Walter Pitts
Autor: JuzinhaV | Publicado: 2010-06-20T11:59:00-07:00

Walter Harry  Pitts Jr. nasceu no dia 23 de abril de 1923 em Detroit , filho de Marie e Walter, ele sempre teve uma conturbada relação com sua família, no qual sempre foi tratado como aberração pelo seu pai e irmãos.Walter Pitts passou 3 dias na biblioteca lendo Principia Matematica de  Bertrand Russel e Alfred North Whitehead, no qual foi um momento muito importante em sua vida, que foi daí que ele descobriu toda a sua vocação matemática, e o surgimento da sua curiosidade para saber como as coisas no Universo funcionavam.Aos 15 anos de idade ele decidiu sair de casa, e foi para a Universidade de Chicago.Lá ele conheceu dois grandes amigos: Jerry Lettvin, de  18 anos de idade que era estudante de medicina e Josephine Semmes, que era uma garota de 20 anos divorciada.Em 1940 ele foi apresentado a Warren McCulloch, que era uma pessoa carismática, atraiu muito a atenção de Lettvin e Pitts e em 1942 , Pitts e Lettvin se mudaram para a casa de McCulloch, onde ele morava com seu 4 filhos.E posteriormente eles teriam acesso a Inhibitory Synapses by Lloyd in 1941, que mais tarde daria origem a teoria de Pitt-McCulloch sobre redes neurais.E então em 1943  foi publicado “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” no qual os dois diziam que poderia ser aplicada  o funcionamento dos neurônios em um cerebro humano na computação. No qual foi uma das maiores influencias no sistemas computacionais modernos.Os anos de Guerra (1943-1946)Em 1943 Jerry Lettvin, apresentou  Walter a Norbert Wiener que estava a procura de um novo pupilo, e logo no primeiro encontro dos dois Wiener apresentou a Pitts sobre o Teoria Ergódica, no qual tiveram uma extensa discussão. Os dois mantinham uma relação de pai e filho que se contrapunha a relação de Pitts e McCulloch que era algo de amigos de escola.E logo depois Pitts assinou para trabalhar na Kellex Corporation em Nova York, no qual ele detestava o autoritarismo que havia envolto do Projeto Manhattan.Ele pensou por uma vez pedir a mão de Josephine em casamento, mas foi convencido ao contrario por McCuloch, assim ele nunca teve uma relação com nenhuma mulher durante a sua vida, somente teve uma relação platônica com Taffy, que era filha de McCuloch, mas anos mais tarde ela se casou com outro homem,  ele ficou  um pouco decepcionado, mas algo que foi superado.Anos pós guerra (1946-1952)No final da Guerra, Lettvin e Pitts, se mudaram novamente para Boston, onde eles dividiam um apartamento com Oliver Selfridge, que foi o pioneiro da inteligência artificial.Mas Wiener estava  amedrontado, já que esta época coincidia com a elaboração da tese de  Phd de Pitts , no qual estava sobre as más influencias de Lettvin e Selfridge , que no momento estavam mais interessados em ganhar dinheiro.(1952-1969)Wiener teve um desentendimento com McCuloch, no qual envolvia um membro de sua família, assim ele decidiu quebrar relações também com pessoas próximas a ele e consequentemente Pitts era uma dessas pessoas. E devido a isso, Walter Pitts entrou em um lento declínio já que não estava interessado em formular nada novo.Por consequência ele se entregou a bebida.No final dos anos 50, se mudou juntamente com Lettvin, depois de uma série de ataques convulsivos  de Pitts por conta da bebida. E já nos anos 60, ele entrou num isolamento social, no qual não tinha mais nenhum contato com nenhum de seus amigos.E então no dia 14 de maio de 1969, Walter Pitts, faleceu por decorrência de uma hemorragia por conta de varizes no esôfago causadas pela bebida.Redes NeuraisOs estudos sobre redes neurais se iniciaram em 1943 com Pitts e McCullch, que assim estabeleceram as bases da neurocomputação onde criaram uma teoria análoga aos neurônios cerebrais.O interesse em criar as redes neurais foi tentar simular o que ocorre no cérebro humano , para assim buscar nos computadores a chamada Inteligência Natural.As principais características são:-Um grande número de processamentos. -E um grande numero de conexões entre esses elementos de processamento.Cada conexão tem peso associado  e este peso representa a intensidade da interação ou acoplamento entre os elementos de processamento e se sua natureza é exibitória ou inibitória.Um modelo neural  consiste em uma rede de células, relativamente autônomas, cada célula tem um peso associado  que influenciam o processamento da saída.As vantagens da redes neurais:-Controle altamente paralelo e distribuído.-Capacidade de aprendizado através da observação de um conjunto de exemplos sendo estes com ou sem informação de respostas desejadas a cada estímulo.-Robustez, isto é, uma queda de desempenho gradual na eventualidade de mal funcionamento ou até mesmo inutilizarão de parte da rede.-Manutenção do desempenho na presença de ruído e capacidade de lidar com dados incompletos.O modelo do neurônio artificial proposto é bem simples. Ele possui várias entradas (Xi) com um peso associado a cada uma (Pi), alguns pesos com sinais excitatórios (+) e outros com sinais inibitórios (-). Os valores de entrada e ativação das células podem ser discretos, nos conjuntos {0, 1} ou {-1, 0, 1} ou contínuos nos intervalos [0,1] ou [-1,1].Cada célula é capaz de processar um sinal de entrada e transformá-lo em um sinal de saída. O estado de ativação (v), do neurônio em questão, é calculado a partir da aplicação de uma função de limiar ao valor de entrada fornecido ao neurônio (u), ou seja, a somatória dos valores de ativação dos neurônios precedentes, multiplicados pelos respectivos pesos.A função utilizada para o cálculo de ativação geralmente é algum tipo de função não-linear, a qual garante a plena funcionalidade das redes neurais com múltiplas camadas de neurônios. Redes neurais que processam dados analógicos devem utilizar funções com formato sigmoidal como tangente hiperbólica, seno, etc. Já em redes utilizadas para processar valores discretos a função deve ser do tipo degrau.De acordo com uma ponderação dos sinais de entrada, realizada pela função de ativação, o neurônio pode ser ativado, enviando um sinal de saída. Este sinal de saída será propagado de acordo com a topologia de interconexão da rede de neurônios.No início das pesquisas envolvendo redes neurais, estas eram emuladas através de circuitos analógicos. Atualmente o mais comum é a utilização de software para a geração de redes neurais, ou seja, o funcionamento dos neurônios é simulado por programas. Uma tendência recente é a implementação das redes neurais em circuitos digitais, visando a maximização da velocidade de processamento.As redes neurais tem um rápido processamento, assim  podendo fazer operações em tempo real , e eles se adequam as seguintes situações.-Reconhecimento de fala-Reconhecimento  visual de padrões (exemplo impressões digitais, ou características faciais num banco de dados). -Processamento adaptativo para a eliminação de ruídos.BibliografiaSMALHEISER  Neil. R – Johns Hopkins University 2000BERTASI  Deborah – Reconhecimento de Caracteres utilizando -Porto Alegre, dezembro de 1999.