Agentes de inteligência artificial, visão computacional, IA generativa: em muitas aplicações de inteligência artificial existem redes neurais Feedforward desempenhando um papel crucial. Dentre os tipos de redes neurais artificiais elas são as mais fundamentais, servindo como alicerce para arquiteturas mais complexas.
Em tradução livre, Feedforward significa “nutrir o futuro” ou “alimentar para avançar”. Aplicado a sistemas, o que se quer dar a entender é que o fluxo de informação é sempre para frente, movendo-se em uma única direção, da entrada para a saída. Em redes neurais Feedforward, os dados passam sempre para a camada seguinte, sem retroalimentação.
As FNNs – sigla de Feedforward Neural Network, termo em inglês para redes neurais Feedforward – estão nas origens históricas do uso da inteligência artificial, mas ainda compõem a arquitetura de alguns dos modelos de IA mais avançados da atualidade. Siga com a gente neste texto para entender como elas funcionam e quais são seus usos mais comuns!
Arquitetura em camadas
Redes neurais artificiais são modelos computacionais, tipos de arquiteturas de aplicações. Eles têm duas finalidades principais: processar informações e aprender com o próprio processamento. Em outras palavras, conforme os dados vão sendo processados, eles influenciam nas ponderações para a etapa seguinte do processamento até chegar ao resultado final.
O que acabamos de chamar de “etapas” pode ser substituído por camadas. Uma RNA, ou rede neural artificial, é construída com pelo menos três camadas: uma de entrada, uma oculta, de processamento, e uma de saída. Cada uma delas tem vários perceptrons, os classificadores que funcionam como “neurônios” da rede.
Em toda RNA há um fluxo de informação que segue em frente. A diferença das redes neurais Feedforward para outros tipos é que elas só têm o fluxo para frente, não possuindo a retroalimentação, ou feedback. Nas FNNs pode até acontecer a retropropagação, mas isso é diferente da retroalimentação estrito senso, típico das redes neurais recorrentes.
Na prática funciona assim: os perceptrons da camada de entrada recebem os valores e os passam para os das de processamento. Eles calculam a soma ponderada levando em consideração os valores recebidos, os pesos de cada um deles e um valor de viés. Se a RNA possui mais de uma camada oculta, o resultado do cálculo de cada perceptron da anterior é o valor de entrada de cada um da camada seguinte, e assim sucessivamente, até a de saída.
Nas primeiras redes neurais Feedforward o aprendizado se dava graças ao ajuste de pesos em cada camada. Entretanto, esse nível de aprendizado tinha limitações, uma vez que, quando ocorria um erro, ele não era levado em conta para ajustar o processamento. Essa lacuna foi corrigida com o algoritmo de retropropagação, descrito no artigo “Aprendizado de representações por meio da retropropagação de erros”.
Assim, nas redes neurais artificiais multicamadas modernas, o erro é “retropropagado” – propagado para trás, para as camadas anteriores – para determinar quanto cada peso e viés contribuiu para ele. Em outras palavras, a partir da análise do erro, a aplicação aprende de maneira muito mais consistente.
Redes neurais Feedforward: usos mais comuns
A principal capacidade das FNNs é a de atuar como aproximadores universais, tornando-as ótimas para reconhecer e classificar padrões. Consequentemente, elas conseguem fazer regressão de dados com alta precisão, permitindo a elas fazer predições a partir da análise de dados. Esse nível de processamento é necessário para resolução de diversos tipos de problemas; é por isso que as redes neurais Feedforward estão na base de qualquer arquitetura de RNAs, como dissemos no início deste texto.
As MLPs – sigla de MultiLayer Perceptron, termo em inglês para perceptron de múltiplas camadas -, responsáveis por processamento de linguagem natural, são atualmente o tipo mais comum de FNN. A capacidade de processar linguagem possibilitou a existência dos LLMs, como os agentes de inteligência artificial no formato de chatbots que usamos diariamente. Em geral eles possuem uma arquitetura de rede neural conhecida como Transformer um tipo híbrido de RNA; contudo, suas características as aproximam mais de uma rede neural Feedforward do que de uma rede recorrente.
Outro tipo de FNN, mais especializado, são as redes convolucionais. Elas são muito utilizadas em visão computacional, principalmente no reconhecimento de objetos em imagens, e também em reconhecimento de outros tipos de dados não estruturados, como áudio.
As possibilidades de uso de aplicações com inteligência artificial, seja usando ou não redes neurais Feedforward, são muitas. Uma realidade que temos vivenciado aqui na Inmetrics são projetos de modernização de aplicações para deixá-las adequadas à alteração do CNPJ para o modelo alfanumérico. Nossa solução utiliza inteligência artificial para fazer a atualização e validação máscaras, ajustes de API, integrações e até nos ajuda na conversão de código.
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