Deep Learning: Benefícios, Desafios e Futuro

s31 February 19, 2024 privacy 0

Os avanços tecnológicos acontecem em uma velocidade sem precedentes. Em um mundo interconectado e digitalizado, saber mais sobre conceitos como deep learning é fundamental para garantir o preparo não só para o futuro, mas para o presente que já é uma realidade. O que é deep learning? } description={ } /> A aprendizagem de máquina é um elemento fundamental para o desenvolvimento da inteligência artificial. Por exemplo: um processamento de imagens pode identificar bordas, mas níveis mais elevados de aprendizagem de máquina permitem identificar conceitos que são bastante relevantes de modo semelhante ao que a análise humana é capaz de fazer, como reconhecer padrões de rostos e expressões faciais. Nós podemos definir deep learning como vários processos que aprimoram as inteligências artificiais garantindo maior poder de análise e processamento dos dados, obtendo padrões e percepções cada vez mais avançadas através dos materiais analisados pelas inteligências artificiais. De acordo com dados obtidos por uma pesquisa realizada pela KPMG, 56% dos brasileiros entrevistados afirmaram que confiam em recursos de inteligência artificial. É um número significativo, mas que também mostra que há um imenso caminho que a tecnologia precisa percorrer para ganhar mais presença na vida dos brasileiros e mais credibilidade diante dos usuários. Aprendizagem Profunda vs aprendizado de máquina vs inteligência artificial

Aprendizagem Profunda vs aprendizado de máquina vs inteligência artificial

História do deep learning Apesar de não ser um conceito novo (Yann LeCun fez a primeira demonstração prática de backpropagation na Bell Labs em 1989, criando um sistema capaz de ler números escritos em cheques), o deep learning ganhou muito espaço na última década e, hoje, já faz parte do presente de modo cada vez mais significativo. Em 2011, com capacidades computacionais significativas em relação às décadas anteriores, surge a AlexNet, uma rede neural com arquitetura que permitia desenvolvimento de algoritmos avançados. Em 2012, o projeto Google Brain deu novos passos para testar os limites do aprendizado de máquina ao criar o The Cat Experiment, uma rede neural disseminada em 1000 computadores. Hoje, mais de dez anos depois, temos recursos avançados como o ChatGPT e inteligências artificiais capazes de criar praticamente qualquer tipo de imagem, editar vídeos de forma avançada e até estruturar códigos para desenvolvedores. Os potenciais do aprendizado profundo são imensos e os algoritmos que usam este recurso facilitam e automatizam processos produtivos, geram novas soluções de segurança e permitem avanços científicos com uma rapidez sem precedentes. Mas há um futuro cheio de incertezas e de questionamentos sobre os limites das inteligências artificiais e o uso ético de recursos como o deep learning. Como o deep learning funciona? A maioria dos métodos de deep learning usam uma arquitetura de rede neural. É por este motivo que os modelos de deep learning são chamados de neural networks, ou redes neurais. Estes modelos são chamados assim porque possuem muitas camadas (até 150) de aprendizagem. Eles são mais do que redes tradicionais que, no geral, só possuem duas ou três camadas. O aprendizado profundo é um processo de construção e treinamento de redes neurais artificiais, ou algoritmos moldados para agir como o cérebro humano age. Treinar modelos de deep learning exige grandes quantidades de dados. Só a ação de trabalhar com vastas quantidades de dados para treinamento pode fazer com que as redes neurais artificiais alcancem respostas significativas, além da capacidade de aprender com erros. Os modelos de deep learning são formados por várias camadas de neurônios artificiais, como: Camada de entrada: chamada de input layer, é a primeira camada de qualquer modelo de deep learning. É ela que recebe os dados brutos inseridos na rede neural. Esta camada representa elementos dos dados que serão processados pelo modelo. Por exemplo: em reconhecimento de fala, a camada de entrada recebe áudio como entrada. Camadas ocultas: as hidden layers desempenham um papel importante na transformação dos dados inseridos, transformando-os em informações importantes. Cada camada oculta consiste em múltiplos neurônios artificiais que processam os dados e executam a computação antes de avançar para a próxima camada. Os modelos de deep learning possuem centenas de camadas ocultas, o que os permite analisar os dados de muitos ângulos diferentes com base no que os algoritmos de aprendizado profundo tentam alcançar (como classificar imagens ou reconhecer padrões, por exemplo). Camada