Machine Learning x Inteligência Artificial: Principais Diferenças

É muito comum ouvir os termos “aprendizado de máquina” e “inteligência artificial” usados ​​no contexto errado. É um erro fácil de cometer, pois são dois conceitos separados, mas semelhantes, que estão intimamente relacionados. Dito isso, é importante observar que o aprendizado de máquina, ou ML, é um subconjunto da inteligência artificial, ou IA. 

Para entender melhor esses dois conceitos, vamos primeiro definir cada um deles: 

• Inteligência Artificial (IA): IA é qualquer software ou processo projetado para imitar o pensamento humano e processar informações. A IA inclui uma ampla gama de tecnologias e campos como visão computacional, processamento de linguagem natural (PNL), veículos autônomos, robótica e, finalmente, aprendizado de máquina. A IA permite que os dispositivos aprendam e identifiquem informações para resolver problemas e extrair insights. 
• Aprendizado de máquina (ML): O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA ​​e é uma técnica que envolve dispositivos de ensino para aprender informações fornecidas a um conjunto de dados sem interferência humana. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender com os dados ao longo do tempo, melhorando a precisão e a eficiência do modelo geral de aprendizado de máquina. Outra maneira de ver isso é que o aprendizado de máquina é o processo pelo qual a IA passa ao executar funções de IA. 

Aspectos-chave da Inteligência Artificial

Muitas definições de inteligência artificial surgiram ao longo dos anos, o que é uma das razões pelas quais pode parecer um tanto complicada ou confusa. Mas, em sua forma mais simples, a IA é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para alcançar a solução eficaz de problemas. 

O campo atual da inteligência artificial inclui subcampos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que envolvem algoritmos de IA que fazem previsões ou classificações com base nos dados de entrada. 

Às vezes, a IA é dividida em tipos diferentes, como IA fraca ou IA forte. IA fraca, também conhecida como IA estreita ou Inteligência artificial estreita (ANI), é uma IA treinada para executar tarefas específicas. É a forma mais aparente de IA em nossas vidas diárias, permitindo aplicativos como o Siri da Apple e veículos autônomos. 

A IA forte consiste em Inteligência Artificial Geral (AGI) e Super Inteligência Artificial (ASI). AGI é apenas teórico neste ponto e se refere a uma máquina com inteligência igual à dos humanos. A AGI seria autoconsciente e capaz de resolver problemas altamente complexos, aprender e planejar o futuro. Levando as coisas ainda mais longe, o ASI superaria a inteligência e a habilidade humanas. 

Uma das maneiras de entender a IA é observando algumas de suas várias aplicações, que incluem: 

• Reconhecimento de fala: A IA é a chave para muitas tecnologias de reconhecimento de fala. Também conhecido como reconhecimento de fala por computador ou conversão de fala em texto, ele se baseia no NLP para traduzir a fala humana em formato escrito. 
• Visão computacional: A IA permite que os computadores extraiam informações de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais. A visão computacional é usada para marcação de fotos, imagens de saúde, carros autônomos e muito mais. 
• Atendimento ao Cliente: A IA alimenta os chatbots em todo o setor de atendimento ao cliente, mudando o relacionamento entre as empresas e seus clientes. 
• Detecção de fraude: Instituições financeiras usam IA para detectar transações suspeitas. 

Principais aspectos do aprendizado de máquina 

Os algoritmos de aprendizado de máquina dependem de dados estruturados para fazer previsões. Dados estruturados são dados rotulados, organizados e definidos com recursos específicos. O aprendizado de máquina geralmente precisa que esses dados sejam pré-processados ​​e organizados, ou então seriam assumidos por algoritmos de aprendizado profundo, que é mais um subcampo da IA. 

Quando olhamos para o conceito mais amplo de aprendizado de máquina, rapidamente fica claro que é uma ferramenta altamente valiosa para empresas de todos os tamanhos. Isso se deve em grande parte à enorme quantidade de dados disponíveis para as organizações. Os modelos de aprendizado de máquina processam os dados e identificam padrões que melhoram a tomada de decisões de negócios em todos os níveis, e esses modelos são atualizados por si mesmos e melhoram sua precisão analítica a cada vez. 

