Como usar
A rede: ela recebe três informações sobre uma fruta (cor, maciez e cheiro, de 0 a 1) e responde se a fruta está madura. As bolinhas são os neurônios e as hastes são as conexões. Haste verde é peso positivo (empurra a resposta para cima), haste vermelha é peso negativo (empurra para baixo). Quanto mais grossa, maior o peso.
Experimente: mude as entradas e use “Enviar sinal” para ver a informação passar de camada em camada. Clique em uma haste (ou escolha na lista) para ver e mudar o peso dela. “Explicar a decisão” mostra quanto cada entrada contribuiu para a resposta.
Arraste o fundo da cena para girar; use a roda do mouse ou dois dedos para aproximar. Pelo teclado: Tab até a cena, setas giram e as teclas + e − aproximam. Todos os comandos também estão nos botões.
Entradas
Peso de uma conexão
- peso positivo
- peso negativo
- neurônio ativado (quanto mais amarelo, mais ativo)
Desafios
- Com os pesos treinados, monte uma fruta que a rede chame de madura com mais de 90% de certeza.
- Use “Explicar a decisão” e descubra qual entrada mais pesou na resposta.
- Com pesos aleatórios, ajuste os pesos até a rede acertar as 3 frutas do teste.
Para o professor
O que está por trás: cada neurônio soma as entradas multiplicadas pelos pesos, soma um viés e passa o resultado por uma função de ativação (aqui, a sigmoide, que devolve um número entre 0 e 1). Treinar uma rede é encontrar pesos que façam a saída acertar os exemplos. Os “pesos treinados” desta página foram escolhidos à mão para que a rede funcione; numa rede de verdade eles são ajustados automaticamente, pela descida do gradiente (veja a Montanha do Erro). Para ver uma rede treinando de verdade, com curvas de treino e validação, use o simulador Treino de rede neural.
Metodologia sugerida: aula invertida e investigação em duplas. Antes da aula, os alunos assistem a um vídeo curto sobre o que é IA; em sala, cada dupla responde às perguntas com a página aberta.
- Por que uma haste vermelha grossa faz a resposta cair? O que significa um peso negativo no mundo real?
- Com os pesos treinados, a fruta amarela mas dura é madura? Que entrada a rede “usou” para decidir?
- Duas sementes diferentes dão redes diferentes. Por que, nas pesquisas, os resultados são repetidos com várias sementes?
- “Explicar a decisão” troca cada entrada por zero e mede quanto a saída muda. Essa é uma das ideias por trás da explicabilidade em IA. Por que é importante uma IA explicar a decisão quando ela é usada para avaliar pessoas?
Habilidades: EF09CO07 e EF06CO05; serve de introdução a redes neurais no Ensino Médio e em formações de professores sobre IA. Material concreto equivalente: neurônios de papel na lousa, com barbantes de duas cores para os pesos e uma calculadora para as somas.