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Já faz algum tempo que Machine Learning e Inteligência Artificial se tornaram termos bastante populares, e a tendência para os próximos anos é que isso se intensifique ainda mais. Mas embora seja comum vê-los sendo utilizados como sinônimos, ML e IA não são a mesma coisa.
Por isso, se você tem interesse em conhecer melhor essa área de trabalho ou até mesmo fazer dela sua profissão, entender as diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial é fundamental — e é justamente o que vamos explicar a seguir.
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IA e Machine Learning
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial, ou IA, é um campo de estudo que desenvolve sistemas e máquinas capazes de executar tarefas e replicar comportamentos tipicamente associados a humanos, como desenvolver raciocínios, aprender a partir de experiências passadas e realizar tomadas de decisão.
A grande diferença entre programas comuns e sistemas de inteligência artificial é que eles não precisam ser pré-programados para desempenhar suas funções: na verdade, seus desenvolvedores criam algoritmos que permitem a uma IA aprender e trabalhar por conta própria.
Com o avanço da tecnologia, em especial da capacidade de processamento das máquinas e da quantidade de memória RAM disponível, as Inteligências Artificiais se tornaram muito mais robustas.
Para ter uma noção desses avanços ao longo das últimas décadas, basta lembrar que o computador que a NASA utilizou para chegar à lua e retornar com sucesso tinha apenas 4 Kilobytes de RAM, uma quantidade significativamente menor do que o seu celular tem disponível.
A partir disso, as IAs se tornaram capazes, inclusive, de superar humanos em diversas tarefas, tais como:
- Encontrar com rapidez informações específicas em meio a uma imensidão de dados, como o fazem os motores de busca Google, Bing, entre outros;
- Ter proficiência em jogos de raciocínio lógico, como Xadrez e GO, inclusive superando com facilidade os melhores humanos do mundo;
- Realizar traduções rapidamente entre dezenas de línguas;
- Executar transcrições instantâneas a partir de narrações e discursos;
- Reconhecer rostos humanos de pessoas específicas em meio a multidões, a exemplo dos sistemas de reconhecimento facial.
O que é Machine Learning?
Já o Machine Learning, ou ML, é um subcampo da inteligência artificial. Isto é, dentro da área de IA, o machine learning é uma de suas vertentes. Ele funciona habilitando sistemas e máquinas a aprenderem automaticamente a partir de um conjunto de dados, sem uma programação que diga exatamente o que precisa ser aprendido.
O aprendizado de máquina, como também é conhecido, utiliza esse conjunto de informações para treinar um modelo, avaliar sua performance e fazer predições a partir das informações que tem disponível.
Isso significa que caso os dados utilizados para o treinamento não sejam apropriados, esse modelo de machine learning poderá fazer previsões muito aquém do esperado.
É importante destacar que o machine learning funciona apenas em domínios específicos, a partir do treinamento que lhe foi dado.
Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode ter sido treinado para detectar a presença de cachorros em fotos, e fazer isso com grande eficiência. Contudo, caso lhe seja solicitado para detectar a presença ou não de um gato em uma imagem, o modelo não será responsivo, visto que não foi treinado para tanto.
O aprendizado de máquina já é utilizado cotidianamente em diversas áreas, tais como:
- Filtros de spam em e-mails;
- Recomendações de produtos em comércios eletrônicos;
- Em assistentes virtuais, como Siri e Alexa.
Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?
Então, para resumir as diferenças entre IA e ML, podemos dizer que a Inteligência Artificial é uma grande área de estudo focada em desenvolver sistemas e máquinas inteligentes, capazes de executar tarefas complexas e tipicamente desempenhadas por humanos. Já o Machine Learning é uma sub-área da IA, permitindo a criação de modelos que realizam previsões a partir de conjuntos de dados.
Aqui, vale ressaltar que apesar dos enormes avanços nessas áreas, principalmente nos últimos anos, ainda não existem programas capazes de igualar a flexibilidade humana em dominar áreas de conhecimento diversas, tampouco que sejam capazes de nos superar em coisas como comunicação e interação, empatia e conhecimentos do dia a dia.
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