de saída: as chamadas output layers (camadas de saída ou camadas de resultados) são as camadas finais e a última etapa nos modelos de deep learning. Elas produzem os resultados desejados através das informações processadas. O número de neurônios localizados nas camadas de saída dependem das tarefas que a inteligência artificial precisa executar. Estas camadas interconectadas processam os dados que entram através de algoritmos de deep learning para aprender e extrair recursos relevantes de forma gradual (ou padrões significativos). Exemplos de algoritmos de deep learning incluem: Redes neurais convolucionais (RNC), as chamadas convulational neural networks (CNNs). Redes neurais recorrentes (RNR), as chamadas recurrent neural networks (RNNs). Reforço de aprendizagem profunda (RAP), as chamadas deep reinforcement learning (DRL). Cada um destes algoritmos treina modelos de aprendizado profundo para aprender através de exemplos, e alguns destes algoritmos são melhores para desempenhar determinadas ações e tarefas. Nos algoritmos de deep learning, a extração é o processo de encontrar de forma automática os aspectos mais importantes e relevantes dos dados. Este processo funciona de modo parecido com o modo como nossos cérebros se focam em determinados detalhes ao reconhecer objetos ou no modo como compreendemos as informações. O recurso de extração ajuda os modelos a focar nos elementos mais críticos e importantes dos dados. Depois de treinados, os algoritmos obtêm um modelo de aprendizagem profunda que permite o processamento e a análise de novas informações sem intervenção humana. Neste estágio, os modelos de deep learning são aprimorados para minimizar erros e passam por testes rigorosos. Quando o modelo é avaliado, ele pode ser usado para análises preditivas com base em informações novas. O modelo então recebe novos dados e a rede neural usa os algoritmos de aprendizagem profunda para processar de forma precisa os dados e produzir insights através de informações novas. Tipos de deep learning Há vários tipos de deep learning, divididos pelo tipo de aprendizagem principal que cada um deles utiliza: Redes neurais recorrentes São algoritmos de deep learning estruturados em redes neurais capazes de aprender e memorizar dados de longa data, recorrendo a informações antigas para aprender padrões. Perceptron de Multicamadas O perceptron multicamadas (multilayer perceptron) é uma rede neural com múltiplas camadas neurais ligadas entre si e ocultas, compartilhando e analisando dados de maneira conjunta. São muito usados para sistemas de reconhecimento de fala e de imagem, além de software de tradução. Aprendizagem por reforço É o deep learning voltado para perceber padrões de comportamento que motivam a tomada de ações de forma dinâmica para obter recompensas através das ações executadas. Redes Adversariais Gerativas As Redes Adversariais Gerativas (Generative Adversarial Networks) são algoritmos que não precisam de supervisão e que são capazes de descobrir e aprender padrões nos dados de forma automática. Máquina Restrita Boltzmann As Máquinas Restritas Boltzmann (Restricted Boltzmann Machine) são algoritmos com neurônios presentes na camada de entrada e nas camadas ocultas que realizam conexões simétricas entre si. Eles são muito usados para executar ações de filtragem, detecção de riscos, classificação, aprendizado e análises financeiras e econômicas. Redes Neurais Convolucionais As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks) são tipos especiais de redes neurais muito usados para classificação de imagens e reconhecimento de objetos. Redes Neurais As Redes Neurais são inteligências artificiais que dão aos computadores a capacidade de processar dados de modo similar ao cérebro humano. Elas são a base do deep learning. A importância do deep learning As redes de deep learning processam informações de modo parecido com o cérebro humano, e é exatamente isto que faz com que elas sejam extremamente importantes e utilizadas para uma variedade de coisas, ajudando um número cada vez maior de pessoas. A tecnologia de deep learning é um componente essencial para muitas aplicações de IA usadas tanto por organizações quanto por pessoas. O método de deep learning já faz parte de muitos produtos e serviços disponibilizados para inúmeras pessoas. Aqui estão alguns exemplos: Reconhecimento de fala usado em dispositivos móveis e smart speakers; Assistentes virtuais como Siri, Google e Alexa; Reconhecimento facial em dispositivos (como Face ID para fotos); Sistemas de detecção de fraude essenciais para proteger contas bancárias. As aplicações de deep learning também incluem sistemas de realidade virtual, carros autônomos