Diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA)

Algumas palavras são usadas com frequência, mas com significados diferentes no campo da tecnologia. Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) são exemplos típicos. Embora estejam relacionados, eles não são iguais. O artigo a seguir examinará as diferenças entre IA e ML, seus usos e seu futuro.

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência e engenharia da computação que se concentra na criação de máquinas capazes de aprender, resolver problemas, tomar decisões e todas as outras funções tradicionalmente realizadas pela inteligência humana.

Na sua forma mais simples, a IA refere-se à capacidade das máquinas de pensar e se comportar como humanos. Grandes quantidades de dados devem ser processadas por sistemas de IA para encontrar padrões e insights que as pessoas podem não ver imediatamente. Estes sistemas podem então tomar decisões, encontrar soluções para problemas ou realizar operações utilizando o conhecimento que adquiriram.

Desde a década de 1950, há discussões sobre inteligência artificial (IA). No entanto, os desenvolvimentos recentes no poder de processamento, nas técnicas de big data e de aprendizagem automática elevaram a fasquia da IA. A IA já é um componente necessário da nossa vida diária, alimentando muitas aplicações, incluindo assistentes virtuais, sistemas de recomendação e veículos sem condutor. E no futuro, a IA provavelmente penetrará em muito mais áreas da vida.

O que é aprendizado de máquina (ML)?

Construir métodos e modelos que permitam aos computadores aprender com a experiência e melhorar ao longo do tempo sem programação explícita é o foco do Machine Learning (ML), um subconjunto da inteligência artificial. Em outras palavras, é uma técnica que ensina aos computadores como realizar tarefas específicas, fornecendo-lhes dados e permitindo-lhes aprender com esses dados.

Análise preditiva, processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e áudio e outros campos podem se beneficiar da detecção automática de padrões e dos recursos de aprendizado dos algoritmos de aprendizado de máquina (ML).

O aprendizado de máquina pode ser dividido em 3 tipos: aprendizado por reforço, aprendizado não supervisionado e aprendizado supervisionado. Na aprendizagem supervisionada, o computador é ensinado usando um conjunto de dados rotulado com a saída de cada entrada. Ao aprender a correlação entre variáveis ​​de entrada e saída usando esses dados rotulados, o computador pode prever a saída para novas entradas.

A aprendizagem não supervisionada exige que os computadores reconheçam padrões e relacionamentos por conta própria após receberem um conjunto de dados não rotulado. Por último, mas não menos importante, na aprendizagem por reforço, os computadores aprendem novas habilidades interagindo com o ambiente e recebendo feedback na forma de recompensas ou punições por comportamentos específicos.

As máquinas podem aprender com os dados e fazer previsões ou escolhas usando uma variedade de abordagens e algoritmos, que estão incluídos no tópico mais amplo de Aprendizado de Máquina. Da mesma forma, o Deep Learning é um ramo do Machine Learning que exige que Redes Neurais Artificiais sejam expostas a enormes volumes de dados para treiná-las para reconhecer padrões e fazer previsões. Portanto, Deep Learning é um tipo de Machine Learning altamente sofisticado e especializado que utiliza redes neurais artificiais multicamadas para compreender padrões e relacionamentos complexos em dados.

Principais diferenças entre IA e ML

Embora IA e ML estejam intimamente relacionados, existem algumas características importantes que os diferenciam. Aqui estão algumas diferenças importantes entre IA e ML:

Limite

O campo da IA ​​é vasto e inclui muitas técnicas diferentes, incluindo ML. Em contraste, o ML é um ramo da IA ​​que se concentra no uso de modelos estatísticos e algoritmos para ajudar os computadores a aprender com os dados e a fazer previsões ou escolhas.

Abordagem

Projetar algoritmos que imitem a tomada de decisões e a percepção humana é uma estratégia popular de IA. Em contraste, o principal objetivo do ML é treinar algoritmos em dados para encontrar associações e padrões que possam ser usados ​​para fazer previsões ou escolhas.

Requisitos de dados

Usando regras e heurísticas pré-programadas, algoritmos de IA podem ser criados para trabalhar com pequenos conjuntos de dados ou até mesmo com nenhum dado. Em contraste, grandes conjuntos de dados devem ser usados ​​para treinar algoritmos de ML para encontrar padrões e associações.

Flexibilidade

Embora os algoritmos de IA possam ser projetados para resolver uma variedade de tarefas, eles geralmente são adaptados para fins específicos. Por outro lado, os algoritmos de ML são frequentemente mais adaptáveis ​​e podem ser usados ​​para resolver uma variedade de problemas e desafios.

Participação humana

A IA muitas vezes envolve a construção de algoritmos que podem complementar ou substituir as capacidades humanas ou os processos de tomada de decisão. Por outro lado, o ML é frequentemente aplicado para automatizar processos repetitivos ou apoiar a tomada de decisões humanas.

Com foco na simulação da tomada de decisão e da cognição humana, a IA é um campo mais amplo que inclui muitas abordagens diferentes, incluindo ML. Em contraste, o objetivo do Machine Learning é permitir que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou decisões.

Aplicações de IA e ML

IA e ML são usados ​​em muitas aplicações, como:

1. Processamento de linguagem natural (PNL): os usos incluem chatbots, análise de sentimentos, reconhecimento de fala e tradução de idiomas.
2. A detecção de fraudes, a gestão de riscos e a otimização de carteiras são aplicações no setor financeiro.
3. Sistema de recomendação: os exemplos incluem recomendações de livros e filmes, bem como de produtos.
4. Reconhecimento facial, detecção de objetos e reconhecimento de cena são apenas algumas das aplicações da tecnologia de reconhecimento de imagem e vídeo de IA.
5. Carros autônomos e drones são dois exemplos de veículos autônomos em uso.
6. Diagnóstico e planejamento de tratamento, descoberta de novos medicamentos e monitoramento de pacientes são aplicações no setor de saúde.

O potencial da IA ​​e do ML para provocar mudanças transformadoras em vários setores está a tornar-se cada vez mais evidente à medida que as suas aplicações se tornam mais diversas e complexas. Estas tecnologias estão posicionadas para ter um impacto profundo no futuro das indústrias, permitindo que empresas e organizações simplifiquem as suas operações, reduzam custos e tomem melhores decisões.

Benefícios e limitações da IA ​​e do aprendizado de máquina

Duas das tecnologias mais interessantes e promissoras da atualidade são a inteligência artificial e o aprendizado de máquina. Eles têm o poder de mudar muitos aspectos das nossas vidas, incluindo as nossas relações uns com os outros, as pessoas e os ambientes que nos rodeiam, e a forma como trabalhamos e aprendemos. Embora a IA e o ML tenham muitas vantagens, também existem questões éticas importantes que precisam ser levadas em consideração.

Por exemplo, existem preocupações sobre como a IA poderá afectar o emprego e a economia. É também importante garantir que as novas tecnologias sejam criadas e implementadas de forma a respeitar a autonomia e a privacidade das pessoas.

Duas tecnologias que estão mudando muitos aspectos da vida, IA e ML, embora separadas, mas relacionadas entre si. Embora o ML seja uma tecnologia específica usada no campo da IA, a IA também é um campo amplo, incorporando muitas outras tecnologias.

Tanto a IA quanto o ML estão preparados para mudar muitos setores nos próximos anos. Eles têm muitas aplicações em setores como saúde, bancos e transportes. Apresentam também importantes desafios sociais e éticos que, como acontece com qualquer nova tecnologia, precisam de ser abordados.