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Inteligência artificial (IA) x machine learning (ML)

As pessoas usam inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) de maneira intercambiável, principalmente ao discutir Big Data, análise preditiva e outros tópicos de transformação digital. A confusão é compreensível, porque a inteligência artificial e o machine learning estão fortemente relacionados. No entanto, essas tecnologias são diferentes de várias maneiras, incluindo escopo, aplicativos e muito mais.  

Cada vez mais Produtos de IA e ML têm proliferado conforme as empresas os utilizam para processar e analisar volumes imensos de dados, tomar decisões melhores, gerar recomendações e insights em tempo real e criar previsões precisas. 

Portanto, qual é exatamente a diferença enter a ML em comparação com IA, como o ML e a IA estão conectados e o que esses termos significam na prática para as organizações atualmente? 

Vamos detalhar a IA e o ML e ver como esses dois conceitos inovadores estão relacionados e o que os torna diferentes.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um campo amplo, que se refere ao uso de tecnologias para criar máquinas e computadores que são capazes de imitar funções cognitivas associadas à inteligência humana, como a capacidade de ver, entender e responder à linguagem falada ou escrita, analisar dados, fazer recomendações e muito mais. 

Embora a inteligência artificial seja considerada um sistema em si, ela é um conjunto de tecnologias implementadas em um sistema para permitir que ela possa ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo. 

O que é machine learning?

O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite automaticamente que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência. Em vez de programação explícita, o machine learning usa algoritmos para analisar grandes volumes de dados, aprender com os insights e tomar decisões embasadas. 

Os algoritmos de machine learning melhoram o desempenho ao longo do tempo conforme são treinados (expostos a mais dados). Modelos de machine learning são a saída, ou o que o programa aprende com a execução de um algoritmo em dados de treinamento. Quanto mais dados forem usados, melhor será o modelo. 

Como a IA e o ML estão conectados?

IA e ML não são exatamente a mesma coisa, mas estão diretamente conectados. A maneira mais simples de entender a relação entre a IA e o ML é:  

  • IA é o conceito mais amplo de permitir que uma máquina ou um sistema detecte, motive, aja ou se adapte como um humano. 
  • ML é uma aplicação de IA que permite às máquinas extrair conhecimento dos dados e aprender com eles de maneira autônoma.

Uma maneira útil de lembrar a diferença entre machine learning e inteligência artificial é imaginá-los como categorias amplas. Inteligência artificial é o termo abrangente que cobre uma ampla variedade de abordagens e algoritmos específicos. O machine learning está sob esse amplo escopo, mas também há outros subcampos, como aprendizado profundo, robótica, sistemas de especialistas e processamento de linguagem natural.

Diferenças entre IA e ML

Agora que você sabe como eles estão conectados, qual é a principal diferença entre IA e ML? 

A inteligência artificial abrange a ideia de uma máquina que pode imitar a inteligência humana, mas o machine learning não. O aprendizado de máquina tem como objetivo ensinar uma máquina a realizar uma tarefa específica e fornecer resultados precisos identificando padrões. 

Digamos que você pergunte ao seu dispositivo Google Nest: "Qual é a duração do meu deslocamento diário hoje?". Nesse caso, faça uma pergunta a uma máquina e receba uma resposta sobre o tempo estimado que levará para você ir ao escritório. Aqui, o objetivo geral é que o dispositivo execute uma tarefa de maneira bem-sucedida. Uma tarefa que você normalmente teria que fazer em um ambiente real (por exemplo, pesquisar seu tempo de deslocamento diário). 

No contexto deste exemplo, o objetivo de usar ML no sistema geral não é permitir que ele execute uma tarefa. Por exemplo, é possível treinar algoritmos para analisar dados de trânsito e trânsito em tempo real para prever o volume e a densidade do fluxo de tráfego. No entanto, o escopo é limitado a identificar padrões, a precisão da previsão e o aprendizado dos dados para maximizar o desempenho dessa tarefa específica.

Inteligência artificial

  • A IA permite que uma máquina simule a inteligência humana para resolver problemas.
  • O objetivo é desenvolver um sistema inteligente capaz de realizar tarefas complexas
  • Criamos sistemas que podem resolver tarefas complexas, como uma intervenção humana
  • IA tem uma ampla gama de aplicativos
  • IA usa tecnologias em um sistema para imitar a tomada de decisões humana
  • A IA funciona com todos os tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados
  • Os sistemas de IA usam lógica e árvores de decisão para aprender, raciocinar e se corrigir

Machine learning

  • ML permite que uma máquina aprenda de maneira autônoma com dados passados
  • O objetivo é criar máquinas que possam aprender com dados para aumentar a precisão da saída
  • Treinamos as máquinas com dados para realizar tarefas específicas e fornecer resultados precisos
  • O machine learning tem um escopo limitado de aplicativos
  • O ML usa algoritmos de autoaprendizado para produzir modelos preditivos
  • O ML só pode usar dados estruturados e semiestruturados
  • Os sistemas de ML dependem de modelos estatísticos para aprender e podem fazer correções automaticamente quando fornecidos com novos dados

Benefícios do uso conjunto de IA e ML

IA e ML trazem benefícios poderosos para organizações de todos os formatos e tamanhos, com novas possibilidades constantemente em evolução. Em especial, à medida que a quantidade de dados aumenta em tamanho e complexidade, os sistemas automatizados e inteligentes estão se tornando vitais para ajudar as empresas a automatizar tarefas, agregar valor e gerar insights úteis para alcançar melhores resultados. 

Veja alguns dos benefícios comerciais do uso da inteligência artificial e do machine learning: 

Intervalos de dados mais amplos

Analisa e ativa uma maior variedade de fontes de dados estruturados e não estruturados.

Mais rapidez na tomada de decisões

Melhora a integridade de dados, acelera o processamento de dados e reduz erros humanos para tomar decisões mais rápidas e fundamentadas.

Eficiência

Aumenta a eficiência operacional e reduz custos.

Integração analítica

Capacitando os funcionários ao integrar insights e análises preditivas a relatórios e aplicativos empresariais.

Aplicativos de IA e ML

A inteligência artificial e o machine learning podem ser aplicados de várias maneiras, permitindo que as organizações automatizem processos manuais ou repetitivos que ajudam a tomar decisões fundamentadas.

Empresas de todos os setores estão usando a IA e o ML de várias maneiras para transformar a forma como trabalham e fazem negócios. Incorporar os recursos de IA e ML nas estratégias e sistemas ajuda as organizações a repensar o uso dos dados e os recursos disponíveis, impulsionar a produtividade e a eficiência, melhorar a tomada de decisões baseada em dados com análises preditivas e aprimorar a experiência dos clientes e funcionários.   

Veja a seguir algumas das aplicações mais comuns de IA e ML: 

Saúde e ciências biológicas

Análise e insights de históricos de saúde de pacientes, previsão e modelagem de resultados, desenvolvimento acelerado de medicamentos, diagnóstico aprimorado, monitoramento de pacientes e extração de informações de notas clínicas.

Manufatura

Monitoramento de máquina de produção, manutenção preditiva, análise de IoT e eficiência operacional.

Comércio eletrônico e varejo

otimização de inventário e da cadeia de suprimentos, previsão de demanda, pesquisa visual, ofertas e experiências personalizadas e mecanismos de recomendação.

Serviços financeiros

Avaliação e análise de riscos, detecção de fraudes, negociação automatizada e otimização de processamento de serviços.

Telecomunicações

Redes inteligentes e otimização de rede, manutenção preditiva, automação de processos de negócios, planejamento de upgrade e previsão de capacidade.

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