e desenvolvimentos em robótica. Além disto, o desenvolvimento das ferramentas de inteligência artificial estão cada vez mais relacionados ao deep learning. Desafios e dificuldades do deep learning O debate em torno do uso ético e dos limites da inteligência artificial envolve os desafios enfrentados pelo deep learning. O principal ponto desta questão é o fato de que algoritmos de aprendizado profundo precisam de quantidades imensas de dados para garantir um bom treinamento. O acesso a estes dados de inúmeras pessoas é algo que apresenta desdobramentos e desafios de ética, privacidade e que pode até se confrontar com questões legais dependendo do país e da região. Entre os principais desafios enfrentados pelo deep learning estão: Informações enviesadas: se os dados usados para treinar o algoritmo forem enviesados, tendenciosos ou até mesmo falsos, os modelos de deep learning podem reproduzir estas narrativas, o que representa um perigo direto à confiabilidade dos resultados, predições e conteúdo que estes algoritmos apresentam aos usuários. Limitações nas análises: se um modelo de reconhecimento facial for treinado apenas com imagens predominantemente pertencentes a uma etnia específica, por exemplo, ele pode não ser capaz de reconhecer outros elementos étnicos, o que também pode gerar exclusão, marginalização e até segregação contra grupos étnicos específicos. Falta de transparência: redes neurais processam inúmeros dados e aprendem através deste processamento. Então, é desafiador entender como uma rede neural gera uma solução. Esta dificuldade pode gerar falta de transparência, o que é um dos principais pontos fracos em relação ao aprendizado de máquina em geral. Sem uma transparência completa, fica difícil confiar nos resultados, decisões e previsões feitos pelos algoritmos que usam deep learning. Falta de flexibilidade: como o deep learning ainda é um campo relativamente novo de estudos, ele ainda é limitado a alguns tipos específicos de usos. Com o tempo, o deep learning tem evoluído de forma significativa, mas ainda há limitações bastante significativas, como a incapacidade de realizar múltiplas tarefas em muitos casos. Usos negativos e criminosos: infelizmente, as tecnologias também são distorcidas e utilizadas para propósitos negativos, e com o deep learning não é diferente. Algoritmos de deep learning são usados por cibercriminosos para facilitar golpes de phishing, gerar imagens comprometedoras para atacar a reputação das vítimas (através dos deepfakes) e até criar vários tipos de bot para realizar ataques cibernéticos mais elaborados. As possibilidades de cyberbullying também aumentam através de conteúdo malicioso criado por recursos de IA que geram imagens e vídeos. Falta de confiabilidade: muitos consumidores ainda desconfiam de aplicações de IA. Muitas vezes, estes recursos ainda não são tão úteis quanto o atendimento humano. Interagir com bots pode gerar menor confiança e aproximação com a clientela, e a dependência excessiva destes recursos pode gerar mais frustração e uma experiência negativa ao invés de representar uma melhoria para estas relações. {SHORTCODES.blogRelatedArticles} Benefícios do deep learning As possibilidades positivas do aprendizado profundo são praticamente infinitas. O deep learning possui muitos benefícios, e eles não ficam restritos só ao machine learning (o aprendizado de máquina). Precisão de alto nível Os modelos de deep learning podem atingir um nível excepcional de precisão na execução de tarefas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem e reconhecimento de fala. Como as redes neurais profundas são capazes de aprender e perceber padrões e elementos complexos através de dados inseridos, elas podem produzir predições com alto nível de precisão. Trabalhos com dados estruturados As redes neurais de aprendizado profundo podem processar e compreender dados não estruturados (como textos, documentos e imagens). Os métodos tradicionais de aprendizado de máquina têm dificuldade de trabalhar com dados não estruturados porque esta categoria de dados pode conter inúmeras variações. Aprendizagem não supervisionada Os modelos de aprendizagem profunda podem se adaptar aos comportamentos dos usuários ao longo do tempo, aprimorando de modo constante sem necessidade de supervisão humana ou de marcação dos dados. Uma rede neural, por exemplo, analisa padrões de digitação e corrige de modo automático erros ortográficos de uma linguagem digitada, por exemplo, mas é capaz de reconhecer palavras de outros idiomas sem categorizá-las como erros. Muitas possibilidades de aplicações O deep learning é muito versátil, o que possibilita aplicações de muitas formas