O que as Redes Neurais Podem Fazer?

Deep learning, baseado em redes neurais artificiais, tornou-se uma tecnologia central em diversos setores. Resolve tarefas complexas que antes eram impossíveis ou exigiam grande esforço manual. Redes neurais são amplamente utilizadas em muitos domínios:

• Reconhecimento de imagens: utilizado para identificar objetos em fotos, marcação automática em redes sociais e análise de imagens médicas (MRI, 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: 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 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 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?

Apesar de sua versatilidade, as redes neurais ainda apresentam limitações importantes:

• Inteligência artificial geral (AGI): os modelos atuais não conseguem igualar o raciocínio, a adaptabilidade ou a compreensão ampla de um ser humano. Uma rede neural executa apenas a tarefa para a qual foi treinada.

• Tarefas com poucos dados: o deep learning exige grandes conjuntos de dados. Com poucos dados, os modelos não conseguem aprender padrões (underfitting) ou memorizam exemplos (overfitting).

• Requisitos elevados de interpretabilidade: redes neurais são frequentemente consideradas "caixas-pretas". Em áreas como saúde ou finanças, onde as decisões precisam ser transparentes, essa baixa interpretabilidade se torna uma barreira significativa.

• Tarefas estritamente baseadas em regras: redes neurais aprendem a partir de padrões—não de lógica rígida. Elas não são adequadas para tarefas que exigem seguimento preciso de regras, como resolver equações ou executar algoritmos determinísticos.

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.