tipos principais de camadas:

Camada de entrada — recebe as informações iniciais.

Camadas ocultas — processam os dados, extraindo padrões e relações ocultas.

Camada de saída — fornece o resultado final do processamento dos dados.

Processo de treinamento

A inicialização dos pesos em redes neurais é o processo em que cada conexão entre neurônios recebe um valor inicial antes do início do treinamento. Esses valores também são chamados de pesos.

Treinamento: a rede neural aprende com os dados, ajustando os pesos das conexões com o algoritmo de retropropagação do erro, ou backpropagatio. Isso minimiza a diferença entre as previsões da rede e as informações reais.

Generalização: depois do treinamento, a rede neural pode processar novos dados e fazer previsões. Por exemplo, responder a perguntas ou levantar hipóteses, como faz o ChatGPT.

Tipos de redes neurais

Redes neurais convolucionais CNN: são usadas com frequência para processar imagens e vídeos. Elas conseguem detectar padrões e objetos em imagens, o que as torna indispensáveis em aplicações como direção autônoma e diagnóstico médico.

Redes neurais recorrentes RNN: aplicadas ao trabalho com sequências de dados, como análise de texto ou séries temporais. Elas lembram dados anteriores, o que permite considerar o contexto.

Redes adversariais generativas GAN: usadas para gerar novos dados, como imagens ou música. Elas funcionam em conjunto, em que uma rede geradora cria os dados e a outra, o discriminador, avalia sua realismo.

Perguntas populares sobre redes neurais

O que são alucinações em redes neurais?

Alucinações são situações em que a rede neural gera dados que não correspondem à realidade. Por exemplo, inventa fatos que não existem. Ou identifica objetos em uma foto que, na verdade, não estão lá.

O que é um prompt na rede neural?

Prompt é a instrução inicial dada à rede neural. Prompts precisos e detalhados ajudam a obter as melhores respostas.

Como explicar o que é uma rede neural para leigos?

Imagine uma rede neural como um grande grupo de pessoas trabalhando em uma mesma tarefa. Cada pessoa é um neurônio. Ela processa uma parte da informação e a repassa adiante na cadeia. Isso continua até chegar ao resultado final.

Vantagens e desvantagens das redes neurais

Vantagens

Capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados

Na área da saúde, as redes neurais são usadas para analisar exames médicos. Para isso, os modelos precisam ser treinados com milhares de exames de ressonância magnética e tomografia computadorizada.

Um estudo da Universidade Stanford mostrou que algoritmos de aprendizado profundo podem detectar pneumonia em raios X de tórax com precisão superior à de radiologistas.

Alta precisão em tarefas de classificação e reconhecimento

Redes neurais do tipo CNN são usadas para reconhecimento facial. No teste LFW, ou Labeled Faces in the Wild, algoritmos modernos atingiram 99% de precisão na identificação de rostos. Isso ajuda dispositivos modernos em seus sistemas de segurança, como o desbloqueio de aparelhos.

Automação de processos complexos e tomada rápida de decisões

Na área de logística, empresas como a Amazon usam redes neurais para otimizar rotas de entrega. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados de trânsito e condições climáticas em tempo real, o que ajuda a melhorar a eficiência e reduzir o tempo de entrega.

Desvantagens

Exigem muitos recursos computacionais

Treinar grandes modelos, como o GPT-3, exige enorme poder de processamento e energia. Para treinar até uma versão antiga da rede neural da OpenAI foram usados supercomputadores com mais de 10 mil processadores gráficos. Foram consumidos 1,3 mil megawatts-hora de eletricidade. Esse processo está ao alcance apenas de grandes corporações.

Dependem da qualidade dos dados de treinamento

Em 2014, a Amazon enfrentou um problema ao usar um algoritmo de seleção de candidatos. Ele acabou sendo tendencioso contra mulheres. O algoritmo foi treinado com dados que refletiam preferências históricas por candidatos homens, o que levou à discriminação de gênero.

Podem gerar erros ou alucinações.

Um estudo mostrou que as redes neurais podem ser vulneráveis a alucinações na forma de erros de reconhecimento de imagens. Por exemplo, os algoritmos podem identificar incorretamente objetos em uma imagem com pequenas alterações nos pixels que não são visíveis ao olho humano.