As 7 diferenças entre algoritmo e rede neural artificial - Médico - 2023

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É inegável que, sem chegar a cenários distópicos, inteligência artificial está começando a dominar nossas vidas. As máquinas podem não ter nos escravizado no sentido estrito da palavra, mas conseguiram, em um mundo em que tudo é baseado na Internet, nos tornar escravos da tecnologia.

A inteligência artificial cada vez mais sofisticada tem alcançado, alcança diariamente e aumentará o tempo que passamos na frente dos aparelhos eletrônicos. E é que um tempo de retenção mais longo é dinheiro para as empresas que pagam para anunciar. O dinheiro move o mundo. E hoje, a inteligência artificial ganha dinheiro. Muito dinheiro.

E embora seja muito comum ouvir que plataformas e redes sociais como o YouTube ou o Instagram utilizam algoritmos para descobrir nossos gostos e saber, entre bilhões de opções, qual conteúdo é o que mais nos manterá, a verdade é que para alguns poucos anos, os famosos algoritmos foram substituídos por redes neurais artificiais.


As redes neurais artificiais são sistemas de computação de inteligência artificial muito mais complexos do que algoritmos, uma vez que são capazes de aprender por conta própria. E no artigo de hoje, com a linguagem mais compreensível possível, mas lado a lado com as mais recentes publicações especializadas no assunto, veremos as diferenças importantes entre um algoritmo e uma rede neural. Vamos lá.

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O que é um algoritmo? E uma rede neural artificial?

Antes de nos aprofundarmos em suas diferenças na forma de pontos-chave, é interessante, mas também necessário, que definamos os dois conceitos individualmente. Dois conceitos que, sem conhecimentos profundos em engenharia e programação da computação, são bastante difíceis de entender. Mas vamos tentar. Vamos ver o que é, por um lado, um algoritmo e, por outro, uma rede neural artificial.

Algoritmos: o que são?

Um algoritmo é um conjunto de operações finitas e ordenadas que permitem a uma máquina realizar cálculos matemáticos, processar dados e realizar tarefas. Nesse sentido, um algoritmo é um sistema de instruções baseado em regras nas quais, partindo de um estado inicial ou de uma entrada e por meio de etapas bem marcadas sucessivas, permite chegar a um estado ou resultado final.


Em termos de programação de computadores, que é o que nos interessa hoje, um algoritmo é uma sequência lógica de passos que permite resolver um problema por meio de operações matemáticas inequívocas.

Os algoritmos resolvem qualquer problema por meio de diferentes instruções e regras concisas previamente programadas por um programador ou engenheiro de computação. Os algoritmos seguem uma sequência finita de etapas para tomar uma decisão final numericamente. Deste modo, qualquer programa de computador pode ser entendido como uma série complexa de algoritmos que são executados simultaneamente por uma máquina.

Seja como for, o importante é que mantenhamos as características de cada algoritmo: sequencial (eles seguem etapas), preciso (não podem atingir resultados ambíguos), finito (não pode ser estendido ao infinito, uma saída deve chegar), concreto (resultados da oferta), definido (sempre dá os mesmos resultados se houver a mesma entrada e o mesmo processo intermediário) e ordenado (a sequência deve ser precisa).


YouTube, a famosa rede social, até 2016, funcionava com base em algoritmos que deu uma pontuação aos vídeos de acordo com o que os engenheiros do Google haviam programado.

O famoso “Algoritmo do Youtube” era o santo graal de todo youtuber, pois decodificá-lo permitiria fazer vídeos sob medida para este algoritmo, conseguindo assim posicionar-se o mais alto possível nos buscadores e, acima de tudo, ser recomendado na tela do começo.

Este algoritmo levou em consideração muitos fatores (duração do vídeo, número de assinantes do canal, tempo de retenção, porcentagem de cliques de impressões, idade do público, gostos do público, títulos ...) que permitiram ao YouTube funcionar como uma ciência bastante exata . Mesmo que ninguém tivesse descoberto o algoritmo em si, estava bem claro como fazer com que o algoritmo gostasse dele.

Mas o que aconteceu no final de 2016 e início de 2017? Naquela O algoritmo do YouTube foi fechado e todo o seu funcionamento interno foi controlado por um sistema muito mais complexo mas também mais refinado: uma rede neural artificial.

Redes neurais artificiais: o que são?

Redes neurais artificiais são sistemas de computação de inteligência artificial que baseiam sua operação em um conjunto de unidades chamadas neurônios artificiais conectados entre si Através de links que permitem não só resolver tarefas mais complexas em menos tempo, mas também o sistema aprender.

O aprendizado de máquina é baseado no conjunto de algoritmos de aprendizagem que possibilitam o desenvolvimento dessas redes neurais. Mas o que é um neurônio artificial? Em linhas gerais, são unidades computacionais que tentam (e cada vez mais conseguem) imitar o comportamento de um neurônio natural, no sentido de que estabelecem conexões entre várias unidades de uma mesma rede.


Cada rede é, portanto, composta de um neurônio inicial onde introduzimos um certo valor. Mas a partir daí, este neurônio estará se conectando com outros neurônios da rede e, em cada um deles, este valor será transformado até chegarmos a um neurônio de saída com o resultado do problema que propusemos à máquina.

