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113. Redes Neurais e Neurociência Cognitiva 
As redes neurais artificiais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano e em como 
ele processa informações. A neurociência cognitiva, por sua vez, estuda como os processos 
mentais, como percepção, atenção, memória e tomada de decisão, acontecem no cérebro. Essa 
intersecção entre neurociência e inteligência artificial tem permitido que modelos de redes 
neurais artificiais evoluam, incorporando conceitos que tornam esses modelos mais parecidos 
com a maneira como o cérebro humano aprende e processa informações. Modelagem 
Cognitiva em Redes Neurais 
A neurociência cognitiva tem sido uma grande fonte de inspiração para o desenvolvimento de 
redes neurais artificiais, especialmente na área de aprendizado profundo (deep learning). 
Embora as redes neurais artificiais sejam simplificações da arquitetura do cérebro, certos 
aspectos de seu funcionamento são baseados na forma como o cérebro humano lida com 
estímulos e experiências.Percepção e Reconhecimento de Padrões: O cérebro humano tem 
uma capacidade extraordinária para reconhecer padrões complexos em dados sensoriais, como 
imagens, sons ou toques. As redes neurais artificiais, como as redes neurais convolucionais 
(CNNs), imitam esse processo ao aprender a extrair características e padrões em dados de 
entrada (como pixels em uma imagem ou características em um sinal de áudio).Memória de 
Trabalho e Redes Neurais: A memória de trabalho no cérebro é usada para armazenar e 
manipular informações temporárias enquanto realizamos tarefas cognitivas. De forma similar, as 
redes neurais recorrentes (RNNs) e suas variantes, como LSTMs (Long Short-Term 
Memory), são projetadas para processar sequências de dados e manter uma "memória" do que 
foi processado anteriormente, permitindo a modelagem de informações temporais e contextuais. 
1. Tomada de Decisão e Raciocínio: O cérebro humano realiza tarefas complexas de 
tomada de decisão com base em diversos fatores, incluindo memória, emoções e 
expectativas. Redes neurais, especialmente em áreas de inteligência artificial 
explicável, tentam simular aspectos dessa tomada de decisão em sistemas 
computacionais, considerando múltiplos inputs e utilizando algoritmos de otimização 
para chegar a conclusões ou classificações. 
Desafios e LimitaçõesEmbora as redes neurais artificiais tenham se mostrado extremamente 
eficazes em tarefas como reconhecimento de imagem e fala, elas ainda não são capazes de 
replicar com precisão a complexidade das funções cognitivas humanas. A generalização de 
aprendizado, por exemplo, é um desafio para redes neurais artificiais, pois elas tendem a ser 
boas em resolver problemas específicos para os quais foram treinadas, mas têm dificuldade em 
generalizar para novas tarefas ou em adaptar-se rapidamente a mudanças no ambiente, algo que 
os humanos fazem com facilidade.Possíveis Avanços Questões: 
1. Qual área da neurociência estuda os processos mentais relacionados à percepção, 
memória e tomada de decisão no cérebro? 
o a) Neurociência computacional 
o x b) Neurociência cognitiva 
o c) Neurociência celular 
o d) Neurociência do desenvolvimento 
o Resposta correta: b) 
2. Qual tipo de rede neural é projetada para lidar com dados sequenciais e possui 
uma "memória" do que foi processado anteriormente? 
o a) Rede Neural Convolucional (CNN) 
o b) Rede Neural Profunda (DNN) 
o x c) Rede Neural Recorrente (RNN) 
o d) Rede Neural Feedforward