Qual é a diferença entre IA e ML

Você sem dúvida já ouviu os termos “inteligência artificial” e “aprendizagem de máquina” antes. E se você não tiver, você vai em breve. Até 2021, estima-se que 80% das novas tecnologias serão baseadas em IA. E 37% das organizações em todo o mundo estão usando alguma forma de IA para melhorar suas operações diárias.

A Amazon, por exemplo, usou aprendizado de máquina para reduzir o tempo de envio em mais de 225%. Portanto, se você não tem certeza do que esses termos significam e qual é a diferença entre eles, não se preocupe, estamos aqui para ajudar.

Nos próximos parágrafos, vamos mergulhar na diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial(1), esperamos esclarecer esse tópico às vezes confuso. Também abordaremos brevemente o que cada termo significa e daremos alguns exemplos de diferentes tipos de inteligência artificial e diferentes tipos de aprendizado de máquina. Por fim, discutiremos por que os dois termos são usados ​​de forma intercambiável em primeiro lugar.

• Breve compreensão da IA
• Diferentes tipos de inteligência artificial
• Breve compreensão do ML
• Diferentes tipos de aprendizado de máquina
• Diferença entre IA e ML
• Por que as empresas de tecnologia usam IA e ML?
• Pensamentos finais

Uma breve visão geral da IA

A inteligência artificial, ou IA, refere-se à imitação da inteligência humana por uma máquina feita pelo homem. A máquina possui um cérebro computadorizado que é capaz de aprender e resolver problemas em uma capacidade semelhante ao cérebro humano.

A inteligência artificial é um termo abrangente que engloba vários subconjuntos – algo que é importante lembrar porque voltaremos a ele mais tarde.

O objetivo da IA ​​é realmente replicar não apenas a solução de problemas, mas também as habilidades de tomada de decisão do cérebro humano. Isso pode ser alcançado através do uso de algoritmos, que são essencialmente um conjunto de regras que descrevem o que o computador faz em uma determinada situação.

Você pode ver os algoritmos como uma espécie de receita que o computador deve seguir quando todos os ingredientes estiverem presentes.

A inteligência artificial pode ser dividida em três tipos:

• IA estreita

  A IA estreita, como o nome sugere, tem um foco muito estreito. Às vezes também é chamado de “IA fraca”. Um exemplo de IA estreita seria Siri ou Google Assistant. Narrow AI representa onde estamos atualmente com inteligência artificial em tecnologia.

• IA geral

  O segundo tipo de IA é a inteligência geral artificial (AGI). Esse tipo de IA ocorre quando as habilidades de um computador podem corresponder às habilidades do cérebro humano. Sob AGI, os computadores seriam capazes de resolver problemas e raciocinar de forma independente, tomar decisões e até mesmo pensar criativo.

• Super IA

  O terceiro tipo de IA é a superinteligência artificial (ASI). Você provavelmente está bastante familiarizado com esse tipo, embora ele não exista atualmente. Sob o ASI, as máquinas desenvolvem habilidades intelectuais que vão além do que o cérebro humano pode alcançar.

  Se você já viu a série Terminator, você entende por que isso pode ser problemático. A realidade é, no entanto, que muitos especialistas preveem que o ASI realmente beneficiaria enormemente a raça humana.

Uma breve visão geral do ML

Lembra quando falamos sobre como a inteligência artificial tinha vários subconjuntos diferentes? Bem, o aprendizado de máquina, ou ML, é um deles. O aprendizado de máquina é a capacidade de uma máquina de aprender a partir de dados. Claro, a máquina deve ser programada primeiro. Mas uma vez que os algoritmos adequados estejam em vigor e a máquina tenha acesso aos dados, ela pode começar a aprender.

O aprendizado de máquina existe e é bastante comum em nosso mundo hoje. A correção automática é um exemplo de ML na vida moderna, assim como um filtro de spam. Esses programas estão longe de serem sencientes, mas possuem a capacidade de mudar seu comportamento com base em novos dados. Se isso soa muito como IA estreita, é porque é. O aprendizado de máquina é um exemplo de IA estreita.

O aprendizado de máquina pode ser dividido em quatro categorias diferentes:

• Supervisionado

  Esse tipo de ML envolve o uso de conjuntos de dados rotulados. Uma vez que os dados ensinam à máquina um certo padrão ou conjunto de características, a máquina pode prever um resultado.

