reforcada. A cada erro, esses neuronios perdem meio ponto. Dessa forma, o sistema cria a rotina de seguir o caminho com mais pontos sempre. Quanto mais tentativas, mais aprimorado fica o sistema, chegando, ao final de um processo de aprendizado, a executar tarefas quase sem erro algum.A grande vantagem disso e que para executar tarefas, uma rede neural nao precisa guardar instrucoes de comando e executa-las de forma logica, como num computador tradicional. Ao inves disso, a rede aprende o que e preciso ser feito e executa a funcao. Dessa forma, uma mesma rede, se ela for capacitada com os neuronios necessarios para tal, e capaz de executar varias funcoes diferentes, independente de espaco de memoria.Isso porque em uma mesma rede e possivel criar varias regras diferentes. No exemplo acima, podemos ainda ensinar a rede a detectar bolas amarelas ou bastoes vermelhos, utilizando os mesmos neuronios e as mesmas regras. A diferenca e q precisariamos capacita-las com neuronios de saida extras para cada nova informacao que queremos dela e outros neuronios ocultos para facilitar o processamento. Mas isso nao implica em criarmos novas regras ou novas programacoes, somente em ensinar o sistema e executar novas funcoes utilizando a mesma rede existente.Em sistemas mais elaborados, uma rede neural consegue aprender qualquer funcao que uma pessoa possa saber e nao ha limites para a quantidade de informacao que ela possa processar.Inteligencia Artificial (IA)As redes neurais sao principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligencia artificial. Os computadores tradicionais podem fazer isso de forma simulada, mas sua principal funcao e seguir regras ou comandos oferecidos pelo usuario. Assim, a inteligencia artificial gerada por computadores tradicionais sao simulacoes de inteligencia real, ou seja, apresentam respostas segundo regras e comandos de um programa pre-estabelecido.Acontece que a verdadeira inteligencia nao e a capacidade de seguir regras, mas sim a capacidade de resolver problemas. Mais inteligente e o sistema que consegue resolver problemas diferentes de forma eficaz. Baseado nisso, temos entao duas formas diferentes de inteligencia artificial, ou IA, a simbolica e a conexionista.A IA simbolica simula o comportamento inteligente. Ela e baseada em uma programacao que indica quais respostas devem ser dadas diante de determinados comandos. Essa IA e a utilizada em programas inteligentes, como corretores ortograficos ou simuladores dos mais variados. A questao e que esses programas dificilmente aprendem coisas novas, somente se voce incluir novas programacoes. Essa e a IA mais comum.A IA conexionista simula a estrutura do cerebro, pois acredita-se que a inteligencia esta na forma de processar informacao e nao na informacao processada. Como o sistema do cerebro e inteligente, usa-se tal modelo para desenvolver IA. Assim, os sistemas de IA baseados em redes neurais conseguem aprender com seus erros e executar diferentes processos, independente de instrucoes.As Redes Neurais e o PerceptronNao so pensando nisso, mas principalmente tentando desenvolver melhores formas de inteligencia artificial, alguns pesquisadores comecaram a estudar o funcionamento dos neuronios. Em especial, Frank Rosenblatt pesquisou a estrutura da retina humana. Ela e composta por varios neuronios sensoriais, responsaveis por perceber as cores e as formas. Cada um desses neuronios transmite uma resposta