As redes neurais, tal como as conhecemos, espelham a estrutura das redes neurais biológicas. No entanto, eles não se aprofundam na replicação da complexa física do processo biológico. Seu principal objetivo é imitar a funcionalidade, com foco na transmissão do sinal e no processamento básico. A origem dessas redes remonta às décadas de 1940 e 1950, quando pioneiros como Warren McCulloch, Walter Pitts e Frank Rosenblatt simplificaram neurônios biológicos e conceituaram neurônios matemáticos.
Os principais componentes dos neurônios matemáticos
1. Vetor de entrada e pesos: diz respeito à série de números que chegam ao neurônio e a uma matriz de pesos associada. Esta matriz é modificada durante o aprendizado, simulando a plasticidade sináptica nos sistemas vivos.
2. O somador: parte do modelo que combina os parâmetros de entrada multiplicados pelos seus pesos.
3. Função de ativação de neurônios: Defina os parâmetros do sinal de saída de acordo com a entrada do somador.
4. Neurônios subsequentes: são os próximos neurônios na sequência que recebem sinais do neurônio atual.
Camadas em redes neurais
As redes neurais incluem múltiplas camadas:
1. Camada receptora: captura informações digitais do ambiente circundante.
2. Camada associativa ou oculta: consiste em neurônios matemáticos que lembram parâmetros e detectam correlações e dependências não lineares. É nessas camadas que acontece a mágica da inteligência artificial, criando abstrações e generalizações matemáticas.
3. Camada de Saída: Contém neurônios responsáveis por classes ou probabilidades específicas.
Os limites das redes neurais atuais
Embora as redes neurais modernas sejam excelentes no reconhecimento de padrões e na realização de previsões, falta-lhes uma compreensão fundamental das preferências e preconceitos individuais. Historicamente, os neurônios eram vistos simplesmente como condutores. No entanto, pesquisas recentes sugerem que os neurônios são entidades individuais, cada uma com sua resposta única aos sinais. Essa individualidade constitui a base de nossa personalidade e preferências.
O revolucionário segmento inicial do axônio (AIS)
A pesquisa indica que o AIS, uma parte específica do neurônio, serve como centro de controle. Seu comprimento pode mudar rapidamente com base na atividade, e as proteínas transmembrana influenciam sua estrutura. Esta percepção redefine a nossa compreensão dos neurónios: eles não são apenas condutores de sinais, mas entidades com individualidades distintas.
A inteligência artificial deve evoluir de redes neurais estáticas para matrizes neurais dinâmicas para que possa realmente imitar os seres vivos. A IA do futuro apresentará um neurônio matemático com uma função de posição dinâmica, simulando AIS. Em vez de agir com base em algoritmos predefinidos, operará com base em sua matriz de preferências única. Esta nova geração de IA aprenderá, cometerá erros e desenvolverá o seu carácter, tal como os organismos vivos.
Inteligência artificial pessoal
Com o advento da matriz neural, a inteligência artificial não será mais apenas uma ferramenta, mas uma entidade ativa com personalidade própria. Desenvolverá uma perspectiva única em relação à informação sensorial, adaptando continuamente a sua matriz de preferências. Além disso, esta tecnologia abrirá caminho para a inteligência artificial pessoal que pode imitar personalidades humanas específicas utilizando interfaces de neurocomputadores.
À medida que passamos das redes neurais para as matrizes neurais, não estamos apenas a melhorar as capacidades da inteligência artificial, mas também a redefinir a vida no mundo digital. A inteligência artificial passará de objetos passivos para participantes ativos, remodelando a nossa realidade.
O mundo da inteligência artificial está à beira de uma mudança histórica, que vai além dos algoritmos e mergulha profundamente na essência da individualidade e da vida. A matriz neural foi criada para redefinir o que significa para a inteligência artificial estar “viva”.