Inteligência Computacional

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1 Inteligência Computacional INTRODUÇÃO ÀS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Renato Dourado Maia Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros Fundação Educacional Montes Claros

2 Motivação Básica A mente humana, diferente dos computadores digitais, possui uma habilidade notável para processar e armazenar informação imprecisa, parcial, ambígua e pouco estruturada. 2/38

3 Reflexões Iniciais Como o cérebro processa informações? Como o cérebro é organizado? Quais são os mecanismos envolvidos no funcionamento cerebral? Essas são algumas das diversas perguntas que representam grandes desafios para a ciência... 3/38

4 O Cérebro O cérebro é especialista em desempenhar funções importantes, tais como reconhecimento de padrões, controle motor, percepção, inferência, intuição, adivinhações, etc. Entretanto, o cérebro também é preconceituoso, lento, impreciso, realiza generalizações incorretas e, é, geralmente, incapaz de explicar suas próprias ações (embora esse seja um requisito cultural e não funcional). 4/38

5 O Sistema Nervoso Todos os organismos multicelulares possuem algum tipo de sistema nervoso, cuja complexidade e organização varia de acordo com o tipo de animal. O sistema nervoso, por meio de entradas sensoriais, fornece ao organismo informações sobre o estado dos ambientes externo e interno. A informação de entrada é processada, comparada com o conhecimento já adquirido e transformada em ações apropriadas ou absorvidas sob a forma de novo conhecimento. 5/38

6 O Sistema Nervoso O sistema nervoso pode ser organizado em diferentes níveis: Moléculas, sinapses, neurônios, camadas, mapas e sistemas. Uma estrutura facilmente identificável no sistema nervoso é o neurônio, especialista em processamento de sinais. Dependendo das condições de operação, os neurônios são capazes de gerar um sinal, mais especificamente um potencial elétrico, que é utilizado para transmitir informação a outras células. 6/38

7 O Sistema Nervoso Rede Neural Neurônio Cérebro Sinapse O Sistema Nervoso Panorama Geral. 7/38

8 O Sistema Nervoso A Visão da Engenharia Estímulo Sensores Cérebro + Redes Periféricas Atuadores Resposta 8/38

9 Os Neurônios Naturais Os neurônios são considerados as unidades básicas de processamento do cérebro. Em termos fisiológicos, um neurônio é uma célula que possui a função específica de receber, processar e enviar informação a outras partes do organismo. No âmbito das Redes Neurais artificiais, modelos simplificados dos neurônios biológicos, os neurônios artificiais, constituem as unidades básicas de processamento. 9/38

10 Os Neurônios Naturais Os neurônios biológicos estão conectados uns aos outros por meio de conexões sinápticas. Acredita-se que a capacidade das sinapses serem moduladas é a principal base para todos os processos cognitivos, tais como percepção, raciocínio e memória. Sendo assim, algumas informações essenciais sobre neurônios, sinapses e organização estrutural são importantes para o projeto de RNA. Como nosso tempo é curto, veremos apenas os conceitos biológicos particularmente interessantes para o projeto de RNA... 10/38

11 Os Neurônios Naturais. Os neurônios naturais podem possuir diversas formas e diferentes tamanhos. 11/38

12 Os Neurônios Naturais. Os neurônios naturais podem possuir diversas formas e diferentes tamanhos. 12/38

13 Neurônio Natural Simplificado. O processamento de informações tem natureza eletroquímica. 13/38

14 Os Neurônios Naturais A natureza do processamento de informações nos neurônios é eletroquímica: A transmissão de impulsos nervosos dentro do neurônio é um processo de natureza elétrica: Os sinais viajam através dos axônios em forma de potenciais de ação potenciais elétricos breves. A transmissão sináptica é efetivada por meio de um processo de natureza química, realizado pela ação de neurotransmissores. 14/38

15 Os Neurônios Naturais Transmissão de impulsos: As mensagens fluem dos dendritos para o axônio, passando pelo corpo. O disparo do axônio depende da soma dos impulsos recebidos. Um neurônio dispara quando a soma supera um determinado valor, chamado limiar de ação ou limiar de ativação. 15/38

16 Os Neurônios Naturais Uma sinapse é a região de contato entre dois neurônios, na qual há a transmissão de impulsos de um neurônio para outro, do axônio para os dendritos. A comunicação entre dois neurônios pode ter dois efeitos: Excitatório: Um neurônio transmite um sinal estimulante para outro. Inibitório: Um neurônio transmite um sinal inibitório para outro. 16/38

17 Os Neurônios Naturais Quando um impulso chega à sinapse, estimula a liberação de substâncias químicas os neurotransmissores. Os neurotransmissores são recebidos por receptores pós-sinápticos localizados nos dendritos, modificando o PPS potencial pós-sináptico. Há diversos tipos de neurotransmissores, sendo que cada um deles provoca um efeito diferente. Simulação 1 Simulação 2 Simulação 3 17/38

18 Sinapses em Neurônios Naturais. 18/38

19 "Neural Impulses: The Action Potential in Action" from the Wolfram Demonstrations Project 19/38

20 Os Neurônios Naturais Um neurônio pode ser entendido como um dispositivo capaz de receber estímulos de diversos outros neurônios e propagar sua única saída, uma função dos estímulos recebidos e do estado interno, a vários outros neurônios. Diversos neurônios interconectados geram uma estrutura em rede conhecida como rede neural. 20/38