diferentes. Diversas indústrias, da área aeroespacial até as pesquisas médicas, podem usar a tecnologia de deep learning para aprimorar sistemas e melhorar serviços. Como o deep learning é usado no mundo real Apesar de ser uma tecnologia relativamente nova, o deep learning já é usado para diversas atividades em diferentes indústrias, empresas, organizações sem fins lucrativos, instituições educacionais e muitas outras áreas. Estes são apenas alguns dos exemplos de usos práticos da tecnologia de deep learning: Detecção e reconhecimento de objetos Um dos principais usos do deep learning é o reconhecimento de elementos visuais, garantindo predições exatas sobre as localizações de um objeto ou imagem. Aqui estão alguns exemplos de como o deep learning é usado para detectar objetos: Carros autônomos: carros autônomos dependem de visão computadorizada para identificar veículos, sinais de trânsito, pedestres e outros elementos em tempo real. Através do deep learning, estes veículos conseguem tomar decisões bem estruturadas, o que permite uma navegação segura com o mínimo possível de intervenção humana. Reconhecimento facial: reconhecer rostos em fotos em redes sociais, permitir marcações automáticas, destravar o acesso ao celular através de reconhecimento facial são alguns exemplos de como o deep learning ajuda no aprimoramento destas tecnologias. Sistemas de vigilância: os modelos de deep learning também são usados por autoridades, empresas privadas de segurança e outras soluções de cibersegurança. Através de modelos de deep learning, é possível rastrear objetos em tempo real, como veículos e pessoas. Esta tecnologia permite o monitoramento automático das atividades e a identificação de possíveis ameaças ou comportamentos incomuns. Atendimento ao consumidor Empresas usam cada vez mais recursos de deep learning para melhorar o atendimento aos consumidores, agilizando a resolução de problemas e tornando os centros de suporte mais eficientes e ágeis. Aqui estão alguns exemplos de como as empresas fazem a integração do deep learning com serviços de atendimento ao consumidor: Chatbots: quando você faz compras online ou visita praticamente qualquer website, muitas vezes dá para notar a opção de começar uma conversa com um chatbot. Os recursos de deep learning são usados para treinar e aprimorar os bots tornando-os mais capazes de interagir de modo mais natural e fluído com os consumidores. A maioria dos chatbots ainda é bastante rudimentar, mas a aprendizagem profunda permite a evolução constante deles. O objetivo principal não é substituir o atendimento humano, mas resolver problemas mais simples para evitar sobrecarga em serviços de atendimento, o que ajuda em experiências mais positivas ao permitir o foco em problemas mais complexos. Recomendações e personalizações: os algoritmos de deep learning são usados para criar experiências personalizadas ao analisar comportamentos, preferências e históricos de dados dos usuários. Isto facilita sistemas de recomendação que sugerem serviços, produtos e conteúdos relevantes. Pesquisas médicas e serviços de saúde Os algoritmos de deep learning são aplicados em várias atividades importantes no ramo da saúde: Diagnósticos médicos: modelos de deep learning podem ser treinados com grandes bancos de dados de imagens médicas (como raios-X ou IRM – imagens de ressonância magnética, por exemplo) para identificar e classificar doenças, permitindo diagnósticos mais precisos e eficientes. Estes algoritmos podem até mesmo aprender a como detectar células cancerígenas, agilizando tratamentos. Descoberta e desenvolvimento de medicamentos: os modelos de deep learning conseguem analisar quantidades imensas de dados biológicos e químicos, o que permite a descoberta de novos medicamentos e tratamentos para várias doenças. Através do deep learning, prever interações moleculares, identificar drogas em potencial e acelerar o processo de desenvolvimento de medicamentos são coisas que ficam muito mais fáceis. Monitoramento de saúde: os algoritmos de deep learning podem processar dados através de dispositivos como monitoradores fitness ou biossensores, por exemplo, auxiliando no monitoramento de sinais vitais, na detecção de anomalias e na supervisão contínua da saúde dos pacientes, além de ajudar na identificação mais rápida de potenciais problemas de saúde, aumentando as chances de tratamento e de sobrevivência e recuperação. Automação industrial As técnicas de deep learning desempenham um papel significativo na automação industrial. Através destes modelos, diferentes áreas da indústria conseguem tornar seus sistemas mais eficientes e inteligentes: Controle de qualidade: os modelos de deep learning são