Aprendizado de máquina vs. Inteligência Artificial: Qual é a diferença?

Vários chavões são usados ​​com frequência, mas com significados diferentes no campo tecnológico. Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) são exemplos. Embora estejam conectados, eles não são os mesmos. Examinaremos as distinções entre IA e ML, seus usos e seu futuro.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação e da engenharia que se concentra na construção de máquinas capazes de de aprender, resolver problemas, tomar decisões e todas as outras funções que são desempenhadas tradicionalmente pelo ser humano intelecto.

Em sua forma mais simples, IA refere-se à capacidade de uma máquina de pensar e se comportar como uma pessoa. Grandes quantidades de dados devem ser processadas por sistemas de IA para encontrar padrões e insights que as pessoas podem não ver imediatamente. Esses sistemas podem então tomar decisões, encontrar soluções para problemas ou realizar atividades usando o conhecimento que adquiriram.

Desde a década de 1950, tem havido discussões sobre inteligência artificial (IA). No entanto, desenvolvimentos recentes em poder de processamento, grandes volumes de dados e técnicas de aprendizado de máquina elevaram o nível da IA. A IA já é um componente necessário de nossas vidas diárias, alimentando uma variedade de aplicativos, incluindo assistentes virtuais, sistemas de recomendação e veículos sem motorista. E no futuro, A IA provavelmente interromperá muitas outras áreas da vida.

O que é aprendizado de máquina (ML)?

Construindo métodos e modelos que permitem que os computadores aprendam com a experiência e melhorem com o tempo sem programação explícita é o foco do aprendizado de máquina (ML), um subconjunto de inteligência. Em outras palavras, é uma técnica para ensinar computadores a realizar tarefas específicas, fornecendo-lhes dados e permitindo que aprendam com eles.

Análise preditiva, processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e áudio e outros campos podem se beneficiar da detecção automática de padrões e dos recursos de aprendizado dos algoritmos de aprendizado de máquina (ML).

O aprendizado de máquina pode ser dividido em três categorias: aprendizado por reforço, aprendizado não supervisionado e aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, o computador é ensinado usando um conjunto de dados que foi rotulado com as saídas de cada entrada. Ao aprender a correlação entre as variáveis ​​de entrada e saída usando esses dados rotulados, o computador pode prever saídas para novas entradas.

O aprendizado não supervisionado exige que o computador reconheça padrões e relacionamentos por conta própria depois de ser apresentado a um conjunto de dados não rotulado. Por último, mas não menos importante, no aprendizado por reforço, o computador adquire novas habilidades interagindo com o ambiente e obtendo feedback na forma de recompensas ou penalidades para atos específicos.

É possível que as máquinas aprendam com os dados e façam previsões ou escolhas usando uma variedade de abordagens e algoritmos, incluídos no tópico mais amplo de aprendizado de máquina. De forma similar, deep learning é um ramo do machine learning isso implica expor redes neurais artificiais a grandes volumes de dados, a fim de treiná-los para reconhecer padrões e fazer previsões. Portanto, o aprendizado profundo é um tipo altamente especializado e sofisticado de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais de múltiplas camadas para entender padrões e relacionamentos complexos no dados.

Principais diferenças entre IA e ML

Embora AI e ML estejam intimamente conectados, existem várias características significativas que os diferenciam. A seguir estão algumas das principais distinções entre IA e ML:

1. Escopo: O campo da IA ​​é vasto e inclui uma variedade de técnicas, incluindo ML. Ao contrário, ML é um ramo da IA ​​que se concentra na utilização de modelos e algoritmos estatísticos para ajudar os computadores a aprender com os dados e fazer previsões ou escolhas.
2. Abordagem: Projetar algoritmos que imitam a cognição humana e os processos de tomada de decisão é uma estratégia comum de IA. O principal objetivo do ML, em contraste, é treinar algoritmos em dados para encontrar links e padrões que possam ser utilizados para fazer previsões ou escolhas.
3. Requisitos de dados: usando regras e heurísticas pré-programadas, os algoritmos de IA podem ser criados para funcionar com pequenos conjuntos de dados ou mesmo sem dados. Por outro lado, grandes conjuntos de dados devem ser usados ​​para treinar algoritmos de ML para encontrar padrões e links.
4. Flexibilidade: embora os algoritmos de IA possam ser projetados para lidar com uma variedade de tarefas, eles são frequentemente adaptados para fins específicos. Por outro lado, os algoritmos de ML são tipicamente mais adaptáveis ​​e podem ser usados ​​para resolver uma ampla gama de problemas e desafios.
5. Envolvimento Humano: A IA frequentemente envolve a construção de algoritmos que podem complementar ou substituir as capacidades humanas ou a tomada de decisões. Por outro lado, ML é geralmente aplicado para automatizar processos repetitivos ou apoiar a tomada de decisão humana.

Com foco na simulação da cognição humana e dos processos de tomada de decisão, a IA é um campo maior que abrange uma variedade de abordagens, incluindo ML. O objetivo do aprendizado de máquina, em contraste, é permitir que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou decisões.

Aplicações de IA e ML

AI e ML são usados ​​em uma ampla gama de aplicações, como:

1. Processamento linguístico natural (PNL): os usos incluem chatbots, análise de sentimentos, reconhecimento de fala e tradução de idiomas.
2. Detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e otimização de portfólio são aplicações no setor financeiro.
3. Sistemas para fazer recomendações: Exemplos incluem fazer sugestões para livros e filmes, bem como para produtos.
4. Identificação facial, detecção de objetos e reconhecimento de cena são apenas alguns usos para Tecnologia de reconhecimento de imagem e vídeo AI.
5. Automóveis autônomos e drones são dois exemplos de veículos autônomos em uso.
6. Planejamento para diagnóstico e tratamento, descoberta de novos medicamentos e acompanhamento de pacientes são aplicações no setor de saúde.

O potencial de AI e ML para trazer mudanças transformadoras em vários campos está se tornando cada vez mais aparente à medida que seus aplicativos se tornam mais diversificados e sofisticados. Essas tecnologias estão posicionadas para ter um impacto profundo no futuro das indústrias, permitindo que empresas e organizações simplifiquem suas operações, cortem custos e tomem melhores decisões.

Benefícios e desvantagens da IA ​​e do aprendizado de máquina

Duas das tecnologias mais fascinantes e promissoras de nossos dias são a inteligência artificial e o aprendizado de máquina.

Eles têm o poder de mudar uma variedade de facetas de nossas vidas, incluindo nossos relacionamentos uns com os outros, as pessoas e o ambiente ao nosso redor, bem como a maneira como trabalhamos e aprendemos. Embora AI e ML tenham muitas vantagens, também há questões éticas significativas que precisam ser levadas em consideração.

Por exemplo, há preocupações sobre como a IA pode afetar o emprego e a economia. Também é importante garantir que novas tecnologias sejam criadas e implementadas de forma a respeitar a autonomia e a privacidade das pessoas.

IA e aprendizado de máquina têm grande influência

As duas tecnologias que estão alterando muitas facetas de nossa vida, IA e ML, são separadas, mas relacionadas. Embora o ML seja uma tecnologia específica utilizada no campo da IA, a IA é um campo muito maior que incorpora muitas outras tecnologias.

Tanto a IA quanto o ML estão prestes a alterar vários setores nos próximos anos. Eles têm uma ampla gama de aplicações em áreas como saúde, bancos e transporte. Eles também trazem desafios sociais e éticos significativos, como acontece com qualquer nova tecnologia, que precisam ser abordados.