O Papel do Aprendizado Profundo no Desenvolvimento da Inteligência Artificial Contemporânea
O Aprendizado Profundo (Deep Learning) é uma subárea da Inteligência Artificial, inserida no campo do Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que utiliza redes neurais artificiais para simular, de forma aproximada, o funcionamento do cérebro humano (GOODFELLOW; BENGIO; COURVILLE, 2016). Seu objetivo é permitir que as máquinas executem tarefas complexas com maior autonomia, aprendendo padrões e realizando predições a partir de grandes volumes de dados (RUSSELL; NORVIG, 2013).
Na prática, o Deep Learning opera por meio de redes neurais profundas, compostas por múltiplas camadas de nós interconectados. Cada camada processa e refina a informação recebida da camada anterior, formando representações hierárquicas dos dados. Esse processo possibilita o reconhecimento, a classificação e a descrição de objetos ou padrões com elevado nível de precisão (LECUN; BENGIO; HINTON, 2015), sendo uma das bases mais relevantes para os avanços atuais da Inteligência Artificial.
Um exemplo emblemático da aplicação do Aprendizado Profundo encontra-se nos sistemas de reconhecimento de imagens utilizados em exames médicos de radiologia e oncologia. Redes neurais profundas são treinadas com milhares de imagens de tomografias e ressonâncias magnéticas, aprendendo a identificar padrões indicativos da presença de tumores. Esses modelos frequentemente apresentam taxas de acerto superiores às de especialistas humanos, mas servindo como apoio aos diagnósticos e auxiliando na detecção preventiva de doenças (HAYKIN, 2001).
Apesar dos avanços tecnológicos proporcionados pelo aprendizado profundo, ainda há o levantamento de questões éticas e sociais. Até que ponto devemos confiar em decisões tomadas por máquinas? Como garantir a transparência e compreensão de modelos como por exemplo os descritos como “caixas-pretas”, que podem conter bilhões de parâmetros (GOODFELLOW; BENGIO; COURVILLE, 2016)? Além disso, como equilibrar as vantagens e benefícios da automação com os desafios relacionados à privacidade de dados e às possíveis transformações no mercado de trabalho (UNESCO, 2021?
Essas perguntas não têm respostas simples, mas apontam para um caminho inevitável, que evidencia a necessidade de uma reflexão contínua e de um debate interdisciplinar. Isso requer a participação ativa de cientistas, profissionais e cidadãos, a fim de estabelecer diretrizes que orientem o uso ético, seguro, inclusivo e responsável da Inteligência Artificial (FUTURE OF LIFE INSTITUTE, 2017).
Referências Bibliográficas
- FUTURE OF LIFE INSTITUTE. Asilomar AI Principles. [S. l.], 2017. Disponível em: https://futureoflife.org/ai-principles/. Acesso em: 25 ago. 2025.
- GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep Learning. Cambridge: MIT Press, 2016.
- HAYKIN, Simon. Redes neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
- LECUN, Yann; BENGIO, Yoshua; HINTON, Geoffrey. Deep learning. Nature, v. 521, p. 436-444, 2015.
- RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.
- UNESCO. Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137. Acesso em: 25 ago. 2025.
