O AlexNet, um marco na visão computacional, utiliza blocos de computação chamados kernels para analisar imagens. Cada kernel é como um filtro que detecta padrões específicos, como bordas, cores e formas. Ao deslizar esses filtros pela imagem, o AlexNet cria "mapas de ativação" que destacam áreas de interesse.
O surpreendente é que, ao longo de suas múltiplas camadas, o AlexNet aprende a combinar esses padrões básicos em representações cada vez mais complexas. O que começa como simples detecção de bordas evolui para o reconhecimento de rostos e objetos, tudo isso sem instruções explícitas.
Cada imagem processada é traduzida em um ponto em um espaço multidimensional chamado "espaço latente". Nesse espaço, a proximidade entre os pontos reflete a similaridade semântica entre as imagens. O Atlas de Ativações projeta esse espaço complexo em duas dimensões, permitindo visualizar como a rede organiza conceitos.
Essa técnica revela como o AlexNet cria transições suaves entre conceitos relacionados, como zebras, tigres e leopardos. Navegar pelo Atlas é como observar a própria rede "pensar" visualmente.
O Atlas de Ativações fornece uma janela para a lógica interna de modelos como o AlexNet e o ChatGPT, mostrando como a inteligência artificial emerge da escala e da repetição de operações simples. Essa visualização, apesar de simplificada, oferece insights valiosos sobre como as máquinas aprendem e como podemos aprimorar sua capacidade de interpretar o mundo.
À medida que exploramos os mistérios das redes neurais profundas, o Atlas de Ativações se torna uma ferramenta crucial para desvendar a "mente" das máquinas e impulsionar o desenvolvimento da inteligência artificial.
