DEEP LEARNING | Blog de Hardware - Cursos Microcamp
Deep Learning um subgrupo do Machine Learning, mas o que é isso? Nada mais é do que pela forma literal, um estudo das máquinas, mas esse grupo ainda é um subgrupo do estudo de inteligência artificial, então podemos ver o quanto isso é futurista se colarmos em ordem fica: Inteligência Artificial, depois Machine Learning, e por último, Deep Learning, então esse estudo depende da evolução das suas outras áreas, mesmo sendo algo tão futurista já é um assunto bem difundido no mundo da tecnologia porque antigamente era tudo uma coisa só (no caso todos os estudo mesmo sendo subgrupos ficavam em inteligência artificial) há algum tempo, isso foi dividido em áreas, possibilitando assim, um estudo mais detalhado, mesmo que um ajude o outro, são considerado assuntos distintos.
Mesmo podendo notar que é algo bem futurista, isto já vem sendo estudado e já está acontecendo algo que recentemente tem recebido muita atenção é a Sophia, um robô que trabalha com inteligência artificial com uma única função, conversar com as pessoas com pensamentos próprios! Então ela tem total responsabilidade sobre suas resposta, tanto é que durante uma entrevista a uma TV norte-americana disse que tem "alma" e em outra entrevista disse que poderia destruir tudo. Claramente isso é preocupante. Mesmo que esse robô não tenha tanta consciência das suas ações é algo que chega parecer que saiu de um filme de ficção científica, justamente por ela parecer ser tão real. É bom quando pensamos em Deep Learning devemos pensar que esse estudo tem como base ensinar um computador ou um robô a pensar como um humano, a tomar decisões por conta própria, mas quem faz isso nos seres humanos são as redes neurais, então muitos cientistas começaram a pesquisar como funcionava a transmissão de dados dos neurônios transmitindo informações para tenta replicar essa forma de transmissão de dados para os computadores.
Deep Learning então são as etapas que um computador realiza para tentar descobrir determinada informação, por exemplo, como um comutador pode entender que um celular poderia fornecer uma imagem do mesmo celular? O sistema tentaria aprender em várias etapas e a primeira etapa seria chamada de "input", ele vai acrescentar dados e depois disso o computador iria analisar os dados, que é chamado de "Hidden Layers", que são os procedimentos que a máquina irá utilizar para tentar identificar esse objeto até que no fim chega até o output – seria a resposta, o fim do raciocínio dele.
Parece algo complicado mas nós, seres humanos, fazemos isso inocentemente a cada coisa que aprendemos. Sãos os dados de input e depois que aprendemos, usamos Hidden Layers para identificar ele novamente. Não necessariamente tem que ser o mesmo objeto, qualquer item que tenham essas características. Mas isso é algo que ainda está em estudo. Muitos dos programas que são considerados maquinas inteligentes ainda são muito escassas, mas por incrível que pareça você não precisa ter uma super máquina para ensina-la a pensar uma coisa muito interessante. Um americano ensinou um computador a jogar Mário parece bobo não? Mas o objetivo desse computador era passar o jogo mais rápido possível e ela vai morrendo durante suas tentativas, porem ela guarda os resultados das jogadas anteriores que ele foi mais longe e vai replicando elas até que ele consiga passar, então podemos pensar em Deep Learning como uma forma de evolução das maquinas.
Mas isso é algo que ainda está em estudo, muitos dos programas que são considerados "maquinas inteligentes" são escassos e não por falta de hardware, mas sim por razões financeiras. Uma máquina desse porte custa muito dinheiro e muito estudo em torno dela, por exemplo o mais conhecido como a peça da IMB que se chama Watson que custa uma pequena fortuna para se manter e poder melhorar.
Por incrível que pareça você não precisa ter uma super máquina para ensina-la a pensar uma coisa muito interessante, um americano ensinou um computador a jogar Mário, parece bobo, não? A complexidade e o objetivo final desse computador era passar o jogo o mais rápido possível. Ele vai morrendo durante suas tentativas, igual uma pessoa normal, a final quando jogamos algo pela primeira vez morremos, porem ele guarda os resultados das jogadas anteriores e vai replicando até que ele consiga passar, mostrando sua superioridade, ele pode lembrar de todas suas jogadas e como foram feitas em cada segundo do jogo. Isso acaba fazendo enquanto ele aprenda e possa recriar perfeitamente todas suas jogadas, independente de qual tentativa. Depois que ele aprender, nós, seres humanos até podemos recriar algumas jogadas iguais mas acabam com pequenas variações, nem que seja um segundo de diferença.
Então podemos pensar em Deep Learning como uma forma de evolução das maquinas e não apenas uma evolução de meio físico como um hardware.