INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: REDES NEURAIS
Por: Shoski • 3/3/2016 • Trabalho acadêmico • 1.286 Palavras (6 Páginas) • 475 Visualizações
SUMÁRIO
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 4
O que é Inteligência Artificial? 4
História da IA5
REDES NEURAIS 7
Redes Neurais Naturais 8
Redes Neurais Artificiais8
CONSIDERAÇÕES FINAIS22
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS23
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O que e Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial (IA) é um ramo da computação que se apresenta com a elaboração de dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligente.
Existente há décadas, esta área da ciência é fortemente impulsionada com o rápido desenvolvimento da informática e computação, fazendo com que novos elementos sejam rapidamente agregados à IA.
História da IA
Iniciada dos anos 1940, as pesquisas em torno desta nova ciência foram desenvolvidas apenas para procurar novas funções para o computador, ainda em projeto. Com o surgimento da Segunda Guerra Mundial, surgiu também a necessidade de desenvolver a tecnologia para impulsionar a indústria armamentista.
Com o passar do tempo, surgiram amplas linhas de estudo da IA, uma delas é a biológica, que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar redes neurais humanas. Nos anos 60, esta ciência recebeu o nome de Inteligência Artificial e os pesquisadores da linha biológica acreditavam a possibilidade de máquinas realizarem tarefas humanas complexas e raciocinar.
Depois de um longo período, os estudos sobre redes neurais, voltaram à tona nos anos de 1980, mas é nos anos de 1999 que ela tem um grande impulso, consolidando-a verdadeiramente como base dos estudos da IA.
REDES NEURAIS
Redes Neurais Naturais
O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador baseado em carbono existente, sendo composto por cerca de dez bilhões de neurônios. Todas as funções e movimentos do organismo estão relacionados ao funcionamento destas minúsculas células. Os neurônios estão conectados uns aos outros através de sinapses, e juntos formam uma grande rede, chamada de Rede Neural. As sinapses conduzem estímulos através de diferentes concentrações de Na+ (Sódio) e K+ (Potássio), resultando em extensões por todo o corpo humano, proporcionando uma grande capacidade de processamento e armazenamento de informações.
A comunicação dos neurônios é feita por meio de impulsos, que, quando recebido é processado e recebido um limite de ação, dispara um segundo impulso é recebido, dispara outro impulso que produz uma substância neurotransmissora o qual flui do corpo celular para ao axônio.
Contrariamente das redes neurais artificiais, as redes neurais naturais não transmitem sinais negativos, e não são uniformes, apresentando uniformidade apenas em alguns pontos do organismo, possuindo pulsos não sincronizados devido ao fato de não serem contínuos.
Histórico das Redes Neurais Artificiais
As primeiras informações mencionadas sobre neuro-computação datam de 1943, em artigos de McCulloch e Pitts, em que sugeriam a construção de uma máquina baseada ou inspirada no cérebro humano. Em 1949, Donald Hebb escreveu o livro intitulado “The Organization of Beahvior” que consistia na ideia de que o condicionamento psicológico está presente em qualquer parte dos animais pelo fato de que esta é uma propriedade de neurônios individuais, servindo para desenvolver posteriormente novas pesquisas com base em uma lei de aprendizagem específica para as sinapses dos neurônios.
Neste período, o primeiro neuro computador foi construído, o denominado Snark, por Mavin Minsky, no ano de 1951; operando com sucesso a partir de um ponto de partida técnico, ajustando seus pesos automaticamente, no entanto, ele nunca executou qualquer função de processamento de informação interessante.
Em 1956, nasceram duas derivações da Inteligência Artificial: a simbólica e a conexionista. A Inteligência Artificial Simbólica tenta simular o comportamento inteligente humano desconsiderando os mecanismos responsáveis por tal. A Inteligência Artificial Conexionista, acredita que construindo-se um sistema que simule a estrutura do cérebro, este sistema apresentará inteligência, ou seja, será capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros.
O primeiro neuro computador que obteve sucesso (Mark I Perceptron) surgiu entre 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros, a qual revolucionou a maneira moderna de pensar com as suas contribuições técnicas, sendo visto como fundador da neuro computação.
Bernard Widrow com ajuda de seu estudante de graduação Ted Hoff, desenvolveu um novo tipo de elemento de processamento de redes neurais chamado de Adaline, ainda permanecendo em uso nos dias atuais (ao contrário do Perceptron).
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