Mecanismo de Atenção é o uso de unidades de processamento de uma rede neural para focar em um único item em vez de em todo o conteúdo. É uma forma de inteligência artificial usada no processamento de linguagem natural (PNL), visão e reconhecimento de fala. Com esta técnica, um modelo pode aprender a focar e interpretar a linguagem humana, imagens e sons com precisão.
A técnica faz uso de uma técnica chamada “autoatenção”, que envolve um modelo de IA que aprende a focar seletivamente nas áreas de entrada que têm maior influência no resultado. Por exemplo, se uma IA estiver analisando uma imagem, ela poderá concentrar sua atenção nas bordas ou limites do objeto. Isso permite que o modelo se concentre em fatores-chave, reduza o ruído e melhore a precisão do reconhecimento.
O mecanismo de atenção tornou-se uma parte importante da IA moderna, permitindo maior precisão em muitas tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e tradução de fala para texto.
Além disso, a técnica tornou-se crítica para aumentar os resultados de desempenho em determinadas tarefas de IA – como legendagem de imagens, tradução automática e resposta a perguntas. Acredita-se que os modelos baseados na atenção superam os modelos tradicionais de aprendizagem profunda nessas tarefas.
No futuro, os métodos baseados na atenção tornar-se-ão mais importantes à medida que os domínios da IA, como a visão computacional e o processamento de linguagem natural, continuarem a tornar-se mais complexos. Espera-se também que os modelos baseados na atenção encontrem novos usos em muitas áreas da Inteligência Artificial.
