O que as Redes Neurais Podem Fazer?

Deep learning, uma subcategoria do aprendizado de máquina baseada nos conceitos e princípios das redes neurais artificiais, possui enorme potencial e já encontrou ampla aplicação em diversos setores. Trata-se de uma ferramenta moderna e poderosa, capaz de resolver muitos problemas para os quais antes não existiam soluções.

O deep learning possui diversas aplicações no mundo real em diferentes indústrias. A seguir, estão algumas classes de problemas resolvidos por redes neurais e exemplos específicos:

• Reconhecimento de imagens: o deep learning é aplicado ao reconhecimento e à classificação de imagens em várias áreas, desde a marcação automática de fotos em redes sociais até diagnósticos médicos, como a análise de imagens de ressonância magnética ou radiografias:

• Reconhecimento de fala: sistemas como Siri, Google Assistente e Alexa utilizam deep learning para processar e compreender a fala humana:

• Análise de texto: o deep learning auxilia na análise e classificação de textos. Isso inclui avaliações de clientes, artigos de notícias, redes sociais e muito mais. Um exemplo seria a análise de sentimento em tweets ou avaliações de produtos:

• Sistemas de recomendação: serviços como Netflix ou Amazon utilizam aprendizado profundo para oferecer recomendações personalizadas com base no comportamento anterior do usuário;
• Carros autônomos: o aprendizado profundo permite que os carros reconheçam objetos, pedestres, outros veículos, placas de trânsito e mais, tomando decisões com base nas informações recebidas:

• Reconhecimento facial: utilizado em diversas áreas, desde o desbloqueio de celulares até sistemas de segurança e sistemas de entrada sem chave:

• Tarefas generativas: utilizadas para criar novos dados que imitam parte dos dados originais. Exemplos incluem a criação de imagens realistas de rostos que não existem na realidade ou a transformação de uma imagem de paisagem de inverno em uma de verão. Isso também se aplica a tarefas relacionadas ao processamento de texto e áudio.

O que as Redes Neurais NÃO Conseguem Fazer?

Ao mesmo tempo, existem algumas classes de problemas que atualmente são difíceis ou impossíveis de resolver utilizando deep learning ou redes neurais:

• Construção de inteligência artificial geral (AGI): apesar de todos os avanços em deep learning, ainda estamos longe de construir uma máquina que possa simular totalmente a inteligência humana em toda a sua diversidade. Cada rede neural é capaz de resolver apenas uma tarefa previamente aprendida:

• Tarefas com poucos dados: deep learning requer grandes quantidades de dados para treinamento. Se houver poucos dados, o modelo pode aprender de forma inadequada (underfitting) ou memorizar os dados sem extrair os padrões necessários (overfitting):

• Altos requisitos de interpretabilidade: redes neurais são frequentemente chamadas de "caixas-pretas" porque é difícil entender como chegaram a determinada conclusão ou previsão. Para algumas áreas, como medicina ou finanças, onde é exigido um alto grau de transparência e explicabilidade, isso pode ser um problema:

• Tarefas que exigem estrita observância de regras: redes neurais são eficazes em aprender a partir de dados e prever com base em padrões encontrados nesses dados, mas podem não ser adequadas para tarefas em que regras ou algoritmos precisam ser seguidos rigorosamente (por exemplo, resolver uma equação):

De modo geral, o deep learning é uma ferramenta poderosa capaz de resolver muitos problemas. No entanto, como qualquer ferramenta, possui limitações e é importante utilizá-la onde faz mais sentido.