O aprendizado de máquina consiste em algumas técnicas diferentes, cada uma funcionando de maneira diferente: 

• Aprendizagem supervisionada: Dados rotulados “supervisionam” os algoritmos e os treinam para classificar dados e prever resultados. 
• Aprendizado não supervisionado: Uma técnica de aprendizado de máquina que usa dados não rotulados. Modelos de aprendizado não supervisionados podem analisar dados e descobrir padrões sem intervenção humana. 
• Aprendizagem por Reforço: Essa técnica treina modelos para tomar uma sequência de decisões e é baseada em um sistema de recompensa/punição. 

Diferença nos conjuntos de habilidades de IA/ML

Agora que separamos os dois conceitos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, você provavelmente adivinhou que cada um requer um conjunto diferente de habilidades. Para indivíduos que desejam se envolver com IA ou ML, é importante reconhecer o que é necessário para cada um. 

Quando se trata de IA, o conjunto de habilidades tende a ser mais teórico do que técnico, enquanto o aprendizado de máquina requer conhecimento altamente técnico. Com isso dito, há algum cruzamento entre os dois. 

Vejamos primeiro as principais habilidades necessárias para a inteligência artificial: 

• Ciência de dados: Um campo multidisciplinar focado no uso de dados para obter insights, as habilidades de ciência de dados são cruciais para a IA. Eles podem incluir tudo, desde programação até matemática, e ajudam os cientistas de dados a usar técnicas como modelagem estatística e visualizações de dados. 
• Robótica: A IA fornece aos robôs visão computacional para ajudá-los a navegar e sentir seus ambientes. 
• Ética: Qualquer pessoa envolvida com IA deve ser bem versada em todas as implicações éticas dessa tecnologia. A ética é uma das principais preocupações em relação à implantação de sistemas de IA. 
• Conhecimento de domínio: Ao ter conhecimento de domínio, você entenderá melhor o setor. Também irá ajudá-lo a desenvolver tecnologias inovadoras para enfrentar desafios e riscos específicos, apoiando melhor o seu negócio. 
• Aprendizado de Máquina: Para entender verdadeiramente a IA e aplicá-la da melhor maneira possível, você deve ter um conhecimento sólido de aprendizado de máquina. Embora você não precise conhecer todos os aspectos técnicos do desenvolvimento de aprendizado de máquina, você deve conhecer os aspectos fundamentais dele. 

Quando olhamos para o aprendizado de máquina, as habilidades tendem a ser muito mais técnicas. Com isso dito, seria bom para qualquer pessoa que queira se envolver com IA ou ML conhecer o máximo possível:

• Programação: Todo profissional de aprendizado de máquina deve ser proficiente em linguagens de programação como Java, R, Python, C++ e Javascript. 
• Matemática: Os profissionais de ML trabalham extensivamente com algoritmos e matemática aplicada, e é por isso que devem ter fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, aliadas ao conhecimento matemático. 
• Arquitetura de rede neural: As redes neurais são fundamentais para o aprendizado profundo, que é um subconjunto do aprendizado de máquina. Os especialistas em ML têm uma compreensão profunda dessas redes neurais e como elas podem ser aplicadas em vários setores. 
• Big Data: Uma parte importante do aprendizado de máquina é o big data, em que esses modelos analisam conjuntos de dados massivos para identificar padrões e fazer previsões. Big data refere-se à extração, gerenciamento e análise de grandes quantidades de dados de forma eficiente. 
• Computação distribuída: Um ramo da ciência da computação, a computação distribuída é outra parte importante do aprendizado de máquina. Refere-se a sistemas distribuídos cujos componentes estão localizados em vários computadores em rede, que coordenam suas ações trocando comunicações. 

Essas são apenas algumas das habilidades de IA e ML que devem ser adquiridas por qualquer pessoa que queira se envolver nas áreas. Com isso dito, qualquer líder de negócios se beneficiaria muito com o aprendizado dessas habilidades, pois isso os ajudaria a entender melhor seus projetos de IA. E uma das principais chaves para o sucesso de qualquer projeto de IA é uma equipe competente de líderes que entendem o que está acontecendo.

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