Deep Learning vs. Aprendizado de Máquina vs. AI: Como eles caminham juntos?

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A próxima grande novidade da tecnologia é aprendizado de máquina. Ou é aprendizagem profunda? Talvez seja inteligência artificial. Se você se envolver nas diferenças entre os três, não estará sozinho.

Para não desperdiçar a oportunidade de gerar hype e ganhar dinheiro com a Venture Capital, algumas empresas de tecnologia têm usado os três de forma intercambiável. Embora todos caiam sob o mesmo guarda-chuva, existem algumas diferenças cruciais entre eles.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial, comumente referida como IA, é um conceito e não um sistema. A inteligência é percebida como uma característica exclusivamente humana. Tradicionalmente, pensava-se que as máquinas adquiriam conhecimento, mas não inteligência ou sabedoria. O cientista da computação Alan Turing passou grande parte da última parte de sua vida considerando se as máquinas poderiam pensar.

Ele inventou o teste de Turing O que é o teste de Turing e será vencido?O Teste de Turing visa determinar se as máquinas pensam. O programa Eugene Goostman realmente passou no teste de Turing ou os criadores simplesmente trapacearam?

consulte Mais informação que visa determinar se uma máquina pode exibir comportamento inteligente, em vez de necessariamente ser inteligente. Essa é uma distinção importante porque ainda não entendemos completamente o pensamento ou a inteligência.

Em vez de tentar definir inteligência, esperamos criar máquinas que possam exibir comportamentos inteligentes.

Em vez de ser uma tecnologia em si, a IA é um meio de descrever sistemas. Esses sistemas podem ser rotulados como Narrow AI e General AI. A IA estreita é um sistema inteligente, mas apenas em uma tarefa específica. AI geral é o tipo com o qual estamos mais familiarizados da cultura pop.

Esses tipos de sistemas seriam capazes de exibir todos os elementos da inteligência humana. Skynet, da franquia Terminator, ou HAL, de 2001: A Space Odyssey, são exemplos fictícios da General AI. No entanto, apesar do que os filmes dizem, nem todos os sistemas gerais de IA estariam destinados a destruir a humanidade.

O que é aprendizado de máquina?

Todos sabemos que os dados podem ser úteis. Seja sabendo qual caminho seguir no caminho para o escritório ou mantendo um olho em nossa saúde, os dados informam nossas decisões e nos guiam pela vida. Mas geramos tanto todos os dias que se tornou impossível para nós, humanos, analisar.

Portanto, devemos obter máquinas para fazer o trabalho pesado para nós.

Do Google curso de aprendizado de máquina O que é aprendizado de máquina? Curso gratuito do Google detalha tudo para vocêO Google criou um curso on-line gratuito para ensinar os fundamentos do aprendizado de máquina. consulte Mais informação resume o aprendizado de máquina como "usando dados para responder a perguntas". Eles a dividem em duas partes: treinamento e previsões. Imagine que você tem uma coleção de imagens com formas que você queria reconhecer. Se as imagens são inseridas no algoritmo de aprendizado de máquina, o sistema começa a aprender os recursos dessa forma.

Quando encontra uma nova imagem, a forma é comparada com os elementos dos dados de treinamento para determinar se é uma correspondência.

Embora você não o reconheça, resultados de pesquisa personalizados, playlists do Spotify e recomendações de produtos da Amazon também são resultado do aprendizado de máquina. A Netflix ainda usa algoritmos de aprendizado de máquina para personalize o trabalho artístico de capa que você mostra.

O que é Deep Learning?

Embora não compreendamos completamente a inteligência, os cientistas conseguiram mostrar que o cérebro gera informações através de uma complexa rede de neurônios. Nosso cérebro é constituído por essas conexões elétricas que formam vias neurais. Esses caminhos carregam informações ao redor de nossos corpos, permitindo-nos mover, respirar e pensar.

No entanto, se cada uma dessas vias neurais fosse independente uma da outra, nossos tempos de reação seriam incrivelmente lentos, e talvez não consigamos fazer conexões entre os pensamentos. O sucesso do sistema se deve ao relacionamento entre todos esses caminhos, dando origem ao processamento simultâneo de dados.

O aprendizado profundo é um método de replicar essa densa rede de neurônios. Ao lidar com vários fluxos de dados de uma só vez, os computadores conseguiram reduzir o tempo necessário para processar dados significativamente. A aplicação dessa técnica ao aprendizado profundo deu origem a redes neurais artificiais O que são redes neurais e como elas funcionam?As redes neurais são a próxima grande novidade quando se trata de cálculos pesados ​​e algoritmos inteligentes. Veja como eles funcionam e por que são tão incríveis. consulte Mais informação .

Essas redes são compostas de uma série de nós. Existem nós de entrada para recebimento de dados, nós de saída para os dados resultantes e camadas ocultas de nós no meio. O objetivo é transformar os dados de entrada em algo que os nós de saída possam usar. É aí que as camadas ocultas entram. À medida que os dados progridem através desses nós ocultos, a rede neural usa a lógica para decidir para qual nó passar os dados para o próximo.

Aprendizado de Máquina vs. AI vs. Aprendizagem Profunda

Embora o aprendizado de máquina seja uma ferramenta poderosa que nos ajude a entender a grande quantidade de dados que criamos, ele não exibe pensamentos independentes. O algoritmo é projetado por programadores e eles definem as regras que o sistema de aprendizado de máquina deve seguir. Os preconceitos dos desenvolvedores, conscientes ou não, têm ramificações.

Um dos primeiros contratempos significativos para o aprendizado de máquina foi a cortesia de um dos engenheiros do Google. Em 2015, ele percebeu que o algoritmo de identificação com foto da empresa rotulava ele e seus amigos negros como gorilas. O Google imediatamente se desculpou e implementou correções de curto prazo.

No entanto, dois anos depois, WIRED relatado A solução do Google foi remover completamente os gorilas dos dados de treinamento.

Por outro lado, o aprendizado profundo nos aproxima um pouco da inteligência artificial geral. Ao tentar replicar a mente humana por meio de uma coleção de nós em várias camadas, as estruturas de aprendizado profundo não precisam ser treinadas com um grande conjunto de dados inicial. Eles tomam decisões com base nas informações fornecidas e na lógica do sistema.

Que a tomada de decisão de uma rede neutra não seja transparente pode parecer irritante, mas significa que ela consegue replicar a inteligência humana. Por exemplo, nem sequer entendemos completamente como elaboramos nossos próprios pensamentos e decisões.

Inteligência Artificial para Todos

No final, não há necessidade de comparar aprendizado de máquina versus IA ou aprendizado profundo versus aprendizado de máquina, pois todos eles servem a propósitos diferentes. A IA descreve o conceito de inteligência de estilo humano em máquinas, enquanto o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são esforços para criar uma AI geral.

Isso não quer dizer que o campo da IA ​​seja inteiramente abstrato. O Google está usando seus enormes conjuntos de dados adicionando IA a quase todos os seus produtos. O Gmail foi recentemente renovado com respostas inteligentes, enquanto a IA Duplex da empresa está sendo lançada nos EUA e pode lidar com telefonemas em seu nome. Mas eles não são os únicos que podem entrar no jogo da IA.

Você pode experimentá-lo agora mesmo com Experiências de IA on-line do Google 5 melhores experiências do Google AI para explorar a inteligência artificialO Google tem várias experiências de IA com as quais você pode brincar agora. Graças ao aprendizado de máquina, eles podem mudar o mundo de amanhã com sua ajuda. consulte Mais informação .

Crédito de imagem: sdecoret /Depositphotos