Entenda o que é Deep Learning e como ele otimiza nossas vidas

Deep Learning é um termo que volta e meia aparece em conversas sobre todas as possibilidades das máquinas aprenderem a fazer coisas que os humanos fazem atualmente em fábricas, armazéns, escritórios e residências. Enquanto a tecnologia está evoluindo rapidamente (junta de nossos medos e excitações), termos como inteligência artificial, aprendizado de máquina e Deep Learning (Aprendizado Profundo, em português) podem deixá-lo perplexo.

Neste artigo, iremos te ajudar a resolver a confusão em torno do conceito e funcionamento do Deep Learning e iremos demonstrar os 8 exemplos práticos que esclarecem o uso atual desse tipo de tecnologia nos dias de hoje.

O que é deep learning?

O campo da inteligência artificial se resume a quando as máquinas podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. A Inteligência artificial engloba diversar técnicas, entre elas o Aprendizado de Máquina (Machine Learning, em inglês), onde as máquinas podem aprender por experiência e adquirir habilidades sem envolvimento humano.

O Aprendizado de Máquina está diretamente envolvido com a criação de algoritmos que podem se modificar sem intervenção humana para produzir a saída desejada – alimentando-se através de dados estruturados.

Já o Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina em que redes neurais artificiais, algoritmos inspirados no cérebro humano, aprendem com grandes quantidades de dados. Da mesma forma que aprendemos com a experiência, o algoritmo de aprendizagem profunda executaria uma tarefa repetidamente, cada vez ajustando-a um pouco para melhorar o resultado.

Referimo-nos à “aprendizagem profunda” porque as redes neurais têm várias camadas (profundas) que permitem o aprendizado. Qualquer problema que exija “pensamento” para descobrir é um problema que a aprendizagem profunda pode aprender a resolver.

A quantidade de dados que geramos todos os dias é impressionante – atualmente estimada em 2,6 quintilhões de bytes – e é o recurso que possibilita o aprendizado profundo. Como os algoritmos de aprendizagem profunda exigem uma tonelada de dados para aprender, esse aumento na criação de dados é uma das razões pelas quais os recursos de aprendizado profundo cresceram nos últimos anos.

Além de mais criação de dados, os algoritmos de aprendizagem profunda se beneficiam do poder de computação mais forte disponível hoje, bem como da proliferação da Inteligência Artificial (IA) como Serviço. A AI as a Service deu às organizações menores acesso à tecnologia de inteligência artificial e especificamente aos algoritmos de IA necessários para o aprendizado profundo sem um grande investimento inicial.

A aprendizagem profunda permite que as máquinas resolvam problemas complexos mesmo quando usam um conjunto de dados muito diversificado, não estruturado e interconectado. Quanto mais profundos os algoritmos de aprendizado aprendem, melhor eles se comportam e são capazes de adaptar a diferentes tipos de cenários e necessidades.

Deep Learning X Machine Learning

Antes de conferirmos como o Deep Learning funciona e é utilizado no nosso dia-a-dia, precisamos deixar clara a diferença entre Deep Learning e Machine Learning. Apesar de terem definições específicas, esses dois subconjuntos da Inteligência Artifical geralmente são confundidos.

Em termos práticos, o Deep Learning é apenas um subconjunto do Machine Learning. De fato, o Aprendizado Profundo tecnicamente é o aprendizado de máquina e funciona de maneira semelhante (por isso, os termos às vezes são vagamente trocados). No entanto, suas capacidades são diferentes.

Embora os modelos básicos de Aprendizado de Máquina se tornem progressivamente melhores em qualquer função, eles ainda precisam de alguma orientação. Se um algoritmo de IA retornar uma previsão imprecisa, um engenheiro precisará intervir e fazer ajustes. Com um modelo de aprendizado profundo, um algoritmo pode determinar por si próprio se uma previsão é precisa ou não através de sua própria rede neural.

Vamos voltar ao exemplo da lanterna: ela pode ser programada para ser ligada quando reconhecer a sugestão audível de alguém dizendo a palavra “escuro”. À medida que continua aprendendo, pode eventualmente ativar qualquer frase que contenha essa palavra.

Agora, se a lanterna tivesse um modelo de aprendizado profundo, poderia descobrir que deveria acender com as dicas “Não consigo ver” ou “o interruptor da luz não funcionará”, talvez em conjunto com um sensor de luz. Um modelo de aprendizado profundo é capaz de aprender através de seu próprio método de computação – uma técnica que faz parecer que ele tem seu próprio cérebro.

Como o Deep Learning funciona?

