O que é uma rede neural recorrente?
Redes neurais artificiais são sistemas de processamento de informações baseados em sistemas nervosos naturais, como o cérebro humano. Eles consistem em muitos neurônios artificiais individuais que estão interconectados, podem resolver problemas juntos e têm a capacidade de aprender. Uma rede neural recorrente (RNN) se assemelha particularmente ao cérebro humano porque contém loops de feedback. Isso permite que os sinais viajem para frente e para trás, criando um sistema mais complexo e menos estável. A rede neural recorrente é dinâmica e, após cada entrada, o estado do sistema muda continuamente até atingir um equilíbrio.
O cérebro humano pode ser descrito como redes neurais biológicas recorrentes. Uma rede neural artificial recorrente compartilha a capacidade do cérebro de aprender processos e comportamentos. Isso não é possível com métodos de aprendizado de máquina tradicional. Em comum com outros tipos de redes neurais, uma rede neural recorrente é especialmente boa em reconhecer padrões e detectar tendências. Foram encontrados vários usos potenciais para esse tipo de modelo computacional, incluindo o reconhecimento de doenças em exames médicos, modelagem de sistemas corporais, reconhecimento de fala e escrita e previsão do mercado de ações.
Normalmente, uma rede neural recorrente será usada para resolver um problema no qual se sabe, ou se suspeita fortemente, que exista algum tipo de relacionamento entre a entrada de dados e a saída desconhecida. A rede será treinada ou treinará a si mesma para elaborar esse relacionamento e fornecer um possível valor de saída. Uma rede neural recorrente é capaz de lidar com grandes problemas complexos nos quais alguns valores estão ausentes ou corrompidos. Sua capacidade de aprender com o exemplo o torna poderoso e flexível e elimina a necessidade de criar um algoritmo para cada tarefa específica.
Redes neurais recorrentes podem ser descritas como ferramentas de modelagem de dados estatísticos não lineares. A presença de loops de feedback significa que eles são sistemas adaptativos, capazes de responder a mudanças. Uma rede neural recorrente usada no campo da robótica pode permitir que um robô aprenda com a experiência, permitindo tomar decisões sobre qual direção tomar para alcançar um alvo. Pode até ser possível desenvolver curiosidade em robôs, tornando gratificante focar em coisas imprevisíveis, embora não completamente aleatórias. Alguns cientistas acreditam que a própria consciência é um processo mecânico e que pode ser possível desenvolver uma forma consciente de rede neural recorrente um dia, embora isso leve a questões éticas sobre os direitos dos robôs e máquinas.