Uma das chaves para desenvolver inteligência artificial avançada está no aprendizado e é aí que entra o Deep Learning. Nestes tempos, é cada vez mais frequente que as máquinas sejam solicitadas a aprender por si mesmas.
Isso ocorre porque as regras não podem ser programadas para lutar contra as infinitas combinações que ocorrem com os dados de entrada e as situações que acontecem no mundo real.
Em vez de fazer o acima, as máquinas precisam ser capazes de fazer sua própria autoprogramação. As pessoas exigem que essas máquinas sejam capazes de aprender por meio de sua própria experiência.
Por isso, Machine Learning ou Aprendizado Automático lida com esse desafio, mergulhando totalmente nos gigantes da Internet. Um exemplo disso são os serviços em nuvem, usados para desenvolver aplicativos que podem “aprender” com os dados que extraem.
Nestes tempos, Machine Learning está ao alcance de qualquer programador e desenvolvedor. Para que possa experimentar esta ferramenta, pode visualizar plataformas como Azure Machine Learning, Amazon Machine Learning, IBM Watson Developer Cloud, TensorFlow, BigML, entre outras.
A abordagem da percepção humana através do Deep Learning
Deep Learning se torna o toque que o Machine Learning precisa evoluir para o aprendizado não supervisionado. Ao falar sobre esse novo paradigma, os algoritmos desenvolvidos são capaz de aprender sem qualquer intervenção humana. Esses mesmos algoritmos são responsáveis por tirar conclusões sobre a semântica dos dados extraídos e processados, por exemplo.
No momento, o Machine Learning está crescendo devido à sua aplicação bem-sucedida em dispositivos de Big Data e Internet das Coisas (IoT). Neste sentido, avanços e melhorias de algoritmos usuais não param de mostrar.
Tudo isso desde a classificação de grupos ou Ensemble Learning até o Deep Learning propriamente dito. Quanto ao Deep Learning, seu boom atual surge da abordagem do poder de percepção do ser humano.
Quando se trata de aprendizado profundo, são usadas estruturas lógicas que se assemelham cada vez mais ao sistema nervoso dos mamíferos em relação à sua organização. Nessas estruturas existem camadas de unidades de processo ou neurônios artificiais, especializados em detectar características que os objetos percebidos possuem.
Quanto à visão artificial, é um dos espaços onde o Deep Learning oferece uma melhoria significativa. Tudo isso comparado a algoritmos típicos. Como esperado, existem vários ambientes e bibliotecas de código de aprendizado profundo, que rodam em GPUs poderosas e modernas. Um exemplo disso é o NVIDIA cuDNN.
A disciplina de Deep Learning está se desenvolvendo como a abordagem mais precisa do funcionamento do sistema nervoso humano. Para ilustrar, o cérebro tem uma microarquitetura extremamente complexa. Nele foram descobertos núcleos e áreas diferenciadas onde redes de neurônios se especializam na realização de tarefas específicas.
Deep Learning como arquitetura do sistema nervoso
Graças a estudos em neurociência, casos clínicos de danos cerebrais súbitos e diagnósticos de imagem precisos, permitiu-nos saber que existem locais de idioma específicos. Além disso, existem redes projetadas especificamente para detectar diferentes percepções visuais, como: bordas, inclinação de linhas, simetria, entre outras.
Além disso, existem regiões do cérebro relacionadas ao reconhecimento de rostos e às expressões emocionais desses rostos. Nesse sentido, os modelos computacionais de Deep Learning eles se concentram em imitar esses recursos fornecidos pela arquitetura do sistema nervoso.
Isso permite que redes de unidades de processamento especializadas na detecção de recursos ocultos nos dados existam dentro do sistema completo.
Essa nova perspectiva permite obter melhores resultados em termos de tarefas de percepção computacional.
Acima de tudo, em comparação com as redes de neurônios artificiais, que têm um comportamento quase monolítico. Nestes tempos, você pôde ver que a computação baseada em cognição é baseada na integração de processos psicológicos humanos, como aprendizado e linguagem.
Em um futuro próximo, você verá como os sistemas cognitivos artificiais se expandirão para várias aplicações nos ecossistemas digitais.
Da mesma forma, você poderá ver como o aprendizado e a linguagem serão integrados a mais funções de natureza psicológica. Memória semântica, raciocínio, atenção, motivação e emoção são alguns deles.
De tal forma que sistemas de inteligência artificial vão se aproximar do nível humano que é considerado inteligência. As máquinas provavelmente podem atingir níveis de inteligência superiores aos seus.
A febre dos dados deu valor à informação
Quando as organizações possuem dados, com sistemas capazes de processá-los instantaneamente, elas devem entrar totalmente na próxima etapa: entender os dados, obter insights e extrair valor dos dados.
Em questões de pequena escala, é algo que os humanos fazem com frequência. Ou seja, você acessa os dados, interpreta-os usando seu cérebro e depois toma decisões inteligentes.
No entanto, quando se trata de gigabytes ou petabytes de informação, aliada à necessidade de tomar decisões tempestivas em períodos de tempo que giram em torno de milissegundos, o ser humano fica simplesmente fora desse processamento, não há escolha a não ser recorrer a máquinas.
Da mesma forma, é necessário que essas máquinas ter a capacidade de interpretar dados, entendê-los e tirar conclusões inteligentes para posterior tomada de decisão assertiva.
Portanto, são necessários sistemas cognitivos artificiais, um cérebro construído a partir de hardware e software capaz de tomar decisões por você. Além disso, precisa ser capaz de realizar milhões de tarefas diferentes que, no passado, apenas seres humanos podiam fazer.
No mundo de hoje, vários produtos e serviços, juntamente com as estratégias de marketing em que estão envolvidos, dependem de máquinas que podem executar tarefas automáticas.
Entre elas estão a leitura de páginas da web, o reconhecimento de rostos que aparecem em imagens publicadas nas redes sociais, a compreensão de emoções contidas no tom de voz de uma conversa telefônica. Além disso, graças ao Deep Learning, uma máquina pode responder com precisão às perguntas de um cliente via chat.
O aprendizado profundo se concentra em tarefas comuns
Todas as tarefas que foram mencionadas acima têm algo em comum. É que todos eles precisam perceber o que acontece no ambientepor meio da coleta de dados.
Da mesma forma, todas as tarefas precisam usar o processamento de informações para poder interpretar a realidade e extrair significado delas. De tal forma que é possível raciocinar sobre tal significado e decisões podem ser tomadas por meio de ações adaptativas.
Por estas razões Há uma febre de dados nas organizações. Análogo à corrida do ouro, há um valor oculto incalculável entre os trilhões de toneladas de dados que uma empresa pode coletar. Por esse motivo, um dos objetivos do Deep Learning adaptativo é poder processar quantidades tão colossais de dados.
Depois que as arquiteturas modernas de Big Data podem permitir o armazenamento e o processamento de centenas de petabytes de dados, segue para as etapas de coleta e interpretação de dados. Desta forma, passamos para a fase de extração de conhecimento.
O primeiro objetivo é, portanto, ser capaz de lidar com uma quantidade tão grande de dados. Uma vez que as arquiteturas modernas de Big Data permitem que dezenas ou centenas de petabytes de dados sejam armazenados e processados, o resto vai para as fases de aquisição e interpretação de dados para extração de conhecimento.
