Embora muitas vezes utilizados como sinônimos, os termos Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning, em inglês) têm significados distintos, mas que estão diretamente relacionados.

Você confere neste artigo uma visão geral sobre esses dois conceitos, o que difere cada um, além de entender mais a fundo a relação entre eles.

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Ela envolve o desenvolvimento de algoritmos e programas de computador que possam aprender, raciocinar e tomar decisões com base em dados e padrões.

Em outras palavras, a IA consiste na capacidade de um sistema de computador de imitar funções cognitivas humanas — como percepção visual, reconhecimento de fala e resolução de problemas complexos.

Tipos de Inteligência Artificial

Existem dois tipos principais de Inteligência Artificial. São eles:

• IA Fraca (Narrow IA): esse tipo se refere aos sistemas de IA projetados para realizar tarefas específicas. Um exemplo de IA Fraca são os assistentes virtuais, como a Siri e a Alexa, que respondem a comandos de voz e executam tarefas como agendar compromissos, tocar músicas ou fornecer informações.

• IA Forte (General AI): é composta de Inteligência Artificial Geral (AGI) e Super Inteligência Artificial (ASI). Trata-se de uma área de pesquisa que busca desenvolver sistemas com capacidades intelectuais semelhantes ou até mesmo superiores às dos seres humanos. Embora seja um objetivo ambicioso, a IA Forte ainda não foi totalmente alcançada.

O que é Machine Learning?

Em termos simples, o Machine Learning (ML) - ou Aprendizado de Máquina, em Português, é um subconjunto da Inteligência Artificial que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem.

Trata-se de uma aplicação da IA que usa modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sem instrução direta. Isso permite que um algoritmo continue aprendendo e melhorando por conta própria, com base na experiência.

Tais sistemas são treinados usando grandes conjuntos de dados para identificar padrões, fazer previsões ou tomar decisões sem serem necessariamente programados para realizar uma tarefa específica.

Hoje em dia, qualquer pessoa pode treinar seu próprio modelo de IA. Ferramentas como o EZ-AI, por exemplo, permitem que você vá ainda mais longe e utilize dados próprios (fotos, vídeos, PDFs, entre outros) para treinar modelos personalizados de IA em poucos passos.

Ou seja, basta alimentar seu modelo com amostras de arquivos para que ele seja capaz de realizar ações com base nesses exemplos. Saiba mais aqui.

Como funciona o processo de Machine Learning?

O processo de ML geralmente envolve três etapas principais. São elas:

Etapa 1: Treinamento

Durante essa fase, um modelo de machine learning é exposto a um conjunto de dados de treinamento, onde ele analisa os padrões e faz ajustes em seus parâmetros internos para otimizar seu desempenho.

Etapa 2: Teste

Após treinado, o modelo é avaliado usando um conjunto separado de dados chamado conjunto de teste. Isso permite verificar a precisão e o desempenho do modelo em dados não vistos anteriormente.

Etapa 2: Implantação

Se o modelo demonstrar um desempenho satisfatório nos testes, ele pode ser implantado em um ambiente de produção para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de imagens, recomendações personalizadas, etc.

Qual a relação entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

O ML é uma abordagem fundamental dentro da IA e tem sido aplicado em uma ampla variedade de áreas, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural (PNL), reconhecimento de voz, veículos autônomos, entre muitas outras.

Um computador “inteligente” usa IA para pensar como um ser humano e executar tarefas por conta própria. Enquanto isso, o Aprendizado de Máquina é como um sistema de computador desenvolve sua inteligência. Ou seja, é através do ML que a Inteligência Artificial ganha vida.

Aqui está uma visão geral de como a IA e o Machine Learning funcionam juntos:

• Etapa 1: um sistema de IA é construído usando Machine Learning e outras técnicas.

• Etapa 2: os modelos de ML são criados estudando padrões nos dados.

• Etapa 3: esses modelos são otimizados com base nos padrões dos dados.

• Etapa 4: o processo se repete e é refinado até que a precisão dos modelos seja alta o suficiente para as tarefas que precisam ser realizadas.

Principais diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning

Embora a IA e o Machine Learning estejam intimamente conectados, eles não são a mesma coisa. Por isso, vale entender melhor o que difere cada um.

A Inteligência Artificial busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Já o ML, por outro lado, se concentra em como os computadores podem aprender e melhorar seu desempenho em determinadas tarefas sem serem programados para cada cenário específico.

O Machine Learning fornece a base técnica para a construção de sistemas de IA, permitindo que eles adquiram conhecimento, tomem decisões e se aprimorem ao longo do tempo. Por sua vez, a Inteligência Artificial amplia as possibilidades do ML, permitindo que ele seja aplicado em uma variedade de domínios e tarefas complexas.

Exemplos de Machine Learning

Listamos a seguir cinco exemplos de aplicações do Aprendizado de Máquina (ML) na vida real que já fazem parte do nosso dia a dia:

1. Reconhecimento facial

Os sistemas de reconhecimento facial utilizados em smartphones e câmeras de segurança, e até mesmo nas redes sociais, são impulsionados por Machine Learning.

A partir de técnicas de ML, eles aprendem a identificar e reconhecer características faciais únicas, o que permite a autenticação de rostos e a marcação automática de fotos, por exemplo.

2. Recomendações de produtos

Plataformas de e-commerce como a Amazon utilizam o Aprendizado de Máquina para recomendar produtos e conteúdos personalizados aos usuários.

É com base em algoritmos de ML que esses sites identificam padrões de comportamento e interesses similares para oferecer sugestões personalizadas.

3. Transcrição de voz

O Machine Learning também é utilizado na transcrição automática de voz para converter gravações de áudio em texto. Isso possibilita, por exemplo, legendar vídeos, transcrever entrevistas e conversas automaticamente.

4. Filtragem de spam

Os filtros de spam em serviços de e-mail são outro exemplo prático de Aprendizado de Máquina.

Tais sistemas são treinados para identificar e filtrar automaticamente e-mails indesejados ao se basearem em modelos que analisam características como palavras-chave, padrões de remetentes e conteúdo suspeito.

5. Diagnóstico Médico

O ML tem sido aplicado com sucesso também na área da saúde. Sistemas de diagnóstico médico baseados em Aprendizado de Máquina são capazes de analisar dados clínicos, históricos médicos e resultados de exames para auxiliar médicos no diagnóstico de doenças.

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