Máquinas pensantes: como a tecnologia inspirou-se no cérebro humano para evoluir e desenvolver o Deep Learning

Que nós vivemos em tempos de inovação constante e fomento da tecnologia é evidente. Basta analisar a quantidade de bens tecnológicos que são ofertados no mercado e as novidades que as organizações apresentam constantemente para facilitar a vida dos indivíduos.

Na busca pela evolução contínua, as ciências tecnológicas, apostam no cérebro humano como referência para seu desenvolvimento. Com objetivo de simular esse órgão e entender sua estrutura para conseguir realizar certas funcionalidades que somente o ser humano, até então, era capaz de realizar.

A finalidade é criar soluções inteligentes que aprendam através de experiências para reproduzir funções simples de uma pessoa. Hoje, identificar padrões, fazer classificações e ter um pensamento inteligente são algumas das funções que já podem ser executadas por essas máquinas ou plataformas modernas.

Quando uma máquina seria capaz de reconhecer uma face, ganhar uma disputa de xadrez contra uma pessoa e ser capaz de aprender? Tudo isso foi possível devido ao desenvolvimento do Deep Learning ou em português, Aprendizado Profundo.

Para fazer uma tecnologia baseada no cérebro ter viabilidade, primeiro foi criado um modelo de neurônio artificial. A partir dele, foi elaborada a rede neural, um conjunto com diversos neurônios artificiais conectados entre si. O Deep Learning é a evolução das redes neurais artificiais e trabalha de maneira similar ao cérebro.

Assim, a tecnologia possui capacidade de aprender. Por meio da repetição e exemplo, a máquina consegue assimilar informações e executar ações a partir do conhecimento adquirido.

Conforme informações de treinamento são inseridas nessa tecnologia, mais ela pode evoluir. Inclusive, um ponto que merece atenção ao abordar o treinamento para Deep Learning é: como os sistemas e máquinas aprendem.

Uma das maneiras de ensinar é através da aprendizagem supervisionada, em que dados classificados são introduzidos por um agente nos sistemas para que eles possam aprender. Um exemplo pode ser o que fazemos aqui na Displace, treinar um sistema para identificar equipamentos de segurança.

Para essa atividade, fotos e vídeos são inseridos com a finalidade de que ele possa reconhecer capacetes e óculos de proteção. Estima ser necessárias 300 a 500 referências do item que deseja ensinar para que a tecnologia possa aprender.

A intenção é que quando um indivíduo não estiver utilizando equipamentos de segurança, a solução Deep Learning Displace sinta a ausência dos equipamentos e de imediato, emita um alerta ao colaborador. Deste modo, a tecnologia usa seu aprendizado para contribuir com a integridade física dos operários na linha de produção.

No reconhecimento facial para desbloquear smartphones, o programa consegue identificar a face do usuário e permite o acesso ao telefone celular. O Aprendizado Profundo do Facebook que consegue marcar pessoas nas fotografias, o carro que dirige sozinho e o diagnóstico do câncer de pele, também são exemplos de notoriedade envolvendo essa tecnologia.

Tudo isso é possível por meio das redes neurais artificiais incluídas no Deep Learning, assim, fica viável construir máquinas pensantes e quem sabe, em um futuro breve, um Aprendizado Profundo Independente. Agora, imagina as muitas maneiras em que os benefícios proporcionados por essa tecnologia avançada podem favorecer os diversos segmentos de mercado e principalmente a vida das pessoas.