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Fonte: iLexx / iStockphoto
Leve embora:
A inteligência artificial pode um dia ser alcançada usando redes neurais artificiais, mas existem várias diferenças importantes entre essas tecnologias interessantes.
Inteligência artificial (IA) e redes neurais artificiais (RNA) são dois campos empolgantes e entrelaçados na ciência da computação. No entanto, existem várias diferenças entre as duas que valem a pena conhecer.
A principal diferença é que as redes neurais são um trampolim na busca de inteligência artificial.
A inteligência artificial é um vasto campo que tem o objetivo de criar máquinas inteligentes, algo que foi alcançado muitas vezes, dependendo de como você define a inteligência. Apesar de termos computadores que podem vencer o "Jeopardy" e vencer os campeões de xadrez, o objetivo da IA é geralmente visto como uma busca por inteligência geral, ou inteligência que pode ser aplicada a problemas situacionais diversos e não relacionados.
Muitas das IAs construídas até esse momento foram criadas com um objetivo, como executar um robô que joga pingue-pongue ou domina o "Jeopardy". Esse é o resultado inevitável quando os cientistas da computação se sentam e criam algo para realizar uma tarefa específica. - eles acabam com algo que pode fazer essa tarefa e não muito mais.
Para contornar esse problema de IAs orientadas a tarefas, os cientistas da computação começaram a brincar com redes neurais artificiais. Nossos cérebros geralmente inteligentes são constituídos por redes neurais biológicas que fazem conexões com base em nossas percepções e estímulos externos.
Um exemplo grosseiramente simplificado é a dor de se queimar. Quando isso acontece pela primeira vez, é feita uma conexão no seu cérebro que identifica as informações sensoriais conhecidas como fogo (chamas, cheiro de fumaça, calor) e as relaciona com a dor. É assim que você aprende, desde muito jovem, a evitar queimaduras. Por meio dessa mesma rede neural, podemos aprender bastante como “o sorvete é gostoso” e até fazer saltos dedutivos como “sempre há nuvens antes da chuva” ou “os estoques sempre se recuperam em dezembro”. Esses saltos nem sempre são corretos (há sorvete ruim e há estoques que caem em dezembro), mas eles podem ser corrigidos através da experiência, permitindo um aprendizado adaptativo.
As redes neurais artificiais tentam recriar esse sistema de aprendizado em computadores, construindo um programa-quadro simples para responder a um problema e receber feedback sobre como ele funciona. Um computador pode otimizar sua resposta fazendo o mesmo problema milhares de vezes e ajustando sua resposta de acordo com o feedback recebido. O computador pode receber um problema diferente, que pode ser abordado da mesma maneira que aprendeu com o anterior. Ao variar os problemas e o número de abordagens para resolvê-los que o computador aprendeu, os cientistas da computação podem ensinar um computador a ser generalista.
Embora isso evoque imagens de computadores dominando o mundo e colhendo humanos, como visto em filmes de Hollywood como "The Martrix", ainda estamos longe da rede neural e da inteligência artificial. Os problemas sendo testados em redes neurais são todos expressos matematicamente. Você não pode segurar uma flor no computador e dizer para adivinhar a cor pelo cheiro, porque o cheiro teria que ser expresso em números e, em seguida, o computador teria que catalogar esses números na memória, junto com imagens de flores emitindo esse cheiro.
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Dito isso, as redes neurais artificiais que podem receber mais informações sobre coisas como o cheiro - e a capacidade de aprender com todas essas informações - podem estar no caminho certo para produzir a primeira inteligência artificial que atenda aos padrões até dos mais exigentes entusiastas da IA.
Em essência, redes neurais artificiais são modelos de redes neurais humanas projetadas para ajudar os computadores a aprender. A inteligência artificial é o Santo Graal que alguns cientistas da computação estão tentando alcançar usando técnicas como imitar redes neurais.