• Sem supervisão

  O aprendizado de máquina não supervisionado trata da classificação de dados existentes que não são rotulados. Um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado pode ensinar um computador a separar dados em diferentes grupos com base em relacionamentos ou padrões.

• Semi-supervisionado

  O aprendizado de máquina semissupervisionado fica em algum lugar entre os dois. Esse tipo de aprendizado de máquina entra em ação quando os conjuntos de dados têm componentes rotulados e não rotulados. As previsões fornecidas no aprendizado de máquina semissupervisionado tendem a ser as mais precisas de todos os tipos de aprendizado de máquina.

• Reforço

  Esse tipo de ML é semelhante ao tipo de aprendizado por reforço do qual os humanos participam. No aprendizado por reforço, uma recompensa é dada quando o melhor curso de ação é determinado. O objetivo da máquina é tomar decisões que maximizem a recompensa.

Principais diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning

Depois de tudo isso, você pode estar se perguntando: como essas coisas são diferentes? Existem algumas características-chave que podem tornar a distinção mais fácil de lembrar.

• Alcance

  Uma coisa a ter em mente é o escopo. A inteligência artificial tem um escopo muito amplo. O aprendizado de máquina, por outro lado, tem um escopo muito mais restrito – essas máquinas podem dominar uma determinada tarefa, mas não podem fazer muito mais.

• Metas

  Outra diferença importante entre aprendizado artificial e aprendizado de máquina é que os dois têm objetivos muito diferentes. Quando se trata de inteligência artificial, particularmente AGI ou ASI, o objetivo é criar um computador capaz de tomar decisões e pensar senciente. Com o aprendizado de máquina, o objetivo é simplesmente que a máquina seja capaz de prever com precisão um resultado com base em dados anteriores.

• Tipo de conjunto de dados

  Além disso, a inteligência artificial pode lidar com todos os tipos de dados – estruturados, não estruturados e semiestruturados. O aprendizado de máquina, alternativamente, só pode dar sentido a dados estruturados e semiestruturados. Além disso, enquanto IA e ML envolvem autocorreção, apenas IA envolve raciocínio.

• Sabedoria x Conhecimento

  Você também pode dizer que a inteligência artificial envolve a aquisição de sabedoria e inteligência, enquanto o aprendizado de máquina visa o conhecimento.

• Resultado

  A inteligência artificial analisará vários resultados e escolherá o melhor. O aprendizado de máquina escolherá o que vê como a única solução, independentemente de ser a melhor.

• Consciência

  Realmente, no centro da diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial está o pensamento senciente. O aprendizado de máquina não requer que um computador desenvolva sua própria consciência. A inteligência artificial exige que a máquina seja capaz de sentir e pensar independentemente de sua programação para corresponder às capacidades do cérebro humano.

Por que as empresas de tecnologia tendem a usar IA e ML de forma intercambiável?

As empresas de tecnologia usam inteligência artificial e aprendizado de máquina de forma intercambiável porque, décadas atrás, o foco estava principalmente no desenvolvimento de verdadeira inteligência artificial – AGI e ASI. Naquela época, um estigma negativo começou a se desenvolver em torno do termo. Esse estigma pode ter a ver com a representação da ASI nos filmes, na TV e na mídia.

Por esse motivo, outros termos começaram a surgir à medida que a tecnologia avançava. Termos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo começaram a surgir, com pessoas usando-os de forma intercambiável com IA restrita.

O problema é que ML é realmente apenas sinônimo de IA estreita. Uma vez que general artificial e superinteligência se tornem um concorrente, é provável que a distinção entre ML e IA se torne mais importante e os termos naturalmente se tornem menos intercambiáveis.

Pensamentos finais

O aprendizado de máquina é onde a tecnologia de IA está hoje. A inteligência artificial representa onde poderia estar amanhã. Se você precisar de ajuda para manter os termos corretos, lembre-se de que o aprendizado de máquina envolve ensinar uma máquina a aprender.

Essas máquinas executam uma única tarefa extremamente bem. A inteligência artificial, por outro lado, envolve replicar a mente humana. Essas máquinas poderiam, em teoria, realizar uma variedade de tarefas tão bem – se não melhor – do que um humano.

Em última análise, a diferença entre os dois se tornará mais ampla e mais fácil de distinguir com o passar dos anos.

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