Deep Learning: O que é aprendizado profundo?

Deep Learning, ou aprendizado profundo em português, é a subárea do aprendizado de máquina (machine learning) na qual computadores processam grandes volumes de dados utilizando redes neurais que simulam o funcionamento de um cérebro humano.

O Deep Learning tem foco no processo de aprendizado autônomo das redes neurais. Essas redes são compostas por uma camada de entrada, uma ou mais camadas intermediárias (layers) e uma camada de saída. As informações chegam à camada de entrada como um vetor, são processadas e ponderadas por neurônios artificiais nas camadas intermediárias e, por fim, um padrão é identificado e exibido na camada de saída. Quanto mais camadas uma rede neural artificial possui, mais complexas podem ser as tarefas que a inteligência artificial (IA) consegue realizar.

Importância do Deep Learning no reconhecimento de imagens

É uma tarefa desafiadora para computadores diferenciar imagens de cães, gatos e pessoas, por exemplo. O que é evidente para os humanos ao observar uma imagem, precisa ser deduzido por um computador, por meio da análise de características específicas.

No Deep Learning, dados brutos, como imagens, são analisados camada por camada. Na primeira camada de uma rede neural artificial, o sistema examina, por exemplo, a cor de cada pixel da imagem, sendo cada um deles processado por um neurônio. Em uma camada seguinte, são identificadas bordas e formas, enquanto em outra são analisadas características mais complexas.

As informações coletadas são modeladas em um algoritmo flexível. Os resultados de uma camada são transportados para a próxima, sendo o algoritmo continuamente ajustado. Assim, o computador pode decidir, após inúmeras operações, se uma imagem pertence à categoria “cão”, “gato” ou “pessoa”.

O processo começa com um treinamento, onde erros de classificação são corrigidos por humanos. Isso ajusta o algoritmo e, em pouco tempo, ele começa a melhorar sua precisão de forma autônoma. Alterando conexões entre neurônios da rede e ajustando as ponderações dentro do algoritmo, determinados padrões de entrada (imagens de gatos em diferentes variações) geram cada vez mais os mesmos padrões de saída (gato identificado). Quanto mais dados forem disponibilizados para o aprendizado, melhor será o desempenho do sistema.

No entanto, para os humanos, nem sempre é claro quais padrões o computador identificou para tomar suas decisões, especialmente porque o sistema otimiza continuamente suas regras de decisão.

História do Deep Learning

Embora o termo Deep Learning seja relativamente recente, mencionado pela primeira vez em 2000, o método de usar redes neurais artificiais para permitir que computadores tomem decisões inteligentes vem de muitas décadas.

A pesquisa básica na área remonta aos anos de 1940. Redes neurais artificiais foram desenvolvidas pela primeira vez, contudo, na década de 1980. Na época, os resultados não foram satisfatórios. O aprendizado autônomo das máquinas, característica do Deep Learning, depende de grandes volumes de dados, que ainda não estavam disponíveis digitalmente. Somente com o início da era do big data, no início dos anos 2000, o interesse de cientistas e empresas no aprendizado profundo foi restaurado.

Pontos fortes e fracos do Deep Learning

O Deep Learning é significativamente mais poderoso em comparação com tecnologias anteriores de inteligência artificial. No entanto, para que seu potencial total seja alcançado, ainda é necessário superar algumas limitações.

Pontos fortes do Deep Learning

Um dos principais argumentos a favor da tecnologia é a qualidade dos resultados. Especialmente em reconhecimento de imagens e processamento de linguagem, o Deep Learning supera amplamente todas as alternativas. Desde que sejam usados dados de treinamento de alta qualidade, a tecnologia pode realizar tarefas rotineiras de maneira muito mais eficiente e rápida do que qualquer ser humano – sem fadiga e com qualidade consistente.

Em outros tipos de aprendizado de máquina, desenvolvedores precisam analisar os dados brutos e definir regularmente recursos adicionais que o algoritmo deve considerar para melhorar a capacidade preditiva da IA. No aprendizado profundo, o sistema identifica por conta própria variáveis úteis e as integra em seu processo de aprendizado. Após um treinamento inicial, o sistema pode continuar refinando seus resultados com base em novos dados, com pouca ou nenhuma intervenção humana.

Historicamente, o aprendizado de máquina exigia grandes volumes de dados manualmente rotulados. No reconhecimento de imagens, por exemplo, era necessário que funcionários rotulassem imagens com as etiquetas cachorro ou gato. Com o Deep Learning, o treinamento manual é significativamente reduzido. “Isso é particularmente importante, pois, na prática empresarial, mesmo com o acúmulo de grandes volumes de dados, poucos estão no formato de dados estruturados (como números de telefone, endereços ou informações de cartões de crédito). Na maioria das vezes, os dados estão armazenados como dados não estruturados (imagens, documentos, e-mails etc.). Diferente de métodos alternativos de aprendizado de máquina, o Deep Learning é capaz de analisar diferentes fontes de dados não estruturados para resolver tarefas específicas.

O argumento de que a tecnologia é muito cara para ser amplamente adotada está perdendo força. Cada vez mais surgem serviços como o Google Vision e o IBM Watson, que permitem que empresas aproveitem redes neurais já existentes, em vez de desenvolverem suas próprias do zero. Isso permitirá que o aprendizado profundo amplie suas aplicações práticas no mundo corporativo.

Resumo dos pontos fortes do Deep Learning

O Deep Learning oferece resultados promissores, mas possui algumas limitações importantes que precisam ser consideradas antes de sua aplicação.

