Você sabia que as redes que dão suporte ao desenvolvimento da inteligência artificial são baseadas no sistema nervoso humano? Neste vídeo, você aprenderá como cientistas de IA construíram redes neurais artificiais que podem reunir informações de várias fontes e sintetizá-las em um insight, e como entradas adicionais podem ser usadas para treinar uma rede neural de IA.

Redes Neurais – Como as Máquinas Aprendem

Olá! Sou Dion, um dos criadores do Forethought AI. No Forethought, desenvolvemos ferramentas de inteligência artificial para tornar o trabalho mais produtivo.

Redes Neurais Biológicas

Para criar uma máquina que aprende, os primeiros cientistas da computação buscaram inspiração em algo que já é ótimo em aprender: o cérebro humano!

Nosso cérebro é formado por bilhões de células chamadas neurônios. Um neurônio recebe sinais de entrada por uma extremidade, processa essas informações e emite um único sinal de saída. Todos esses neurônios estão interligados em uma enorme rede neural biológica, que nos permite processar informações e reconhecer padrões.

Redes Neurais Artificiais

Inspirados nisso, os cientistas criaram neurônios artificiais, que funcionam de forma parecida: múltiplos sinais de entrada são processados por cálculos simples, resultando em uma saída.

Mas um único neurônio não faz muita coisa. O verdadeiro poder das redes neurais surge quando muitos neurônios artificiais são conectados. Isso possibilita que computadores reconheçam imagens, dirijam carros e até criem arte!

Como uma Rede Neural Aprende?

Vamos construir um sistema de recomendação de filmes para entender como um neurônio funciona.

Temos três críticos de cinema: Ali, Bowie e Casey. Cada um avalia um filme com uma nota de uma a cinco estrelas. Agora, conectamos essas avaliações a um neurônio artificial, que processa as notas e gera uma recomendação para você.

No início, todos os críticos têm o mesmo peso no cálculo. Mas, depois que você assiste ao filme e dá sua própria nota, o sistema aprende! Se sua avaliação for parecida com a de Bowie e Casey, o peso da opinião deles aumenta. Se você discordar de Ali, o peso dele diminui.

Agora, quando um novo filme for avaliado, o sistema dará mais peso aos críticos que costumam concordar com você. Esse processo se repete várias vezes, refinando cada vez mais as recomendações.

Redes Neurais em Ação

Nosso exemplo usou apenas um neurônio, mas redes neurais reais possuem milhões de neurônios organizados em várias camadas:

• Camada de entrada (recebe os dados)

• Camadas ocultas (realizam cálculos complexos)

• Camada de saída (gera o resultado final)

Muitos sistemas de recomendação, como os usados por streamings, redes sociais e lojas online, funcionam assim. Eles analisam as preferências de milhões de usuários e ajustam os pesos da rede em tempo real!

Mas redes neurais vão muito além do entretenimento. Elas estão sendo usadas para:

✅ Criar alimentos mais saudáveis
✅ Prever desastres naturais, como incêndios e enchentes
✅ Ajudar na conservação da vida selvagem
✅ Diagnosticar e até tratar doenças

A inteligência artificial está mudando o mundo. E agora que você sabe como as redes neurais funcionam… o que você vai criar?

Fonte Original: Khan Academy - IA para Educação

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