Aprendizado de Máquina contra Inteligência Artificial: Diferenças Chave

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

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

• Inteligência Artificial (AI): AI é qualquer software ou processo projetado para imitar o pensamento humano e processar informações. AI inclui uma ampla gama de tecnologias e campos como visão computacional, processamento de linguagem natural (NLP), veículos autônomos, robótica e, finalmente, aprendizado de máquina. AI permite que dispositivos aprendam e identifiquem informações para resolver problemas e extrair insights. 
• Aprendizado de Máquina (ML): Aprendizado de máquina é um subconjunto da AI, e é uma técnica que envolve ensinar dispositivos a aprender informações a partir de um conjunto de dados sem interferência humana. Algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender com os dados ao longo do tempo, melhorando a precisão e eficiência do modelo de aprendizado de máquina como um todo. Outra forma de olhar para isso é que o aprendizado de máquina é o processo que a AI passa ao realizar funções de AI. 

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 pouco complicado ou confuso. Mas em sua forma mais simples, AI é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para alcançar solução de problemas eficazes.

Hoje em dia, o campo da inteligência artificial inclui subcampos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que envolvem algoritmos de AI que fazem previsões ou classificações com base em dados de entrada.

AI às vezes é dividida em diferentes tipos, como AI fraca ou AI forte. AI fraca, que também é referida como AI Estreita ou Inteligência Artificial Estreita (ANI), é AI que foi treinada para realizar tarefas específicas. É a forma mais aparente de AI em nosso dia a dia, permitindo aplicações como o Siri da Apple (AAPL ) e veículos autônomos.

AI forte consiste em Inteligência Artificial Geral (AGI) e Inteligência Artificial Super (ASI). AGI é apenas teórica no momento, e se refere a uma máquina tendo inteligência igual à humana. AGI seria autoconsciente e capaz de resolver problemas complexos, aprender e planejar para o futuro. Levando as coisas ainda mais longe, ASI ultrapassaria a inteligência e capacidade humanas.

Uma das maneiras de entender AI é olhando para algumas de suas aplicações, que incluem:

• Reconhecimento de Fala: AI é a chave para muitas tecnologias de reconhecimento de fala. Também referida como reconhecimento de fala computacional ou fala-para-texto, ela depende do NLP para traduzir fala humana em formato escrito. 
• Visão Computacional: AI permite que computadores extraiam informações de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais. Visão computacional é usada para marcação de fotos, imagens de saúde, carros autônomos e muito mais. 
• Serviço de Atendimento ao Cliente: AI alimenta chatbots em toda a indústria de atendimento ao cliente, mudando a relação entre empresas e seus clientes. 
• Deteção de Fraude: Instituições financeiras usam AI para detectar transações suspeitas. 

Aspectos Chave do Aprendizado de Máquina

Algoritmos de aprendizado de máquina dependem de dados estruturados para fazer previsões. Dados estruturados são dados que são rotulados, organizados e definidos com recursos específicos. Aprendizado de máquina geralmente precisa que esses dados sejam pré-processados e organizados, ou senão seriam dominados por algoritmos de aprendizado profundo, que é mais um subcampo da AI.

Quando olhamos para o conceito maior de aprendizado de máquina, rapidamente se torna aparente que é uma ferramenta muito valiosa para empresas de todos os tamanhos. Isso é graças, em grande parte, à grande quantidade de dados disponíveis para as organizações. Modelos de aprendizado de máquina processam os dados e identificam padrões que melhoram a tomada de decisões empresariais em todos os níveis, e esses modelos se atualizam sozinhos e melhoram sua precisão analítica a cada vez.

Aprendizado de máquina consiste em algumas técnicas diferentes, com cada uma funcionando de forma diferente:

• Aprendizado Supervisionado: 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 supervisionado podem analisar dados e descobrir padrões sem intervenção humana. 
• Aprendizado 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 AI/ML

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

Quando se trata de AI, o conjunto de habilidades tende a ser mais teórico do que técnico, enquanto o aprendizado de máquina requer expertise técnica altamente especializada. Com isso dito, há alguma sobreposição entre os dois.

Vamos primeiro olhar para as principais habilidades necessárias para inteligência artificial:

• Ciência de Dados: Um campo multidisciplinar focado em usar dados para derivar insights, habilidades de ciência de dados são cruciais para AI. Elas podem incluir tudo, desde programação até matemática, e ajudam cientistas de dados a usar técnicas como modelagem estatística e visualização de dados. 
• Robótica: AI fornece robôs com visão computacional para ajudá-los a navegar e perceber seus ambientes. 
• Ética: Qualquer um envolvido com AI deve estar bem versado em todas as implicações éticas dessa tecnologia. Ética é uma das principais preocupações com relação ao deploy de sistemas de AI. 
• Conhecimento de Domínio: Ao ter conhecimento de domínio, você entenderá melhor a indústria. Isso também ajudará a desenvolver tecnologias inovadoras para resolver desafios e riscos específicos, apoiando melhor seu negócio. 
• Aprendizado de Máquina: Para realmente entender AI e aplicá-la da melhor forma possível, você deve ter uma sólida compreensão de aprendizado de máquina. Embora você possa não precisar saber todos os aspectos técnicos do desenvolvimento de aprendizado de máquina, você deve conhecer os aspectos fundamentais. 

Quando olhamos para o aprendizado de máquina, as habilidades tendem a se tornar muito mais técnicas. Com isso dito, seria benéfico para qualquer um que deseje se envolver com AI ou ML conhecer tantas dessas habilidades quanto possível:

• Programação: Todo profissional de aprendizado de máquina deve ser proficiente em linguagens de programação como Java, R, Python, C++ e Javascript. 
• Matemática: Profissionais de ML trabalham extensivamente com algoritmos e matemática aplicada, o que é por que eles devem ter fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, combinadas com conhecimento matemático. 
• Arquitetura de Rede Neural: Redes neurais são fundamentais para o aprendizado profundo, que é um subconjunto do aprendizado de máquina. Especialistas em ML têm um profundo entendimento dessas redes neurais e de como elas podem ser aplicadas em diferentes setores. 
• Dados em Grande Escala: Uma grande parte do aprendizado de máquina é o tratamento de grandes conjuntos de dados, onde esses modelos analisam grandes conjuntos de dados para identificar padrões e fazer previsões. Dados em grande escala se referem à extração, gerenciamento e análise eficiente de grandes quantidades de dados. 
• Computação Distribuída: Um ramo da ciência da computação, computação distribuída é mais uma parte importante do aprendizado de máquina. Ela se refere a sistemas distribuídos cujos componentes estão localizados em diferentes computadores em rede, que coordenam suas ações trocando comunicações.

Essas são apenas algumas das habilidades de AI e ML que devem ser adquiridas por qualquer um que deseje se envolver nesses campos. Com isso dito, qualquer líder empresarial se beneficiaria muito de aprender essas habilidades, pois isso ajudaria a ter uma melhor compreensão de seus projetos de AI. E uma das principais chaves para o sucesso de qualquer projeto de AI é uma equipe competente de líderes que entendem o que está acontecendo. Se você deseja aprender mais sobre como pode adquirir algumas dessas habilidades de AI ou ML, confira nossa lista de melhores certificações de ciência de dados e aprendizado de máquina.

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