08/04/2016 Rede neural artificial aprende palavras, imagens e música

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[Imagem: Osogami/Otsuka]

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Rede neural artificial aprendepalavras, imagens e músicaCom informações de June Namioka ­ IBM ­ 24/09/2015

Redesneurais

artificiais

Redes neurais artificiais têm sido estudadas com aesperança de criar máquinas ­ programas decomputador ­ com uma capacidade de aprendersimilar à humana.

Uma rede neural biológica é complexa demais paraser mapeada exatamente em uma rede neuralartificial, mas Takayuki Osogami e Makoto Otsuka,da IBM Research de Tóquio, deram alguns passosimportantes.

Os dois desenvolveram neurônios artificiais queimitam matematicamente um modelo deaprendizagem cerebral para aprender palavras,imagens e até música ­ o modelo é conhecido como"plasticidade cerebral dependente dos tempos dedisparo".

Os neurônios matemáticos de Takayuki e Makotoformam um tipo de rede neural artificial estocásticaque define uma máquina de Boltzmann dinâmica(DyBM), um sistema capaz de aprender sobre

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informações de vários contextos através dotreinamento ­ a repetição que leva à perfeição, porassim dizer.

Ciência em bits

A dupla ensinou a palavra Science (ciência) a seteneurônios artificiais, um neurônio por bit, na formade uma imagem bitmap. Assim, a imagem da palavraScience tornou­se:

00111001100111011110100010011001111010000100100100100001000101001010000100001000001001000011001010000100000110010000010011100101010100001110000010100000100100001001101000010000000101001001001000010001010010100001110001100111011110100010011001111

Os "1s" representam as linhas que compõem asletras, enquanto os "0s" traduzem os espaços embranco em torno das letras.

O que esses sete neurônios aprenderam foi ler egravar informações de 7 bits em uma única tacada.A palavra Science é expressa na forma desequências de 7 x 35 bits que equivalem a umaimagem bitmap monocromática de 245 bits. Os seteneurônios leem e memorizam cada pedaço de 7 bitsde informação na imagem.

Por exemplo, "0100010" é a décima coluna daimagem total de acordo com a ordem deaprendizado, e os neurônios lembram esses pedaçosna ordem em que aprenderam. Ao memorizar apalavra da esquerda para a direita e da direita paraa esquerda, os neurônios conseguem reconhecer"ciência" para a frente, para trás ou em qualquerordem ­ como fazemos ao resolver um jogo depalavras embaralhadas.

Mais neurônios, mais memória

As coisas ficam mais complicadas, e maisinteressantes, quando esses neurônios artificiaisaprendem sobre diferentes temas em diferentesformatos, tais como a imagem da evolução humana.

Desta vez, 20 neurônios artificiais foram incumbidosda tarefa de aprender esta imagem, que mostracomo nós evoluímos, da esquerda para a direita. Porque usar 20 neurônios artificiais desta vez? Porqueuma coluna da imagem que mostra a evoluçãohumana consiste de 20 bits.

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Aprender a tábua da evolução levou apenas 19 segundos. [Imagem:Osogami/Otsuka]

Os neurônios aprenderam as partes da imagemalinhadas na ordem correta de evolução ­ dosmacacos ao Homo sapiens. Rodando a simulação, osneurônios foram aprendendo mais ao longo dotempo, detectando os erros e repetindo assimulações. Foram necessários apenas 19 segundospara os 20 neurônios aprenderem a imagemcorretamente.

Para aprender a compor uma música ­ foi usada umamúsica tradicional alemã chamada Ich bin einMusikante ­ a partir das notas musicais, foramnecessários 12 neurônios e 900.000 rodadas dasimulação, o que levou 28 minutos no mesmocomputador.

Máquina de Boltzmann dinâmica

A máquina de Boltzmann dinâmica de Takayuki eMakoto não consegue apenas memorizar e recordarpadrões sequenciais. Ela pode também detectaranomalias em padrões sequenciais e fazer previsõessobre padrões futuros.

Assim, a rede neural artificial pode ser usada paraprever riscos de condução assumidos pelosmotoristas a partir de dados coletados por câmerasmontadas no carro. Ou compor novas músicas, atéatender ao gosto do freguês, ou mesmo detectar ecorrigir erros gramaticais em textos.

A dupla pretende a seguir integrar sua máquina deBoltzmann dinâmica a técnicas de aprendizagem porreforço para obter comportamentos otimizados dedetecção de anomalias e cálculo de previsões.

Bibliografia:Seven neurons memorizing sequences of alphabetical images viaspike­timing dependent plasticityTakayuki Osogami, Makoto OtsukaNature Scientific ReportsVol.: 5, Article number: 14149DOI: 10.1038/SREP14149

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Fonte:  Site Inovação Tecnológica­www.inovacaotecnologica.com.brURL: http://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=rede­neural­artificial­aprende­palavras­imagens­musica

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