O que as Redes Neurais Podem Fazer?

Deep learning, um ramo do aprendizado de máquina baseado nos princípios das redes neurais artificiais, possui enorme potencial e já é amplamente utilizado em diversos setores. Trata-se de uma ferramenta moderna e poderosa, capaz de resolver muitos problemas complexos que anteriormente não tinham soluções eficazes.

As redes neurais são aplicadas a várias tarefas do mundo real em múltiplos domínios. Abaixo estão algumas das principais categorias de problemas que elas abordam, juntamente com exemplos:

• Reconhecimento de imagens: utilizado para identificar e classificar imagens em áreas como marcação automática de fotos em redes sociais ou diagnósticos médicos, incluindo a análise de imagens de ressonância magnética (MRI) e raios-X:

• 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 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 veículos 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 uma 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 Podem Fazer?

Ainda existem categorias de problemas que permanecem difíceis ou atualmente impossíveis de serem resolvidos usando deep learning ou redes neurais:

• Construção de inteligência artificial geral (AGI): apesar do progresso significativo, as redes neurais modernas não conseguem replicar totalmente a diversidade e adaptabilidade da inteligência humana. Cada rede é projetada para executar apenas a tarefa específica para a qual foi treinada:

• Tarefas com poucos dados: o deep learning requer grandes quantidades de dados para o 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: as 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 capazes de lidar com tarefas em que regras ou algoritmos precisam ser seguidos rigorosamente (por exemplo, resolver a equação):

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