MIT mostra rede neural que cria sua própria “máquina de aprender”

Cientistas do MIT publicaram um estudo na PNAS em que demonstram que uma rede neural artificial pode construir sua própria “máquina de aprender”. Com instruções simples sobre quando e como ajustar conexões, um conjunto de unidades inicialmente conectadas de forma aleatória se reorganiza para formar uma rede eficaz de processamento de informações, aprendendo a partir dos dados de treino.

Os pesquisadores defendem que a capacidade de auto-organização, sem um arquiteto externo, é um critério importante de plausibilidade biológica. Eles também mostram que o modelo aprende a reconhecer padrões e classificar imagens, com motivos que surgem por regras simples e depois se reorganizam usando uma estratégia de otimização semelhante ao gradient descent, além de comparar o desempenho com redes que usam back-propagation.