O que queremos é que chegue a um resultado específico e, para isso, seria necessário calibrar cada um dos neurônios (nas redes neurais mais complexas, falamos de bilhões de neurônios) para que modifiquem as operações matemáticas para chegar ao resultado que desejamos.

E aí vem a magia das redes neurais: são capazes de se calibrar. E isso, embora possa não parecer, é aprender. E que uma máquina pode aprender muda tudo. Não estamos mais dando a ela alguns passos para seguir, mas estamos dando a ela total liberdade para criar as conexões que ela considera necessárias e ótimas para chegar a um resultado.


As redes neurais, portanto, não são sequenciais (cada neurônio estabelece conexões com muitos outros), nem definidas (nem ele nem sabemos que caminho usará para chegar ao resultado) nem ordenadas (forma-se um verdadeiro labirinto). E é isso que permite que eles sejam tão terrivelmente precisos e cada vez mais precisos.

Atualmente, o YouTube usa duas redes neurais: uma para selecionar candidatos a vídeos e outra para recomendar aquelas que, de acordo com essa rede neural (os engenheiros não têm controle), vão aumentar nosso tempo de sessão na plataforma. Essas redes neurais são jovens. Crianças que ainda estão aprendendo. Por isso, é normal que aconteçam coisas “estranhas”, como recomendações de vídeos antigos ou canais que praticamente desapareceram (porque a rede neural “não gosta deles”). Mas o que está claro é que essa rede neural conseguiu nos prender por mais tempo do que quando existia o algoritmo.

Mas o YouTube (e, portanto, o Google) não é a única plataforma que usa redes neurais. Os carros autônomos usam um para que possam se mover sem a necessidade de motorista, o Instagram tem um para que os filtros nas fotos e vídeos reconheçam nosso rosto e até o Large Hadron Collider usa um para saber que colisão de partículas fazer a cada momento de sua operabilidade. As redes neurais vieram para ficar e, dia a dia, são melhores no que fazem.


Como os algoritmos são diferentes das redes neurais artificiais?

Certamente, após analisá-los individualmente, as diferenças entre um algoritmo e uma rede neural se tornaram mais do que claras (na medida do possível). Mesmo assim, para que você tenha as informações de forma mais concisa, preparamos uma seleção das diferenças mais importantes na forma de pontos-chave. Vamos lá.

1. Uma rede neural pode aprender; um algoritmo, não

A diferença mais importante e aquela na qual você deve ficar: a rede neural é a única capaz de “aprender”. Aprenda no sentido de progredir e melhorar todas as conexões que as unidades de cálculo fazem. Um algoritmo, por si só, não é inteligente, não pode aprender porque sempre seguirá etapas pré-estabelecidas. A rede neural é a verdadeira inteligência artificial.

2. Em um algoritmo, existem regras; em uma rede neural, não

Como vimos, uma das características de qualquer algoritmo é a presença de normas, ou seja, leis que a máquina deve seguir quando o algoritmo opera. Algumas regras ordenadas, sequenciadas e concretas que foram estabelecidas por um programador. Fornecemos algumas regras para que você obtenha um resultado.

Na rede neural, as coisas mudam. O programador não fornece regras predefinidas. É dito a você qual resultado chegar e é dada total liberdade para calibrar os processos matemáticos intermediários. Não existem leis ordenadas ou sequenciadas. A máquina está livre para aprender.

3. Uma rede neural é composta de "neurônios"; um algoritmo, por operações

Como vimos, enquanto um algoritmo, no nível do computador, é "simplesmente" um conjunto de operações sequenciais que a máquina deve seguir para resolver um problema, em uma rede neural, as unidades básicas não são essas sequências marcadas, mas unidades de cálculo chamado "neurônios artificiais" que imitar o comportamento dos neurônios naturais para tornar o processo de aprendizagem possível.

4. Uma rede neural é um conjunto de algoritmos

Um ponto muito importante. Uma rede neural pode ser entendida como um conjunto de algoritmos inteligentes que, de maneira geral, dão a esse sistema de computador a capacidade de fazer conexões entre os diferentes neurônios. Um algoritmo, por outro lado, é apenas isso: um algoritmo "não inteligente".

5. Um algoritmo não pode evoluir; uma rede neural, sim

Milhões de anos podem se passar para que uma máquina programada com base em um algoritmo continue a computar esse algoritmo da mesma maneira. Lembre-se de que é uma sequência ordenada que deve ser seguida sim ou sim. Portanto, não há evolução. Em uma rede neural, sim, há evolução. E é que ela mesma aprende a calibrar melhor seus algoritmos e, portanto, melhora com o tempo.

6. Um algoritmo pode ser controlado; uma rede neural, não

Um algoritmo pode ser controlado, no sentido de que ao alterar a sequência você também modifica o resultado que a máquina obterá. Uma rede neural, por outro lado, não pode ser controlada. Os engenheiros da computação não podem controlar quais operações e conexões os neurônios realizarão para chegar ao resultado. Mas não se preocupe: o YouTube não se rebelará contra a humanidade.

7. Um algoritmo é programado; uma rede neural, ela se faz

E uma última diferença para terminar. Enquanto um algoritmo é programado, uma rede neural se cria. Ou seja, em um algoritmo, se você projetar a sequência ordenada de operações, já terá esse algoritmo. Em uma rede neural, esse não é o caso. Lembre-se de que você não controla o que acontece dentro dele. É a própria rede que se calibra e, por isso, se faz, aprende e evolui.