21 Os Neurônios Naturais Um agrupamento de neurônios interconectados pode exibir comportamentos complexos e uma capacidade de processamento de informação que não pode ser predita tomando-se cada neurônio individualmente. Duas características marcantes das redes neurais são a representação distribuída de informação e o seu processamento paralelo. 21/38

22 Revisitando a Motivação Básica O cérebro processa informações de forma diferente dos computadores convencionais: Cérebro: Neurônios têm velocidade de processamento muitas vezes menor do que a de qualquer gate digital. Processador: Processamento extremamente rápido e preciso na execução de sequências de instruções. 22/38

23 Uma Pergunta Pertinente... Como o cérebro consegue ser tão eficiente? 23/38

24 Tentando Responder A eficiência do cérebro é devida ao alto grau de paralelismo no processamento: O cérebro tem aproximadamente 100 bilhões de neurônios. Como cada neurônio possui entre 100 e conexões, o cérebro possui cerca de 60 trilhões de conexões! Cada pessoa pode dedicar conexões para armazenar cada segundo de experiência (65 anos possuem dois bilhões de segundos). Durante os dois primeiros anos de vida, um milhão de conexões são formadas por segundo! 24/38

25 Tentando Responder O cérebro não roda programas! Ele controla o comportamento com o objetivo de garantir a sobrevivência! Características incríveis do cérebro: Adaptabilidade por intermédio de aprendizado. Comportamento sensível ao contexto. Tolerância a erro. Capacidade de operar com conhecimento parcial. Grande capacidade de memória (acessada por conteúdo). Capacidade de processamento paralelo e em tempo real. 25/38

26 Tentando Responder O cérebro é capaz de perceber regularidades no meio e gerar abstrações que capturam a estrutura destas regularidades, possibilitando a predição de observações futuras e o planejamento de ações visando o atendimento de múltiplos objetivos. 26/38

27 Tentando Responder De aorcdo com uma pqsieusa de uma uinrvesriddae ignlsea, não ipomtra em qaul odrem as lrteas de uma plravaa etãso: a úncia csioa iprotmatne é que a piremria e útmlia lrteas etejasm no lgaur crteo. O rseto pdoe ser uma ttaol bçguana que vcoê pdoe andia ler sem pborlmea. Isso orcroe pqorue nós não lmeos cdaa lrtea isladoa, mas a plravaa cmoo um tdoo. 27/38

28 Encontre o <5> que fica acima do <+>, à direita do vazio, abaixo do <3> e à esquerda do 28/38

29 Encontre o <5> que fica acima do <+>, à direita do vazio, abaixo do <3> e à esquerda do 29/38

30 Conhecemos o Cérebro? Já está disponível um conhecimento avançado da arquitetura fisiológica do cérebro, mas ainda é um mistério o mecanismo fundamental empregado por ele para realizar computação de alto nível. O romantismo deve ser deixado de lado: RNA não imitam o cérebro! Elas na verdade utilizam o cérebro com inspiração, tendo como base o conhecimento sobre como pensamos que o cérebro funciona! 30/38

31 Conhecemos o Cérebro? Simulações em computadores digitais de modelos matemáticos de redes neurais podem ajudar a extrair conhecimento acerca do desempenho e do potencial de processamento do cérebro. Síntese Computacional de Fenômenos Naturais! 31/38

32 Aprendizagem e Memória Em geral, a aprendizagem global é resultado de alterações locais nos neurônios. Existem diversas formas de modificações possíveis em um neurônio: Dendritos podem nascer ou serem removidos. Alguns dendritos podem esticar ou encolher, permitindo ou eliminando, respectivamente, a conexão com outras células. Novas sinapses podem ser criadas. Sinapses podem sofrer alterações Sinapses também podem ser removidas Todo neurônio pode morrer e também se regenerar. 32/38

33 Aprendizagem e Memória Toda essas adaptações estruturais envolvem, de forma direta ou indireta, a modificação de sinapses. Sendo assim, a aprendizagem via modulação sináptica é o mecanismo mais importante para as redes neurais, sejam elas biológicas ou artificiais, podendo depender de mecanismos de adaptação de neurônios individuais e de redes neurais como um todo. 33/38

34 Aprendizagem e Memória Assim como a aprendizagem, a memória também é resultado de um processo adaptativo das sinapses. Ela é resultado de variações da eficiência sináptica de alguns neurônios ocasionadas pela atividade neural. Essas alterações resultam em caminhos novos ou facilitados de desenvolvimento e transmissão de sinais através dos circuitos neurais. 34/38

35 Aprendizagem e Memória Um dos resultados de um processo de aprendizagem é a criação de um padrão de conexões sinápticas mais permanente, resultando na memorização (aprendizagem) de uma determinada experiência. A diferença entre aprendizagem e memória é sutil: A aprendizagem pode ser vista como o processo adaptativo que resulta em uma mudança da eficiência e estrutura sináptica, enquanto a memória pode ser interpretada como o resultado desse processo adaptativo. 35/38

36 O que é uma Rede Neural Artificial? 36/38

37 O que é uma Rede Neural Artificial? Veremos na próxima aula! 37/38

38 Importante Esta apresentação foi baseada no material disponível no site do Laboratório Virtual em Computação Natural e nos materiais desenvolvidos pelo professor Fernando José Von Zuben, do Departamento de Engenharia da Computação e Automação Industrial da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP: 38/38

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