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Inteligência artificial

Rede neural

Rede neural artificial é um modelo computacional composto por operações conectadas e parâmetros ajustáveis. Transforma entradas em saídas e pode aprender relações a partir de dados. A inspiração no cérebro não torna o modelo uma reprodução completa do funcionamento humano.

Escrito pela equipe Compuzilla

Publicado em . Atualizado em .

Também chamado de: rede neural artificial, neural network

Neste verbete
Compuzilla sorrindo ao lado de um diagrama: Rede neural.

Rede neural

  1. Entradas numéricas
  2. Operações e parâmetros
  3. Saídas do modelo
O desenho representa uma transformação computacional e não uma reprodução anatômica do cérebro. Ilustração: equipe Compuzilla.

Operações e parâmetros

Uma rede combina transformações numéricas. Parâmetros participam de operações que determinam como sinais de entrada afetam resultados. Em treinamento, um procedimento ajusta esses parâmetros para melhorar um objetivo definido.

Há arquiteturas diferentes. Transformers, por exemplo, usam mecanismos de atenção dentro de redes aplicadas a sequências. Esse exemplo não representa todas as redes neurais.

Aprender uma tarefa não é entender tudo

O resultado depende da arquitetura, dos dados, do objetivo e da avaliação. Desempenho em um conjunto de testes não demonstra competência universal nem consciência. Uma rede pode produzir respostas inadequadas para situações diferentes das observadas no desenvolvimento.

Descrever unidades como neurônios é uma convenção do campo. Não autoriza atribuir a cada unidade uma ideia humana específica. Explicar o modelo exige analisar operações e evidências, em vez de tomar a metáfora biológica como prova de funcionamento.

Próxima leitura

Leia aprendizado de máquina para situar o ajuste do modelo numa abordagem mais ampla.

Na prática

  • Uma rede usada para classificar imagens ajusta parâmetros para relacionar entradas a categorias durante o treinamento.

Continue aprendendo

  • Verbete Aprendizado de máquina — Aprendizado de máquina é uma abordagem em que dados são usados para ajustar um modelo que realiza uma tarefa, como prever valores ou classificar exemplos. O objetivo é funcionar também com casos que não foram usados no ajuste.
  • Verbete Modelo de linguagem — Modelo de linguagem é um modelo que representa regularidades de sequências de linguagem, frequentemente estimando probabilidades de tokens. Alguns modelos geram texto por escolhas sucessivas. Texto fluente não garante precisão factual nem demonstra compreensão humana.
  • Guia Treinamento e inferência em IA: o que acontece em cada fase? — Treinamento ajusta um modelo segundo dados e objetivos. Inferência usa um modelo para produzir resultados a partir de entradas. Em modelos de linguagem, o contexto de uma conversa pode afetar a saída sem significar novo ajuste permanente dos parâmetros.

Fontes para aprofundar