Redes Neurais: Inteligência Artificial aplicada ao Processamento de Linguagem Natural

A estrutura de uma rede neural funciona através de um processo de treinamento, conhecido como aprendizado profundo, uma subárea do aprendizado de máquina. Trata-se da tecnologia de inteligência artificial (IA) aplicada à programação neurolinguística.  

Você pode estar se perguntando exatamente o que são redes neurais e como elas são usadas na programação em linguagem natural (PLN). 

O que é uma rede neural? 

Basicamente, uma rede neural é a modelagem de como o cérebro humano funciona ao processar informações. É um sistema adaptativo que, através de treinamento, aprende e melhora continuamente a modelar relações e padrões entre os dados, fornece soluções para problemas complexos e simula o processamento de linguagem natural. 

Esta rede contém neurônios ou nós (unidades básicas) interconectados e organizados em camadas. Existe um camada de entrada, que recebe os dados introduzidos; uma ou mais camadas ocultas, que propagam os dados, e um camada de saída, que envia o resultado da análise ou PLN. 

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Como funciona uma rede neural? 

Para emular o cérebro humano, uma rede neural examina os valores ou dados que ele recebe em sua camada de entrada, prevendo e propagando um resultado. A camada de entrada envia os dados para a segunda camada, que depois os transmite para as sucessivas camadas ocultas.  

Na segunda camada, os neurônios ou nós detectam e filtram padrões de alta relevância e combinam os dados. A cada valor de entrada é atribuído um peso que modifica o peso de entrada. Estes valores resultantes são somados e definidos por uma função logística ou sigmoide.  

Nas camadas ocultas subsequentes, a saída da camada anterior é analisada e processada a fim de ser transferida para a camada seguinte. Em seguida, na camada de saída, os valores são recombinados para alcançar e propagar o resultado.  

Este sistema se baseia na premissa de que em cada conjunto de parâmetros há uma maneira de combiná-los para prever um determinado resultado. A rede neural é responsável por alcançar a melhor combinação possível de parâmetros para um determinado problema e aplicá-lo, ou seja, fazer a previsão e fornecer uma saída. 

Tipos de redes neurais 

Dependendo de como os dados fluem ou são transmitidos dos nós de entrada para os nós de saída, existem os seguintes tipos de redes neurais: 

• Redes neurais de alimentação direta: nesta estrutura de rede, os dados são processados em apenas uma direção, desde o nó de entrada até o nó de saída. 

• Redes neurais de retropropagação: neste caso, os valores também são transferidos do nó de entrada para o nó de saída, mas tomam diferentes caminhos na rede. Apenas um desses caminhos está correto, e a rede o detecta através da operação de um loop de feedback. 

• Redes neurais convolucionais: este tipo de rede tem várias camadas ocultas treinadas para executar tarefas diferentes e matemáticas específicas, tais como filtragem ou síntese. São muito úteis na classificação e no reconhecimento de imagens.  

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Como é treinada uma rede neural? 

Uma rede neural é treinada realizando o ajuste dos pesos do valor de entrada em cada nó de sua estrutura, a fim de oferecer a resposta mais adequada ao problema. Ou seja, uma rede neural é treinada usando um processo de aprendizado. 

Tipos de aprendizado de redes neurais 

Durante o treinamento, a rede neural pode empregar diferentes métodos de aprendizado: 

• Aprendizado monitorado ou controlado: um agente externo mostra ao sistema os padrões e o resultado a gerar. Desta forma, a rede executará cálculos e combinações para que sua saída se ajuste ao que se espera.  

• Aprendizado sem supervisão (sem influência externa): neste processo, a saída é desconhecida. A rede se baseia apenas nas observações feitas sobre os valores de entrada. 

• Aprendizado aprimorado: neste mecanismo de aprendizado, a rede executa a análise em si, mas os resultados são avaliados posteriormente. Cada saída correta é reforçada positivamente, enquanto as saídas erradas são rejeitadas. 

• Aprendizado híbrido: este método de aprendizado combina os mecanismos acima. 

Usos comuns das redes neurais 

As redes neurais são usadas no reconhecimento e na classificação de padrões, no monitoramento de sistemas de computador e robôs, na predição de eventos, na análise de sentimentos e na análise de dados. Os usos mais comuns são: 

Visão computacional 

As redes neurais são usadas para dar aos computadores "visão artificial", ou seja, a capacidade de distinguir imagens, de forma semelhante ao processo humano. Por exemplo, sistemas em veículos que reconhecem semáforos ou outros usuários da estrada. 

Reconhecimento de voz 

Vários sistemas, tais como software de transcrição automática, assistentes virtuais ou programas de legendagem de vídeo, usam redes neurais para analisar a voz humana, independentemente do idioma, tom ou sotaque em que a pessoa está falando.  

Processamento em linguagem natural  

As redes neurais também são empregadas em tecnologia de linguagem natural para permitir que os computadores executem com sucesso o processo de PLN. Desta forma, textos ou documentos podem ser processados, informações extraídas e o significado dos dados determinados.  

Por exemplo, chatbots ou análise de sentimentos de comentários nas mídias sociais. 

Como funcionam as redes neurais na PLN 

As redes neurais deram aos modelos de PLN uma enorme capacidade de compreender e simular a linguagem humana. Elas permitiram às máquinas prever palavras e abordar tópicos que não faziam parte do processo de aprendizado.  

Para atingir este desempenho nos processos de PLN, as redes neurais devem ser treinadas com grandes quantidades de documentos (corpora) de acordo com o tipo de texto ou idioma a ser processado. 

Em modelos de linguagem de PLN, as redes neurais atuam nos estágios iniciais, transformando palavras do vocabulário em vetores. Eles agem com base no princípio de que, em um texto, o significado de uma determinada palavra está associado às palavras encontradas ao seu redor. 

Esses vetores são usados em operações simples para fornecer resultados razoáveis no nível semântico.  

Os benefícios do uso de redes neurais em comparação com outros métodos 

Usar redes neurais significa empregar uma estrutura semelhante ao cérebro humano, que oferece benefícios como: 

• O método de aprendizado: as redes neurais aprendem por meio de treinamento inicial, através de exemplos que ilustram as tarefas a serem realizadas.  

• Auto-organização: as redes organizam o que aprendem. 

• Tolerância a falhas: em caso de danos parciais, elas podem continuar a responder. 

• Operação em tempo real: elas têm altas velocidades de transmissão. 

• Flexibilidade: elas podem processar múltiplas mudanças na entrada de informações.  

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