A. P. Rodrigues

Equações que Aprendem

Uma Introdução aos Fundamentos Matemáticos da Aprendizagem Artificial

Algumas das coisas mais impressionantes dos tempos atuais são feitas com o uso de tecnologias de Inteligência Artificial. Da produção de textos e imagens à visão computacional e da aplicação à Medicina até, infelizmente, o auxílio em atividades que são nada mais do que crimes, a IA não deixa de assombrar e maravilhar os seus usuários, beneficiários e, talvez, até mesmo, as vítimas de usos menos nobres.

O mundo nunca mais será o mesmo depois do ChatGPT da OpenAI, do Gemini da Google, ou da Midjourney. Não é mais possível abrir mão do que estas maravilhas já fizeram de bom pelo mundo todo e, se fosse, eu aposto que ninguém iria querer. É uma maravilha poder dispor de assistentes especialistas em quase todos os assuntos conhecidos pelo Homem, de graça, ao alcance de um prompt, sem demora ou objeção, e, sem sombra de dúvidas, com resultados que, talvez, os melhores especialistas humanos não fossem capazes de dar.

A IA é abissal! Mas, mesmo este campo de ciências e técnicas é composto de partes elementares, sobre as quais, todo este encanto tecnológico foi construído, desde há muito tempo. Uma destas peças fundamentais é o Perceptron, uma arquitetura de rede neural que, se não está presente em todas as peças de inteligência artificial mais conhecidas e badaladas, atualmente, deve estar em quase todas! Tão importante quanto a arquitetura do Perceptron - ou mais - é o processo através do qual ele é capaz de aprender. Este pequeno livro é sobre isto.

Este livro, e os demais livros da Série Equações que Aprendem, abordam, de forma simples e direta, o que há de mais básico e fundamental na descrição matemática da estrutura do Perceptron, do seu treino, funcionamento e, principalmente, a sua possibilidade de aprender. É isto o que está na base da capacidade de uma máquina, ou de um programa de computador, simular aspectos da inteligência humana e ir, ainda, muito além.

As descrições apresentadas para o aprendizado artificial, neste livro, são aquelas mesmas que, em Frameworks de altíssimo nível, como Tensorflow ou Pytorch, nunca aparecem por estarem encapsuladas nas classes, funções ou métodos destas linguagens, tornando o trabalho do programador muito menos árduo, mas com o efeito colateral de esconder, talvez, a parte mais bela e importante do aprendizado de máquina, que é como o aprendizado artificial acontece.

Quem quer que tenha a curiosidade sobre como é possível a uma máquina aprender o que quer que seja, deve ler este livro. Por isto, te convido a iniciar esta jornada de conhecimento e de aumento da inteligência natural, através do contato com os segredos que tornam possível o aprendizado artificial.