Neste artigo iremos nos aprofundar no fascinante mundo de Conexionismo, explorando suas diferentes facetas e significados. Desde a sua origem até a sua relevância hoje, Conexionismo tem sido objeto de interesse e estudo de diversas disciplinas. Ao longo da história, Conexionismo despertou curiosidade e debate entre especialistas e fãs, gerando um amplo espectro de opiniões e teorias. Através deste artigo, procuraremos lançar luz sobre Conexionismo e analisar o seu impacto na sociedade, na cultura e na vida quotidiana. Este tema fascinante convida-nos a refletir e questionar as nossas perceções, apresentando um panorama enriquecedor e diversificado que merece ser explorado com atenção.
Este artigo ou secção contém uma lista de referências no fim do texto, mas as suas fontes não são claras porque não são citadas no corpo do artigo, o que compromete a confiabilidade das informações. (Novembro de 2016) |
Conexionismo é um conjunto de técnicas de diferentes campos, como inteligência artificial, psicologia cognitiva, ciências cognitivas, neurociência e filosofia da mente, que modelam fenômenos mentais e de comportamento.Existem várias formas de conexionismo, sendo as mais comuns as que utilizam modelos de redes neurais.
O princípio fundamental do conexionismo é que fenômenos mentais podem ser descritos como a interconexão de redes que possuam unidades uniformes e simples. A forma de conexão e as unidades variam de modelo para modelo. Por exemplo, as unidades podem ser representada como neurônios e as conexões como sendo sinapses, como no cérebro humano.
A ativação é usada em muitos modelos conexionistas, e pode ser descrita como um valor numérico que representa algum aspecto de uma unidade. Por exemplo, se a unidade no modelo utilizado for o neurônio, a ativação pode representar a probabilidade deste neurônio gerar um potencial de ação.
É o método conexionista mais utilizado atualmente. Apesar de existirem muitas variedades de redes neurais, dois princípios são largamente utilizados:
Modelos conexionistas não precisam necessariamente ser biologicamente reais, mas alguns pesquisadores tentam modelar os aspectos biológicos de redes neurais naturais.
As interconexões recebem um valor ("peso") ajustado com base em teorias de aprendizado ou algoritmos de aprendizado.