Redes neurais profundas: o cérebro oculto que alimenta a IA

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  Previsão Quantumrun
• 6 de abril de 2023

Algoritmos e big data tornaram-se as palavras-chave no espaço da inteligência artificial (IA), mas as redes neurais artificiais (ANN) são o que permite que elas se tornem ferramentas poderosas. Essas ANNs são usadas para reconhecer padrões, classificar dados e tomar decisões com base nos dados de entrada. 

Contexto de redes neurais profundas

As redes neurais artificiais tentam imitar a complexidade da inteligência humana construindo uma rede de software, códigos e algoritmos para processar a entrada (dados/padrões) e combiná-los com a saída mais viável (efeito/resultados). A RNA é a camada oculta que processa e conecta as relações entre os dados e a tomada de decisão. Quanto mais ANN é construída entre entrada e saída, mais a máquina aprende devido à disponibilidade de dados mais complexos. As múltiplas camadas de ANN são conhecidas como redes neurais profundas porque podem se aprofundar em grandes volumes de dados de treinamento e desenvolver a melhor solução ou padrões. 

Uma máquina é “educada” ainda mais por meio de retropropagação, o processo de ajuste de parâmetros existentes para treinar os algoritmos para obter o melhor resultado/análise. As redes neurais artificiais podem ser treinadas para realizar diversas tarefas, como reconhecimento de imagem e fala, tradução de idiomas e até jogos. Eles fazem isso ajustando as forças das conexões entre os neurônios, conhecidas como pesos, com base nos dados de entrada que recebem durante o processo de treinamento. Este método permite que a rede aprenda e se adapte ao longo do tempo, melhorando seu desempenho na tarefa. Existem muitos tipos de ANNs, incluindo redes feedforward, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs). Cada tipo é projetado para ser particularmente adequado para uma tarefa ou classe de dados específica.

Impacto disruptivo

Quase não existe indústria hoje que não use redes neurais profundas e IA para automatizar processos de negócios e reunir inteligência de mercado. Talvez o caso de uso mais óbvio de redes neurais profundas seja o setor de marketing, onde a IA processa milhões de informações de clientes para identificar com precisão grupos específicos com maior probabilidade de comprar um produto ou serviço. Devido à precisão cada vez maior dessas análises de dados, as campanhas de marketing se tornaram muito mais bem-sucedidas por meio da hipersegmentação (identificando subconjuntos específicos de clientes e enviando-lhes mensagens extremamente personalizadas). 

Outro caso de uso emergente é o software de reconhecimento facial, uma área de debate relacionada à segurança cibernética e privacidade de dados. Atualmente, o reconhecimento facial está sendo usado desde a autenticação de aplicativos até a aplicação da lei e é ativado por redes neurais profundas que processam registros policiais e selfies enviadas por usuários. Os serviços financeiros são outro setor que se beneficia muito de redes neurais profundas, usando IA para prever movimentos de mercado, analisar solicitações de empréstimos e identificar possíveis fraudes.

As redes neurais profundas também podem analisar imagens médicas, como raios-x e ressonância magnética (MRI), para ajudar a diagnosticar doenças e prever os resultados dos pacientes. Eles também podem ser usados ​​para analisar registros eletrônicos de saúde para identificar tendências e fatores de risco para determinadas condições. As redes neurais também têm potencial para serem usadas na descoberta de medicamentos, medicina personalizada e gerenciamento de saúde da população. No entanto, é importante observar que as RNAs devem auxiliar na tomada de decisões médicas, em vez de substituir a experiência e o julgamento de profissionais médicos treinados.

Aplicações de redes neurais profundas

Aplicações mais amplas de redes neurais profundas podem incluir:

• Algoritmos se tornando cada vez mais sofisticados por meio de conjuntos de dados mais complexos e melhores tecnologias, resultando em tarefas de alto nível, como prestação de serviços de consultoria e assessoria de investimentos. Em 2022, algoritmos poderosos e amigáveis ​​ao consumidor, como o ChatGPT da Open AI, demonstraram o poder, a versatilidade e a aplicabilidade de um sistema de IA treinado em conjuntos de dados suficientemente grandes. (Trabalhadores de colarinho branco em todo o mundo experimentaram um estremecimento coletivo.)
• A inteligência artificial sendo cada vez mais utilizada nas forças armadas para fornecer informações e inteligência em tempo real para apoiar as estratégias de guerra.
• Redes neurais profundas permitem que o Metaverso crie um ecossistema digital complexo composto de informações em tempo real, como dados demográficos, comportamentos de clientes e previsões econômicas.
• ANNs sendo treinadas para reconhecer padrões em dados que são indicativos de atividade fraudulenta e sendo usadas para sinalizar transações suspeitas em áreas como finanças e comércio eletrônico.
• Redes neurais profundas sendo empregadas para reconhecer objetos, pessoas e cenas em imagens e vídeos. Esse método é usado em aplicativos como carros autônomos, sistemas de segurança e marcação de mídia social.

Questões a considerar

• De que outra forma você acha que as redes neurais profundas mudarão a sociedade nos próximos três anos?
• Quais podem ser os desafios e riscos potenciais?