Um modelo de Aprendizado Profundo é projetado para analisar continuamente os dados com uma estrutura lógica semelhante à maneira como um ser humano tiraria conclusões. Para conseguir isso, os aplicativos de aprendizado profundo usam uma estrutura em camadas de algoritmos chamada rede neural artificial. O design de uma rede neural artificial é inspirado na rede neural biológica do cérebro humano, levando a um processo de aprendizado muito mais capaz do que o dos modelos padrão de aprendizado de máquina.

É uma perspectiva complicada garantir que um modelo de aprendizado profundo não tire conclusões incorretas – como outros exemplos de IA, requer muito treinamento para corrigir os processos de aprendizado. Mas quando funciona como pretendido, o aprendizado profundo funcional é frequentemente recebido como uma maravilha científica que muitos consideram a espinha dorsal da verdadeira inteligência artificial.

Um ótimo exemplo de aprendizado profundo é o AlphaGo do Google. O Google criou um programa de computador com sua própria rede neural que aprendeu a jogar o jogo de tabuleiro abstrato chamado Go, conhecido por exigir inteligência e intuição nítidas.

Ao jogar contra jogadores profissionais de Go, o modelo de aprendizado profundo do AlphaGo aprendeu a jogar em um nível nunca antes visto em inteligência artificial, e fez sem ser informado quando deveria fazer uma jogada específica (como exigiria um modelo de Aprendizado de Máquina padrão).

O maior alvoroço causado pelo AlphaGo foi quando ele derrotou vários “mestres” mundialmente famosos do jogo – não apenas uma máquina conseguiu entender as técnicas complexas e os aspectos abstratos do jogo, mas também estava se tornando um dos maiores jogadores.

Exemplos práticos de Deep Learning

Agora que estamos em um momento em que as máquinas podem aprender a resolver problemas complexos sem intervenção humana, quais são exatamente os problemas que estão enfrentando? Aqui estão apenas algumas das tarefas que o aprendizado profundo suporta hoje e a lista continuará crescendo enquanto os algoritmos continuam aprendendo através da infusão de dados.

Assistentes virtuais

Seja Alexa, Siri ou Cortana, os assistentes virtuais de provedores de serviços on-line usam o aprendizado profundo para ajudar a entender seu discurso e a linguagem que os humanos usam quando interagem com eles.

Traduções

De maneira semelhante, os algoritmos de aprendizagem profunda podem traduzir automaticamente diversos tipos de idiomas. Isso pode ser poderoso para viajantes, pessoas de negócios e pessoas no governo que precisam de uma tradução rápida e eficiente.

Visão para caminhões de entrega sem motorista, drones e carros autônomos

A maneira como um veículo autônomo compreende as realidades da estrada e como responder a elas, seja um sinal de parada, uma bola na rua ou outro veículo, é através de algoritmos de aprendizagem profunda. Quanto mais dados estes algoritmos recebem, melhor eles são capazes de agir como seres humanos em seu processamento de informações – saber que um sinal de parada coberto de neve ainda é um sinal de parada.

Chatbots e bots de serviço

Chatbots e robôs de serviço que fornecem atendimento aos clientes para muitas empresas são capazes de responder de uma maneira inteligente e útil a uma quantidade crescente de perguntas auditivas e de texto, graças ao aprendizado profundo.

Colorização da imagem

Transformar imagens em preto e branco em cores era uma tarefa feita meticulosamente pela mão humana. Hoje, os algoritmos de aprendizagem profunda são capazes de usar o contexto e os objetos nas imagens para colori-los, basicamente, para recriar a imagem em preto-e-branco em cores. Os resultados são impressionantes e precisos.

Reconhecimento facial

O aprendizado profundo está sendo usado para reconhecimento facial não apenas por motivos de segurança, mas também para marcar pessoas em postagens no Facebook e talvez possamos pagar por itens em uma loja apenas usando nossos rostos em um futuro próximo. Os desafios para algoritmos de aprendizagem profunda para reconhecimento facial é saber que é a mesma pessoa mesmo quando eles mudaram de penteado, cresceram ou rasparam a barba ou se a imagem capturada é ruim devido à iluminação ruim ou a uma obstrução.

 Medicina e Farmacêutica

De diagnósticos de doenças e tumores a medicamentos personalizados criados especificamente para o genoma de um indivíduo, o aprendizado profundo no campo da medicina tem a atenção de muitas das maiores empresas farmacêuticas e médicas.

 Compras e entretenimento personalizados

Você já se perguntou como a Netflix apresenta sugestões para o que você deve assistir a seguir? Ou onde a Amazon surge com idéias para o que você deve comprar em seguida e essas sugestões são exatamente o que você precisa, mas nunca soube disso antes? Sim, é algoritmo de aprendizagem profunda no trabalho.

Quanto mais experiência adquirida pelos algoritmos de aprendizagem profunda, melhor eles se tornam. Deve ser uns poucos anos extraordinários enquanto a tecnologia continua amadurecendo.