Deep learning: conheça a Inteligência Artificial turbinada

Deep learning garante o aprendizado de máquina mais precisão ao prever desejos do usuário e lhe oferecer algo.

07/01/2019 às 14:00

A grande maioria dos avanços em Inteligência Artificial (IA) se enquadra na categoria de algoritmos de machine learning – ou “aprendizado de máquina”. Mas também temos visto cada vez mais a expressão deep learning, que significa “aprendizado profundo”. Afinal, o que é isso?

O deep learning pode ser definido como aprendizado de máquina aumentado. Em comparação singela, o aprendizado de máquina aumentado é como o desenvolvimento de uma planta potencializado por fertilizantes.

Descubra o que é deep learning.

Deep learning é o aprendizado de máquina aumentado da Inteligência Artificial.

Os algoritmos de aprendizado de máquina e de deep learning usam métodos estatísticos para detectar padrões em dados.

Nesse caso, dados são compostos por uma grande quantidade de coisas diferentes. Podem ser números, palavras, cliques, toques em tela, preferências, tudo que for considerado relevante.

Armazenados digitalmente, esses dados alimentam algoritmos de machine learning, que os analisa e os reúne conforme similaridade.

Descubra o que é deep learning.

O desempenho do deep learning comparado com outros algoritmos de aprendizado de máquina.

Uso pelos serviços digitais

Dessa forma, o machine learning, cada vez mais turbinado por deep learning, é o motor por trás de muitos serviços que fazem parte de nosso cotidiano. Todos os serviços que usam recomendações o utilizam, como Netflix, YouTube, Spotify, Deezer e outros.

Plataformas de busca, como o Google e o Bing, de igual modo. E redes sociais, como Facebook, Twitter e Instagram. E ainda todos os assistentes de voz, como a Alexa, a Google Assistente e a Siri.

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Deep learning está no nosso cotidiano, como no YouTube, por exemplo.

Em resumo: por meio de sua IA, cada uma dessas plataformas coleta o maior número de dados sobre você. Nos dados estão seus filmes e séries preferidos, os links que você segue, status aos quais você reage (curtindo ou não).

Também fazem parte dos dados quem são seus amigos e os detalhes de suas conexões sociais. No caso dos assistentes de voz, eles coletam os sons que saem de sua boca para conferir quais as palavras que mais se parecem com eles.

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O homem por trás do deep learning

A máquina ou o serviço com IA vai aprendendo e, então, se torna capaz de dar palpites sobre o que pode lhe agradar ou o que você deseja. O processo, eventualmente, é bastante simples. Em primeiro lugar, o padrão de dados é descoberto; e, em segundo lugar, o padrão é aplicado. E repetido, aperfeiçoando-se cada vez mais – eis o deep learning. Seus palpites, sugestões, conselhos até, tornam-se muito mais precisos.

Esse é um sistema que praticamente controla o mundo. E tudo isso graças a Geoffrey Hinton, que em 1986 publicou um estudo explicando o deep learning. Nascido em Londres em 1947, Hinton estabeleceu os padrões para o aprendizado de máquina.

E também para a sua memória, percepção e processamento de símbolos. O deep learning foi construído a partir de sua base teórica, que inclui processos para que a máquina aprenda sozinha. Isso significa um aprendizado sem auxílio do ser humano.

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O londrino Geoffrey Hinton, descrito como o padrinho do deep learning.

Padrões cada vez mais sutis

O deep learning dá à máquina ou ao serviço com IA uma capacidade aumentada de descobrir e ampliar até os padrões menores e mais sutis. A técnica é chamada de deep neural network – ou rede neural profunda. Ela é profunda porque tem muitas camadas de nódulos computacionais.

Epa, agora até dá um nó na cabeça da gente, não é? Calma, não é tão difícil assim! As redes neurais dos computadores são vagamente inspiradas no cérebro humano. Os nódulos computacionais seriam como os nossos neurônios e as redes, como o cérebro humano.

Na Inteligência Artificial, as redes trabalham em conjunto para coletar dados dos usuários, analisá-los e traçar uma previsão de comportamento. Para isso serve o deep learning: prever o que você vai querer. E, assim, a máquina ou o serviço têm o poder de oferecer algo que lhe agrade (e que você eventualmente compre).

Entretanto, no final dos anos 1980, as redes neurais estavam meio esquecidas, porque ninguém sabia como treiná-las. Até que Hinton divulgou seu estudo que mudou tudo. Porém, ainda assim, foram necessários 30 anos para que a técnica fizesse seu retorno ao cenário da informática.

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O extraordinário crescimento do uso do termo deep learning em pesquisas científicas.

E foi, certamente, um retorno espetacular. Aliás, ponto importante: tanto o aprendizado de máquina quanto sua versão mais avançada, o deep learning, existem em três formas: supervisionado, não supervisionado e com reforço. Explicamos para você as formas, ordenando-as do conceito mais simples ao mais avançado. Vamos lá?

3º – Deep learning supervisionado

É o modo mais usado e, nele, os dados são rotulados de tal forma que a máquina sabe exatamente por quais padrões procurar. Algo, portanto, como um cão treinado a procurar por apenas um cheiro específico e ignorar os outros.

Assim são os cães farejadores de drogas usados nos aeroportos. E é assim que acontece quando você escolhe um filme no Netflix, por exemplo. A partir da sua escolha, o algoritmo do Netflix sabe exatamente o que deve oferecer para você no futuro.

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O deep learning pode ser comparado aos cães farejadores.

2º – Deep learning não supervisionado

Nesse modo, os dados não têm nenhum rótulo ou indicação. E de tal forma que a máquina simplesmente sai procurando por quaisquer padrões que encontrar. Seria como deixar um cão farejador cheirar toneladas de diferentes objetos e depois separá-los em grupos com cheiros similares.

Aliás, o modo não supervisionado não tem sido muito usado, porque as suas aplicações não são imediatas ou óbvias – os resultados podem ser estranhos. Entretanto, ele tem ganho clientes na área de segurança digital.

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Com o deep learning máquinas estão sempre aprendendo.

1º – Deep learning com reforço

Chegamos, portanto, ao modo com reforço. Esse é, pelo menos até agora, a última fronteira do deep learning. O algoritmo com reforço vai aprendendo sempre, pela tentativa e erro. Então, ele experimenta uma grande quantidade de coisas diferentes, com a finalidade de se aproximar do objetivo.

E é assim recompensado ou penalizado, dependendo se chega mais perto ou se afasta do objetivo. Aliás, seguindo na analogia dos cães: é como negar ou dar a um cão uma recompensa quando se tenta ensinar a ele um novo truque.

O deep learning reforçado é a base do programa AlphaGo, criado pelo Google e que derrota todo ser humano no milenar jogo de Go.

Então é isso: o deep learning dá um poder cada vez maior aos computadores, aumentando exponencialmente a Inteligência Artificial. Isso vai ser bom, com certeza. Mas, também pode ser perigoso no futuro.

Ainda assim, a Inteligência Artificial turbinada pelo deep learning alimenta nossas fantasias. Portanto, vale a pena ler este artigo especial: A Inteligência Artificial pode nos fazer viver para sempre?

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