Os diferentes potenciais da Inteligência artificial e o Machine Learning

Você conhece a diferença entre o Machine Learning (ML ) e a Inteligência Artificial (IA)? Embora essas duas tecnologias estejam cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre entendemos bem o conceito de cada uma.

Inteligência Artificial VS. Machine Learning: as particularidades de cada uma

A Inteligência Artificial (IA) tanto quanto o Machine Learning (ML) ou Aprendizado de Máquina estão relacionados, mas cada um tem suas especificidades. Se por um lado, a Inteligência Artificial aplica aprendizado de máquina, aprendizado profundo e outras técnicas para resolver problemas reais, logo a IA não poderia existir sem o Machine Learning. Já o aprendizado de máquina pode existir sem a IA.

Portanto, à medida que mais dados se tornam disponíveis, os modelos de aprendizagem de máquina podem tomar melhores decisões e, por conseguinte, a IA se torna mais aprimorada.

Então qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina? Simplificando, a Inteligência Artificial é qualquer tecnologia que permite a um sistema demonstrar inteligência humana. Já o aprendizado de máquina é um tipo de IA que usa modelos matemáticos treinados em dados para tomar decisões.

Algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente empregados e são encontrados diariamente. Exemplos dessa tecnologia são recomendações automáticas quando se compra um produto ou software de reconhecimento de voz que se adapta à sua voz.

Já um exemplo de IA é o reconhecimento facial do facebook, visto que a IA usa tecnologias para poder realizar tarefas específicas tão bem quanto, ou melhor, do que os humanos.

Em síntese, a IA exibe diversas facetas da inteligência humana. Mas isso só é possível graças o Machine Learning. É o ML que tem a capacidade de dar às máquinas o acesso aos dados e deixá-los aprender por si mesmos.

É essa capacidade de os dispositivos aprenderem com suas interações com usuários, provedores de serviços e outros dispositivos, usando algoritmos para analisar dados, para tomar decisões que diferencia o ML da IA.

Portanto, o aprendizado de máquina, em sua essência, é simplesmente uma maneira de alcançar a inteligência artificial. Para entender melhor a concepção e a importância dessas duas tecnologias, vamos abordá-las separadamente nos próximos parágrafos.

O potencial da Inteligência Artificial

Sem dúvidas, a IA é um conceito muito mais amplo que o Machine Learning, visto que o aprendizado de máquina é um subconjunto de algoritmos de IA.

A Inteligência Artificial envolve máquinas que podem executar tarefas que são características da inteligência humana, como: planejamento, compreensão da linguagem, reconhecimento de objetos e sons, aprendizado e resolução de problemas.

A IA, por exemplo, no campo industrial pode ser aplicada para prever quando as máquinas precisarão de manutenção ou analisarão processos de fabricação para obter ganhos de eficiência e escalas de economia.

Já no cotidiano como cidadãos e consumidores, a IA alimenta muitas conveniências online que vão desde recomendações em nossos sites favoritos a tags de foto geradas automaticamente nas mídias sociais.

Também permitem que em vez de clicar, digitar e pesquisar, pode-se simplesmente solicitar uma máquina para fazer algo, como solicitar informações sobre o clima ou dar simples comandos para desligar luzes ou trancar portas.

Em resumo, são os avanços tecnológicos convergentes que tornaram tudo isso possível. A Internet das Coisas, por exemplo, é intrínseca a IA. E à medida que o aprendizado de máquina, a IA e a Internet das Coisas continuam a acelerar, o impacto é cada vez maior.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial. É a ciência que projeta e aplica algoritmos capazes de aprender a partir de “casos passados”. Ou seja, as máquinas aprendem com a história para produzir resultados confiáveis.

Em resumo, o Machine Learning baseia-se na ideia de que as máquinas devem ser capazes de aprender e se adaptar através da experiência. O propósito dessa tecnologia é construir máquinas para processar dados e aprender sozinhas, sem a supervisão constante.

Vale destacar que o aprendizado de máquina se desenvolveu graças a certas descobertas no campo da IA. A primeira inovação aconteceu quando se descobriu que era mais eficiente ensinar computadores a aprender do que ensiná-los a executar todas as tarefas possíveis e fornecer as informações necessárias para concluir essas tarefas.

Essa é uma tecnologia que pode ser aplicada, por exemplo, para resolver questões como detecção de fraudes em cartões de crédito, habilitar carros autônomos e reconhecer rostos.

O aprendizado de máquina já permite que os computadores examinem o texto e determinem se o conteúdo é positivo ou negativo ou quais as probabilidades de uma música atuar nas emoções de uma pessoa.

Conclusão

A Inteligência Artificial é uma das áreas mais atraentes da pesquisa em Ciência da Computação. A pesquisa e o desenvolvimento da IA mostram-se cada vez mais promissores. E isso se deve em parte aos incríveis avanços em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais.

Enfim tanto a inteligência artificial quanto o aprendizado de máquina são tecnologias que servem cada vez mais para a realização de objetivos avançados, permitindo inovações e transformações em todos os campos do conhecimento humano.