> em difusão <


No outro dia tive um flash daqueles no trânsito (sim, os deuses do modernismo compesaram o nível nulo de consciência proporcionado pelo advento da televisão inventando o trânsito, os senhores não brincam, é uma no cravo outra na ferradura - é nisto que dá a omnipotência).
Estava então eu a deambular sobre se abordar um problema de forma analítica ou por intermédio de uma rede neuroal e quais as difereças substanciais entre as duas - Quando falo de uma rede neuroal não estou a contar com capacidades de aprendizagem nem feedbacks, apenas o modelo de dados que tem uma série de entradas e um resultado - ora estes dois modelos sempre me pareceram duas formas diferentes de fazer o mesmo até esse dia.
Ao entender o modelo interno de uma rede neuronal percebe-se que embora muito mais complexo do que a mera aplicação de uma fórmula (como nos processos analíticos) fora ocasionais perturbações aleatórias propositadamente introduzidas, não passa de um modelo também ele determinístico. Resolver um problema por intermédio de uma rede neuronal sempre me fez lembrar o usar números imaginários para resolver troços de problemas com raízes negativas até regressar aos números reais, enfim, uma mera mudança de base para um espaço onde coseguimos resolver o problema e posterior retorno à base original.
Qual é afinal a grande diferença ente uma rede neuronal e um problema analítico? o que é que a torna um modelo tão interessante para resolver problemas abstractos e tão ineficaz em problemas concretos (por ex. algébricos)? Qual é a particularidade da sua génese que difere do cálculo e vice-versa? (Particularidade da base lógica na qual se processa a informação desde o input até ao resultado)
Foi a resposta a este conceito que me atingiu junto a um semáforo da Av. 24 de Julho juto ao Jardim de Santos. É tão minimal que até me sinto diminuido por estar a escrever sobre ele, mas revelou-me uma abstracção que eu desconhecia.
Na álgebra temos classicamente problemas de igualdade (é igual e é diferente) e desigualdade (é maior e é menor). Mas numa rede neuronal (e num neurónio) temos exclusivamente como ferramenta a desigualdade, um neurónio ou dispara (com entradas superiores ao threshold) ou não dispara (com entradas inferiores ao threshold), não tem nenhum comportamento especial para entradas exactamete iguais ao threshold e isso extende-se também ao resultado macroscópico de toda uma rede deles. Ou seja, no modelo lógico em que funciona a rede neuronal está completamete abolida a igualdade, foi saneada a certeza, colocado de lado tudo quanto possa ser um entrave à difusão típica de um problema abstracto.
Nós próprios podemos com facilidade dizer que preferimos este áquele estilo musical, mas torna-se dubio e desconfortável dizer que gostamos precisamente tanto desde como daquele artista.
Agora a dúvida é, quantos modelos haverá por descobrir que partilhem esta característica das redes neuronais?

§ Pedro Borges @ 3/22/2006 03:01:00 da tarde +