treinados para analisar imagens e identificar defeitos de produção e qualidade nos processos de fabricação. O uso de algoritmos de deep learning permite monitoramento em tempo real e um controle de qualidade automático, reduzindo as necessidades de inspeções manuais, além de melhorar a qualidade dos produtos em geral. Sistemas e recursos de segurança: o aprendizado profundo também é usado para garantir que as ferramentas e máquinas operem com o máximo de segurança para as pessoas que as operam. Ao analisar dados de equipamentos de segurança (alarmes de segurança, detectores de gás ou câmeras de vigilância, por exemplo), os algoritmos podem detectar anomalias e riscos à segurança com mais facilidade, rapidez e exatidão. Processamento de linguagens naturais, geração de textos e imagens Um dos usos de deep learning com maior potencial é o processamento de linguagem natural (PLN) e de geração de imagens. Os algoritmos de deep learning avançaram muito em termos de PLN e já são capazes de gerar modelos mais exatos e robustos para compreensão e geração de linguagem: ChatGPT: o ChatGPT é a ferramenta de geração de linguagem mais conhecida atualmente, Desenvolvido pelo laboratório OpenAI, o ChatGPT usa modelos de linguagem GPT (Generative Pre-Trained Transformer, ou transformador generativo pré-treinado) para criar textos, estabelecer e desenvolver diálogos. A ferramenta pode ser usada de várias formas, inclusive para ajudar desenvolvedores na parte de criação e estruturação de códigos. Diferentes indústrias e empresas já integram o ChatGPT em sistemas diversos para inúmeras atividades. Criador de imagem Bing: o Bing é uma plataforma online que usa redes neurais para aplicar estilos artísticos em imagens e criar trabalhos gerados por IA (Inteligência Artificial). Assim como outros geradores de imagens por IA, o Bing produz imagens através de descrições textuais: as pessoas só precisam digitar um prompt e o Bing faz a geração da imagem de acordo com o conteúdo inserido. QuillBot: o QuillBot é uma ferramenta segura para parafrasear textos, permitindo o aprimoramento do conteúdo escrito. Midjourney: o Midjourney é uma ferramenta de IA criativa usada para gerar imagens com base em prompts de texto digitados pelos usuários. Deep learning versus machine learning Machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning são tipos ou categorias inseridas no conceito de Inteligência Artificial, mas o deep learning possui algumas diferenças em comparação com o aprendizado de máquina tradicional. Aqui estão as principais diferenças: Quantidade de dados exigidos: os algoritmos de machine learning tradicionais só podem ser treinados com pequenos grupos de dados, enquanto os algoritmos de deep learning podem ser treinados com imensas quantidades de dados. Nível de precisão: técnicas tradicionais de machine learning garantem um ótimo nível de exatidão, mas o deep learning representa um salto imenso em termos de precisão, o que garante resultados ainda melhores. Duração do treinamento: modelos de machine learning podem ser treinados com rapidez. Mas os modelos de deep learning podem levar mais tempo para serem treinados, já que lidam com maiores quantidades de dados. Nível de intervenção humana: o aprendizado de máquina exige mais intervenção e supervisão humana, enquanto os modelos de aprendizado profundo dependem de níveis muito menores de intervenção. O futuro do deep learning O desenvolvimento da inteligência artificial é crucial para as tecnologias atuais, principalmente no contexto da Revolução Industrial 4.0. É praticamente impossível imaginar sistemas, programas e serviços sem recursos de inteligência artificial, e o deep learning é fundamental para o aprimoramento destes recursos. Há um horizonte de possibilidades positivas para o deep learning: melhorar sistemas de transporte, oferecer soluções mais robustas de segurança (tanto física quanto cibernética), melhorar análises financeiras, otimizar os serviços de atendimento ao consumidor, impulsionar a pesquisa científica e até mesmo aprimorar serviços médicos. Mas o futuro do deep learning também impõe uma série de questionamentos necessários, como a extensão da coleta de dados, o quanto os sistemas de monitoramento podem ser usados para cercear direitos civis, a concentração de poder nas mãos das big techs e a confiabilidade das informações obtidas por algoritmos em plataformas como o ChatGPT, por exemplo. As tecnologias são necessárias e fundamentais, mas o debate das extensões e aplicações delas também é fundamental para pautar um desenvolvimento mais ético e positivo de elementos como inteligências artificiais.

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