Motivação para as Redes Neurais Artificiais

Existem perguntas simples que ainda não têm explicação como, por exemplo: “-O que é minha mente?”; “-O como eu penso?”.

BRAGA (2007) observa que o cérebro humano é o órgão responsável pelas funções cognitivas básicas, bem como a execução de funções sensoriais e motoras e, também, autônomas. Além dessas atribuições, sua complexa rede de neurônios possui a habilidade de armazenar conhecimento, reconhece de padrões e é capaz de interpretar e relacionar observações. Porém, o funcionamento das redes neurais biológicas ainda não foi inteiramente desvendado pelo homem.

Pode-se admitir que o ser humano possui um sistema60 muito complexo e que seria interessante entender como ele funciona.

Sabe-se que o cérebro humano é composto de aproximadamente 1010 (dez bilhões) unidades básicas chamadas de neurônios e que cada neurônio é conectado a 104 (dez mil) outros neurônios (BRAGA, 2007).

O neurônio foi identificado anatomicamente e descrito em detalhes pelo já citado neurologista Santiago Ramón y Cajal (CAJAL, 1894). Como qualquer outra célula biológica, a célula nervosa, o neurônio, é delimitada por uma fina membrana celular que possui propriedades essenciais para o seu funcionamento elétrico.

Segundo Braga BRAGA (2007), os neurônios biológicos são divididos, de maneira simplificada, em três partes complementares: dendritos, axônio e corpo celular (ou soma).

Frequentemente, os dendritos cobrem um volume muitas vezes maior que o corpo celular e tomam a forma de uma árvore dendrital. O axônio, a outra projeção filamentar do neurônio, também chamada de fibra nervosa, serve para conectar o neurônio a outros. O neurônio possui geralmente um único axônio, embora esse possa apresentar ramificações. A maioria dos neurônios que constituem o sistema nervoso central dos vertebrados possui uma capa segmentada de mielina que serve para acelerar a

60

Como conceito de sistema, temos: Conjunto de elementos, entre os quais haja alguma relação; Con- junto das partes coordenadas entre si, que formam uma estrutura organizada; Um grupo de itens que interagem entre si ou que sejam interdependentes, formando um todo unificado.

89 transmissão da informação pelo axônio (KOVÁCS, 2006).

Figura 47: Neurônios do sistema nervoso central dos vertebrados. a) representação do neurônio motor da medula espinhal; b) representação de uma célula de Purkinje do cerebelo (KOVÁCS 2006), p.14.

Sabe-se que, na rede neural biológica, as comunicações entre suas unidades e processamento básicas, os neurônios, ocorrem de através de sinais elétricos61.

Segundo BRAGA (2007), os dendritos fazem o transporte de informações vindas de outros neurônios para dentro da célula. As informações são somadas no corpo celular, processando assim outra informação, que sai da célula através do axônio. Então, esse axônio e outros axônios de outros neurônios vão se comunicar com os dendritos de uma determinada célula, montando uma rede. Essa comunicação recebe o nome de sinapse nervosa ou junção sináptica, que é parte essencial dos circuitos neurais biológicos, envolvendo a junção das membranas plasmáticas de dois neurônios, de modo a formar uma junção pontual orientada do neurônio pré-sináptico para o pós- sináptico.

A complexa conectividade entre os neurônios, além de outros fatores biológicos e químicos, é responsável pelos atributos da inteligência.

O tamanho de uma junção sináptica é inferior a 1 mm. A representação da

61 _{Os sinais elétricos dos neurônios biológicos foram observados pela primeira vez por DuBois Reymond}

com o auxílio de galvanômetros (explicar) - referenciar. O funcionamento dessas células começou a ser mais bem entendido com a invenção do tubo de raios catódicos, por Crookes, e sua aplicação na observação da atividade elétrica nervosa, principalmente por Erlanger e Gasser – ERLANGER J. E GASSER, H.S., The compund nature os the action current of a nerve as disclosed by the CR oscillograph – Amer. Journal of Physiology, vol 70, 1924.

90 estrutura de um neurônio pode ser vista na Figura 48, logo a seguir.

Figura 48: Representação gráfica da estrutura do neurônio biológico

Segundo KOVÁCS (2006), a teoria das redes neurais teve sua origem nos modelos, matemáticos e de engenharia, dos neurônios biológicos.

Com o surgimento e o desenvolvimento da área de I.A., surgiu, também, a ideia de representar o funcionamento do processo de aprendizagem do cérebro humano a partir de determinados programas de computador. A tentativa de simular tal funcionamento deu origem à chamada Rede Neural Artificial. É importante ressaltar que as Redes Neurais Artificiais (também chamadas de RNAs) são apenas inspiradas no modelo conhecido do cérebro humano, e não possuem a mesma complexidade e nem o mesmo funcionamento.

Segundo BRAGA (2007), as redes neurais artificiais (RNAs) podem ser entendidas como conjuntos bem estruturados de unidades de processamento62. São sistemas paralelos distribuídos63 compostos por estas unidades de processamento simples (neurônios) que computam determinadas funções matemáticas. Tais unidades são interligadas por inúmeros canais de comunicação, cada qual com um valor numérico

62 _{Referenciadas como “neurônios artificiais”.}

63

Os supercomputadores utilizam em sua arquitetura, um sistema composto de processadores paralelos, permitindo a execução de diversas instruções simultaneamente, tal arquitetura garante um altíssimo poder de processamento. O mesmo ocorre para redes neurais (O’BRIEN, 2000).

91 correspondente denominado de “peso”, formando uma disposição estrutural de camadas (entrada, intermediárias e saída) e conexões entre as camadas. Os pesos servem para ponderar a entrada recebida por cada unidade de processamento e armazenam o conhecimento representado no modelo.

Através das figuras abaixo relacionadas, pode se verificar uma analogia estrutural entre redes neurais biológicas e redes neurais artificiais.

Figura 49: Fotos de redes neurais biológicas (obtidas através de diferentes tipos de microscópios).

Figura 50: A ilustração A é um dos desenhos originais de Cajal, baseados em neurônios reais impregnados com prata, como se vê na foto B, tirada por Janaína Brusco, da Faculdade de Medicina da

Universidade de São Paulo, em Ribeirão Preto. Fonte: Ciência Hoje (LENT, 2010).

92 Ainda segundo BRAGA (2007), na resolução de um determinado problema a rede neural artificial passa inicialmente por uma fase de aprendizagem, em que um conjunto de exemplos é apresentado para a rede, a qual extrai automaticamente as características necessárias para representar a informação fornecida. Essas características são utilizadas posteriormente para gerar respostas para o problema.

Observa-se, portanto, a capacidade de uma RNA de aprender através de exemplos e de generalizar a informação aprendida, tornando-se a maior motivação para o estudo de redes neurais artificiais. Além disso, outras características importantes são observadas, como a capacidade de auto-organização e de processamento temporal. Tais características fazem das RNAs ferramentas computacionais extremamente poderosas e atrativas para a resolução de problemas complexos (BRAGA, 2007).