As Redes Neurais Artificiais: 
Aprendizado e Plasticidade

 Malcon Anderson Tafner

Alan Turing, um dos criadores da computação

Como Funciona o Sistema Nervoso O Que é a Plasticidade Neuronal Redes Neurais Artificiais Simulando a Plasticidade Conclusões e o Futuro Para Saber Mais O Autor

As redes neurais artificiais representam um novo paradigma metodológico no campo da Inteligência Artificial, ou seja, no desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de imitar tarefas intelectuais complexas, tais como a resolução de problemas, o reconhecimento e classificação de padrões, os processos indutivos e dedutivos, etc.

Ao contrário dos sistemas heurísticos, assim chamados porque procuram obter sistemas inteligentes baseados em lógica e em processamento simbólico (por exemplo, os sistemas especialistas); as redes neurais artificiais se inspiram em um modelo biológico para a inteligência, isto é, na maneira como o cérebro é organizado em sua arquitetura elementar, e em como a mesma é capaz de executar tarefas computacionais.

Da mesma maneira que no cérebro, as redes neurais artificiais são organizadas na forma de um número de elementos individuais simples (os neurônios), que se interconectam uns aos outros, formando redes capazes de armazenar e transmitir informação provinda do exterior. Outra capacidade importante das redes neurais artificiais é a auto-organização, ou plasticidade, ou seja, através de um processo de aprendizado, é possível alterar-se os padrões de interconexão entre seus elementos. Por este motivo, as redes neurais artificiais são um tipo de sistema conexionista, no qual as propriedades computacionais são resultado dos padrões de interconexão da rede, como acontece também no sistema nervoso biológico.

Neste artigo, procuramos dar ao leitor noções introdutórias sobre como funcionam as redes neurais artificiais, no que elas são e que não são similares ao sistema nervoso biológico, e como pode ser simulada a plasticidade neuronal (base do aprendizado) em uma rede neural artificial. Para tornar mais claras as interessantes aplicações desse novo paradigma, damos um exemplo de uma rede neural artificial que é capaz de reconhecer automaticamente a voz, diferenciando entre as palavras "branco" e "preto ".

O Autor

Malcon Anderson Tafner, MSc. Gaduado em Ciências da Computação pela Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB), mestre e doutorando em Engenharia de Produção (concentração em Inteligência Artificial) pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Exerce atividades como professor desde 1988 na Escola Técnica do Vale do Itajaí e desde 1993 como Professor da Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB).