Descubra como o funcionamento do cérebro humano inspirou a revolução da inteligência artificial.
As redes neurais artificiais foram desenvolvidas com base em sistemas naturais altamente eficientes, como o cérebro humano: complexo, paralelo e adaptável.A partir dessa base biológica surgiram tecnologias como o aprendizado profundo, também conhecido como deep learning, capaz de interpretar imagens, sons e textos com uma eficiência antes exclusiva da cognição humana. Este artigo explora como o funcionamento neural motivou o desenvolvimento da inteligência artificial moderna, revelando como os algoritmos evoluíram para simular processos mentais e transformar radicalmente áreas como saúde, mobilidade, segurança e comunicação.
A Inspiração Biológica das Redes Neurais Artificiais: Funcionamento e Motivação
A motivação para o desenvolvimento das redes neurais, segundo Haykin (2007), baseia-se no reconhecimento de que o cérebro humano processa informações de uma forma inteiramente diferente dos computadores digitais convencionais. O cérebro é um sistema altamente complexo, não-linear e paralelo, com a capacidade de reorganizar seus neurônios para processar informações de maneira mais eficiente que os computadores atuais.
Essas características — complexidade, não linearidade e paralelismo — decorrem de fatores como: robustez e tolerância a falhas, nas quais a eliminação de alguns neurônios, não compromete a funcionalidade global; capacidade de aprendizagem, que permite a execução de tarefas ainda não realizadas; processamento de incertezas, possibilitando raciocínio mesmo com informações incompletas, ruidosas ou contraditórias; e paralelismo, com milhares de neurônios ativos simultaneamente (RAUBER; KROGER, 2004).
Compreender as redes neurais biológicas permite entender a base conceitual por trás dos sistemas computacionais modernos de processamento de informação. A Figura 1 apresenta um modelo simplificado de um neurônio biológico. De acordo com Rauber e Kroger (2004), o neurônio é uma célula composta por núcleo e corpo, onde reações químicas e elétricas representam o processamento de informação. A saída dessa informação ocorre por impulsos elétricos que se propagam pelo axônio, o qual possui diversas ramificações responsáveis por distribuir os sinais a neurônios vizinhos.
A ligação entre neurônios é realizada por sinapses conectadas aos dendritos dos neurônios receptores. Quando excitada por um impulso do axônio, a sinapse libera uma substância química que atravessa a fenda sináptica e alcança o dendrito receptor, completando a transmissão. De acordo com as excitações (ou inibições) recebidas, o neurônio processa novamente a informação e a retransmite por seu axônio, perpetuando o ciclo.
Redes Neurais Artificiais: Estrutura, Aprendizado e Inspiração Biológica
Gabriel (2022) apresenta a definição de rede neural artificial, conforme proposta por Robert Hecht-Nielsen, como um sistema computacional composto por múltiplos elementos de processamento simples — os chamados neurônios artificiais — que, ao serem altamente conectados entre si, processam informações com base em suas respostas dinâmicas a estímulos externos. Esses sistemas possuem a capacidade de “aprender” tarefas a partir de exemplos, sem a necessidade de programação explícita. Um exemplo prático está nos sistemas de reconhecimento de imagem, que conseguem identificar padrões, como a presença de flores em imagens, ao analisarem dados previamente classificados. Tal abordagem é especialmente útil em situações em que seria difícil ou inviável descrever a tarefa por meio de algoritmos tradicionais baseados em regras flexíveis.
Segundo Eyng (2008), durante a fase de aprendizagem, a rede neural artificial identifica padrões nas informações que lhe são apresentadas, desenvolvendo uma representação interna do problema. Nesse processo, ocorrem ajustes nos parâmetros da rede, representados pelos pesos das conexões entre as unidades de processamento. Ao final do treinamento, a rede passa a deter conhecimento sobre o ambiente em que foi treinada, armazenando essas informações em seus próprios parâmetros.
O desenho dos neurônios artificiais reflete características observadas nos neurônios biológicos, como múltiplas entradas, núcleo de processamento e saída de resposta, como descrito por Gabriel (2022). De forma análoga, cada neurônio artificial possui múltiplas entradas para captar sinais, um núcleo de processamento que ajusta seu comportamento com base em feedback, e uma saída binária que representa a resposta. Esses neurônios compõem redes organizadas em camadas de entrada, ocultas e de saída, conforme ilustrado na Figura 2, estrutura conhecida como multilayer perceptron.
As redes neurais artificiais, conforme explica Gabriel (2022), consistem em múltiplas unidades de processamento simples, conectadas por canais com pesos que influenciam a transmissão de informações. A inteligência do sistema surge das interações entre essas unidades. Diferentemente do cérebro biológico, onde os neurônios podem se conectar livremente, as redes neurais artificiais apresentam uma estrutura organizada em camadas discretas, com direções de propagação de dados bem definidas. Esses modelos geralmente utilizam um processo de treinamento baseado em exemplos, permitindo que aprendam com dados reais sem depender de regras fixas e algoritmos tradicionais. Uma vez treinadas, essas redes podem compartilhar instantaneamente seu aprendizado com outras redes neurais, o que representa uma diferença marcante em relação à aprendizagem humana.
O Aprendizado Profundo: Da Evolução das Redes Neurais à Inteligência Artificial de Nova Geração
O conceito de aprendizagem profunda (deep learning) tem suas raízes na pesquisa sobre redes neurais artificiais, sendo também referenciado como “redes neurais de nova geração”. A partir de 2006, a aprendizagem hierárquica emergiu como uma nova área de pesquisa dentro do aprendizado de máquinas, focada no processamento de grandes volumes de dados para capacitar os computadores a resolver problemas complexos, tarefas geralmente realizadas apenas por seres humanos. Embora os termos inteligência artificial (IA), aprendizado de máquinas e aprendizagem profunda sejam frequentemente usados de forma intercambiável, na prática, os dois últimos são subconjuntos da IA. A IA abrange a construção de máquinas com comportamentos inteligentes, enquanto o aprendizado de máquinas e a aprendizagem profunda referem-se ao uso de algoritmos que permitem aos sistemas aprender, fazer previsões e tomar ações autônomas com base em dados (Akabane, 2018).
Segundo LeCun et al. (2015), o deep learning corresponde a um conjunto de técnicas dentro do aprendizado de máquina que se baseiam no uso de redes neurais artificiais profundas, caracterizadas pela presença de múltiplas camadas entre as camadas de entrada e de saída. Essas redes apresentam um desempenho notável na resolução de problemas complexos, alcançando resultados superiores aos dos melhores especialistas humanos em tarefas como o reconhecimento de elementos semânticos em imagens e a tomada de decisões em jogos de estratégia, como o xadrez.
O deep learning representa uma abordagem dentro do aprendizado de máquina conexionista que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas de processamento, permitindo lidar com problemas mais complexos e se aproximar do que se entende por cognição humana. Essa técnica tem impulsionado o desenvolvimento de assistentes computacionais e aplicações diversas, como veículos autônomos, sistemas de saúde preventiva, detecção de fraudes, reconhecimento de imagens, tradução automática e sistemas de recomendação. Além disso, projeta avanços futuros como colorização de imagens em preto e branco, sonorização de filmes mudos, geração automática de legendas, textos e interação com jogos, aproximando-se de um nível de inteligência comparável ao humano (Gabriel, 2022).
O aprendizado profundo, como descrito por Poonia, Jain e Kumar (2016), é uma área dentro do aprendizado de máquinas que busca aproximar este campo dos objetivos iniciais da Inteligência Artificial. Essa abordagem envolve o aprendizado sobre diferentes níveis de representação e abstração que tornam dados como imagens, áudio e texto significativos. A aprendizagem profunda se caracteriza por dois aspectos principais: primeiro, os modelos são compostos por múltiplas camadas ou estágios de processamento de informações não lineares; segundo, utiliza-se métodos de aprendizagem supervisionada ou não supervisionada para desenvolver representações de recursos em camadas progressivamente mais altas e abstratas.
O aprendizado profundo representa um marco na evolução da inteligência artificial, ao permitir que máquinas lidem com tarefas complexas de forma autônoma. As redes neurais artificiais continuam moldando a forma como lidamos com a tecnologia, ao incorporar estratégias computacionais capazes de simular a cognição humana.
Autora: Elisiana Cardoso Constante Campos
AKABANE, Getúlio K. GESTAO ESTRATEGICA DAS TECNOLOGIAS COGNITIVAS. Rio de Janeiro: Érica, 2018. E-book. p.109. ISBN 9788536530000. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788536530000/. Acesso em: 01 mai. 2025.
EYNG, E. Controle Feedforward-Feedback aplicado às colunas de absorção de produção de etanol por fermentação. 2008. Campinas, SP. Tese (Doutorado) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química.
GABRIEL, Martha. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. Rio de Janeiro: Atlas, 2022. E-book. p.88. ISBN 9786559773336. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9786559773336/. Acesso em: 28 abr. 2025.
HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2007. E-book. p.82. ISBN 9788577800865. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788577800865/. Acesso em: 28 abr. 2025.
LECUN, Yann; BENGIO, Yoshua; HINTON, Geoffrey. Deep learning. Nature, v. 521, p. 436–444, 2015. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14539.
POONIA, P.; JAIN, V. K.; KUMAR, A. Deep learning: review. International Journal of Computer & Mathematical Sciences, v. 5, n. 12, 2016.
RAUBER, Thomas; KROGER, Pedro. Redes neurais artificiais. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2004. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/228686464_Redes_neurais_artificiais. Acesso em: 1 maio 2025.