A computação hiperdimensional, uma alternativa promissora às redes neurais artificiais
Em busca de maior eficiência e transparência na inteligência artificial
Nos últimos anos, temos sido testemunhas do sucesso de modelos de linguagem como o ChatGPT e o uso generalizado de redes neurais artificiais (ANNs) em diversas aplicações. No entanto, esses sistemas apresentam problemas significativos como alto consumo energético e falta de transparência em seu funcionamento. Além disso, as ANNs enfrentam dificuldades para raciocinar por analogia devido a suas limitações estruturais.
Raciocínio humano vs. Redes Neurais Artificiais
O ser humano utiliza símbolos para representar objetos, ideias e relações entre eles. Essa capacidade simbólica permite raciocinar por analogia com facilidade. Por outro lado, as ANNs atuais são compostas por neurônios individuais que recebem entradas, realizam cálculos e produzem saídas. Essas redes complexas são treinadas especificamente para tarefas particulares.
Vamos colocar um exemplo simples: uma ANN projetada para diferenciar formas e cores precisa aumentar o número de neurônios à medida que características adicionais são adicionadas para discernir. Este aumento pode gerar ineficiências no processo computacional.
A percepção humana funciona diferente do método neuronal artificial; nossa representação cerebral se baseia na atividade conjunta de numerosos neurônios trabalhando juntos em vez de um único neurônio específico.
Computação hiperdimensional: uma alternativa promissora
Frente a esses problemas, surge a computação hiperdimensional como uma alternativa promissora às ANNs tradicionais. Esta técnica utiliza vetores hiperdimensionais ou hipervetores -conjuntos ordenados com milhares números- permitindo maior eficiência, robustez e transparência no processo computacional.
O funcionamento básico da computação hiperdimensional baseia-se na criação e interação entre diferentes vetores que representam variáveis (como forma ou cor) e valores atribuíveis a essas variáveis (círculo, quadrado, azul, vermelho).
Um conceito chave neste método é a ortogonalidade entre os vetores utilizados.
A ortogonalidade permite uma melhor diferenciação e manipulação das relações entre objetos e ideias.
Potencial revolucionário para a inteligência artificial
Embora ainda haja muito a ser pesquisado e desenvolvido,, a adoção dessa nova técnica poderia revolucionar o campo da inteligência artificial ao oferecer soluções mais eficientes e transparentes para lidar com problemas complexos. A computação hiperdimensional representa um passo à frente em direção a sistemas mais avançados que podem raciocinar por analogia, como nós humanos fazemos.
Conclusão
Em conclusão, embora as redes neurais artificiais tenham se mostrado úteis em diversas aplicações, suas limitações estruturais apresentam desafios significativos. A computação hiperdimensional surge como uma alternativa promissora para superar essas barreiras e melhorar nossa compreensão do mundo através de sistemas inteligentes mais eficientes e transparentes.
Sarah é, além de uma especialista em marketing digital, uma criadora de conteúdo com vasta experiência no campo. Graduada em Sociologia pela Universidade de Barcelona e com uma Pós-graduação em Marketing Digital pelo Inesdi, Sarah conseguiu se destacar como Diretora de Marketing Digital. Seu profundo conhecimento das tendências digitais e sua habilidade para identificar oportunidades de crescimento foram fundamentais para o sucesso de inúmeras campanhas. Além disso, ela dá aulas e palestras em prestigiosas escolas de negócios, universidades e eventos, compartilhando seus conhecimentos e experiências com outros profissionais e estudantes.
