Sistemas de Inteligência Artificial utilizam redes de neurônios digitais inspiradas no cérebro humano.

O conceito de redes neurais artificiais remonta a 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram um modelo matemático baseado em processos biológicos. No entanto, foi apenas com o avanço do processamento computacional e do Big Data que essas redes se tornaram potentes. Enquanto o cérebro humano possui aproximadamente 86 bilhões de neurônios, modelos modernos de IA, como o GPT-4 da OpenAI, operam com trilhões de parâmetros que funcionam como sinapses digitais.O processo fundamental por trás dessa tecnologia é o 'backpropagation', ou retropropagação, popularizado por Geoffrey Hinton e seus colegas em 1986. Esse mecanismo permite que o sistema identifique erros em suas previsões e ajuste os pesos das conexões neurais para melhorar a precisão ao longo do tempo. É esse ajuste matemático que simula a plasticidade sináptica encontrada no córtex cerebral humano durante o aprendizado.Atualmente, as Redes Neurais Profundas (Deep Learning) utilizam múltiplas camadas ocultas para extrair padrões de dados brutos. Instituições como o MIT e a Universidade de Stanford demonstram que essas arquiteturas superam humanos em tarefas específicas de reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Essa evolução transformou a IA de uma teoria acadêmica em uma ferramenta essencial para a medicina moderna e a engenharia de software.