• Melhores resultados em comparação com outros métodos de machine learning
• Menor necessidade de desenvolvimento de recursos e de rotulagem de dados
• Execução eficiente de tarefas rotineiras, sem variação de qualidade
• Manejo eficaz de dados não estruturados
• Crescente disponibilidade de serviços que simplificam o uso de redes neurais artificiais

Pontos fracos do Deep Learning

Deep Learning demanda uma enorme capacidade computacional, que depende diretamente da complexidade da tarefa e do tamanho do conjunto de dados utilizado. Isso torna a tecnologia cara e, historicamente, acessível apenas para a pesquisa e grandes corporações.

Embora haja avanços nesse aspecto, continua sendo um desafio o fato de que as decisões tomadas pelo Deep Learning não são detalhadamente compreensíveis por humanos. O sistema opera como uma “caixa preta”, tornando a tecnologia inviável para aplicações onde a rastreabilidade das decisões é crucial.

Além disso, o Deep Learning necessita de grandes volumes de dados para treinamento. Sem esses conjuntos de dados, os resultados podem ser insatisfatórios. Apesar do surgimento de bibliotecas e ferramentas que tornam a aplicação do Deep Learning mais acessível, nem todos os casos de uso são atendidos por essas soluções. Isso significa que a criação de algoritmos de aprendizado ainda exige um investimento considerável de tempo e, em muitos casos, mais tempo do que métodos alternativos.

Resumo dos pontos fracos do Deep Learning

• Demanda alta capacidade computacional
• Desenvolvimento de algoritmos requer muito tempo
• Necessidade de grandes volumes de dados para treinamento
• Necessidade significativamente maior de dados de treinamento em comparação com métodos tradicionais de machine learning
• Decisões são pouco ou nada transparentes (caixa preta)

Áreas de aplicação do Deep Learning

O Deep Learning já é utilizado em diversas indústrias e, no futuro, estará presente em ainda mais áreas do nosso cotidiano.

• Experiência do usuário: Alguns chatbots já são baseados em aprendizado profundo e utilizam o processamento de linguagem natural (NLP) para responder melhor às solicitações dos clientes e aliviar o suporte humano.

• Assistentes de voz: O Deep Learning é usado em diversos assistentes de voz, como Alexa, Google Assistant e Siri, por meio de processamento de linguagem natural. Esses assistentes ampliam de forma autônoma seu vocabulário e sua compreensão de linguagem.

• Traduções: Tradutores baseados em Deep Learning, como o DeepL, permitem traduções de alta qualidade. Com essa tecnologia, também é possível traduzir automaticamente variações linguísticas e textos extraídos de imagens para outros idiomas.

• Criação de textos: LLMs, como o ChatGPT, conseguem criar textos por meio de Deep Learning que não apenas são gramaticalmente corretos, mas também imitam o estilo de um autor, desde que tenham material de treinamento suficiente. Em experimentos iniciais, sistemas de IA produziram artigos para a Wikipédia e textos que imitam o estilo de Shakespeare com notável fidelidade, graças ao aprendizado profundo.

• Cibersegurança: Soluções de IA com Deep Learning são especialmente adequadas para identificar irregularidades em atividades de sistemas, ajudando a detectar ataques de hackers.

• Finanças: A capacidade de reconhecer anomalias é particularmente útil no sensível campo das transações financeiras. Com o treinamento adequado, os algoritmos podem evitar com mais eficácia ataques a redes bancárias e fraudes com cartões de crédito.

• Marketing e vendas: Sistemas de IA podem realizar análises de sentimentos utilizando Deep Learning e tomar medidas automáticas para restaurar a satisfação do cliente.

• Condução autônoma: Embora ainda seja uma visão do futuro, a tecnologia para carros autônomos já existe. Nela, diversos algoritmos de Deep Learning são combinados: um algoritmo, por exemplo, reconhece placas de trânsito, enquanto outro localiza pedestres.

• Robôs industriais: Robôs com IA baseadas em Deep Learning podem ser usados em muitos setores industriais. Apenas observando uma pessoa, esses sistemas podem aprender como operar máquinas e se otimizar automaticamente.

• Manutenção: No campo da manutenção industrial, o aprendizado profundo oferece possibilidades importantes. Em instalações complexas, inúmeros parâmetros precisam ser monitorados continuamente. Além disso, a tecnologia pode prever quais unidades de um sistema precisarão de manutenção em breve (manutenção preditiva).

• Medicina: Sistemas de Deep Learning conseguem analisar imagens com muito mais precisão do que o olho humano, mesmo que seja treinado. Em imagens de tomografias ou raios X, essas tecnologias podem detectar doenças mais cedo do que era possível anteriormente.

Deep Learning: Grande potencial, mas não universal

No discurso público, às vezes cria-se a impressão de que o Deep Learning é a única tecnologia do futuro da inteligência artificial. De fato, o aprendizado profundo oferece resultados muito melhores do que os métodos anteriores para muitos casos de uso.

O Deep Learning, no entanto, não é a melhor solução tecnológica para todos os problemas. Existem outras abordagens para tornar computadores “inteligentes”: soluções que também funcionam com conjuntos de dados menores e nas quais humanos podem entender o processo de tomada de decisões.

Alguns pesquisadores de IA consideram o Deep Learning como uma tecnologia temporária e estão convencidos de que surgirão abordagens melhores que não se baseiem no cérebro humano. A importância das críticas é evidenciada pela estratégia corporativa do Google: lá, o aprendizado profundo é apenas uma parte da estratégia de IA. A empresa também adota outros métodos de aprendizado de máquina, além de desenvolver computadores quânticos.