Modelos Conexinistas

MODELOS CONEXIONISTAS

Curso: Sistemas de Informação

Disciplina: Inteligência Artificial

Docente: Antônio Cláudio Marques Afonso

Aluno: Hugo Rafael Souza de Lima

Um modelo conexionista é um sistema que possui uma forte inspiração na estrutura do cérebro, formado por redes de unidades interconectadas entre si por sinapses excitatórias e inibitórias. Em geral, as propriedades do cérebro são apresentadas como o grande argumento para o estudo de redes neurais artificiais e modelos conexionistas.

O cérebro é superior a um computador digital em uma enorme variedade de tarefas. Aquelas tarefas que para nós são realizadas da maneira mais simples e direta, sem nem nos darmos conta de que as realizamos, são as mais difíceis de ser implementadas em um computador digital. Por exemplo, mesmo um bebê de um ano de idade é muito melhor e mais rápido para reconhecer objetos e faces do que o mais avançado dos sistemas de inteligência artificial rodando no mais poderoso dos supercomputadores.

Algumas das características do cérebro que motivam o estudo de redes neurais artificiais são:

• O cérebro é robusto e tolerante a falhas: neurônios podem morrer sem que isso afete significativamente o desempenho do cérebro;

• O cérebro é flexível, adaptável e plástico. Ele pode se ajustar a uma nova situação ou condição aprendendo a partir dos novos exemplos;

• O cérebro pode lidar com informações corrompidas ou perturbadas por ruído;

• O cérebro processa informação de forma altamente paralela;

• O cérebro é pequeno, compacto e dissipa muito pouca potência.

Segundo o paradigma simbólico, a cognição envolve a manipulação de símbolos. No caso dos fenômenos cognitivos, os símbolos possuem um significado semântico. Eles são considerados como entidades duradouras que podem ser armazenadas e retiradas da memória e manipuladas ou transformadas de acordo com regras. As regras de manipulação de símbolos definem a sintaxe da cognição; elas determinam como os símbolos podem ser compostos e transformados gerando algum desempenho cognitivo.

Por outro lado, segundo o paradigma conexionista, a cognição resulta do processamento coletivo feito pelas várias unidades simples que compõem uma rede neural. Dado algum padrão de atividade inicial cobrindo todas ou algumas das unidades da rede, esse padrão vai se propagando pela rede via as conexões excitatórias e inibitórias interligando as unidades até que um estado estável seja atingido (o estado estável não precisa ser estático; ele pode ser dinâmico, como um padrão que se repete ciclicamente, por exemplo). Esse estado final é interpretado como a resposta dada pelo sistema ao padrão inicial, determinando o seu desempenho cognitivo.

Apesar de colocar ênfase mais no aspecto computacional do que no biológico das redes neurais, os modelos conexionistas não têm como escapar de serem chamados de reducionistas.

O reducionismo pode ser considerado como a estratégia padrão utilizada pelas ciências (pelo menos no Ocidente) para entender o mundo. Por exemplo, a física e a química procuram reduzir o comportamento