De reconhecimento facial em smartphones à produção de automóveis em grandes fábricas, o uso de tecnologias em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) — aprendizado de máquina, em português — vem revolucionando todos os setores da economia.
Um exemplo é a forma como a própria aprendizagem de máquina vem acontecendo. Ela interfere na criação de novas ferramentas e em aplicações cada vez mais autônomas de robôs e computadores em ações que antes só poderiam ser feitas por humanos.
Neste artigo, vamos explorar um pouco mais sobre as diferenças entre IA e o ML. Você sabe o que torna os dois conceitos próximos e ao mesmo tempo distantes um do outro? Siga a leitura e entenda um pouco mais sobre essas duas áreas e aplicações da tecnologia.
O que é inteligência artificial
IA é uma vertente da ciência da computação que estuda e cria programas e máquinas que simulam um “comportamento” humano. Suas soluções são desenvolvidas e treinadas para realizar tarefas complexas e análises por meio da tecnologia, substituindo ações que antes só poderiam ser realizadas pelos seres humanos.
Com desenvolvimento acelerado nas últimas décadas, a evolução da IA tem chegado cada vez mais no dia a dia das pessoas comuns, por meio de produtos automatizados, assistentes de voz, carros autônomos e ferramentas como o próprio ChatGPT.
Essa automação de funções humanas tem como objetivo facilitar ações no dia a dia e criar rotinas mais otimizadas. Ao mesmo tempo, soluções mais complexas ajudam a indústria e diversos setores da economia a tomarem decisões mais efetivas e baseadas em dados seguros, potencializando os resultados.
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Funcionamento da inteligência artificial
A IA funciona por meio da coleta de informações e análise de dados para chegar a uma conclusão. Identificando padrões e estudando históricos, as soluções em IA conseguem entender o que foi mais produtivo ou efetivo em casos específicos, e assim entregar respostas adequadas para as tarefas pré-determinadas.
Para que isso aconteça, a IA conta com métodos distintos de desenvolvimento. Entre diferentes categorias e formatos, o machine learning faz parte dos mais usados.
A IA busca executar ações humanas de forma autônoma e inteligente. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
O que é machine learning
Machine learning é uma área da inteligência artificial que busca oferecer a computadores a capacidade de aprender de forma contínua, aprimorando suas habilidades e melhorando sua precisão gradualmente.
Usando estatística e algoritmos, programas de computador são treinados para prever comportamentos e gerar classificações, estudando e interpretando dados complexos. Assim, são capazes de tomar decisões em diversas áreas, indo de sugestões de conteúdo a definições estratégicas para negócios.
O aprendizado de máquina está por trás de tecnologias usadas para chatbots, tradutores de idiomas e sugestões de músicas, por exemplo.
Com um avanço rápido nos últimos vinte anos, essa vertente da ciência da computação ganhou mais espaço com pesquisas e lançamentos. Suas aplicações também têm se popularizado em diversos segmentos. Confira alguns exemplos:
- Finanças: o machine learning é utilizado, por exemplo, na análise de crédito e detecção de fraudes;
- Transporte e logística: é possível usar o ML para acompanhar a cadeia de suprimentos e prever demandas, além de aprimorar as estratégias logísticas;
- Agricultura: otimização de recursos e monitoramento.
Junto do ML, podemos citar também o Deep Learning como uma forma importante de desenvolver algoritmos e sistemas automatizados. Tanto eles quanto as redes neurais podem ser entendidas como formas diferentes de uma máquina aprender e repetir padrões, com modelos diferentes de execução e aplicação.
O aprendizado contínuo é parte fundamental do conceito que explica o Machine Learning. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
Cada diferença técnica torna esses métodos adequados para variados campos, com atenção especial à ética e à autonomia em relação à participação humana. Entre eles, podemos considerar o ML como o que mais conta com a participação de pessoas para aprender.
Diferenças entre inteligência artificial e machine learning
De forma geral, podemos dizer que machine learning é uma aplicação da inteligência artificial. Enquanto a IA representa sistemas com capacidade de executar tarefas sem a participação humana, o ML define o formato específico de treinamento que os sistemas computacionais inteligentes passam para serem capazes de analisar grandes volumes de dados.
Ou seja, machine learning é um subcampo da inteligência artificial, capaz de permitir que computadores e máquinas aprendam de forma autônoma, como reforça um artigo publicado no MIT Management Sloan School.
A criação de máquinas e softwares voltados à inteligência artificial tem como objetivo principal substituir ações e comportamentos que antes só poderiam ser executados por pessoas, desempenhando tarefas e tomando decisões de forma autônoma e inteligente. Para alcançar esse objetivo, diferentes métodos podem ser utilizados, sendo o aprendizado de máquina apenas um deles.
Quando pensamos no machine learning, entretanto, o objetivo e o escopo de base são diferentes. Nesse caso, enquanto subárea da inteligência artificial, o ML se concentra especificamente na capacidade das máquinas em aprender com os dados. Assim, seu modo de funcionamento e desenvolvimento exigem a atuação de algoritmos e modelos de melhoria contínua de desempenho, que vão se aprimorando à medida que são abastecidos com mais e mais dados.
Parte importante da evolução da IA nos últimos anos, o aprendizado de máquina foi a base para que muitas das soluções com as quais temos tido contato fossem desenvolvidas. Por isso é tão comum que exista a confusão entre os dois termos: um está diretamente baseado no outro.
Quando abrimos o feed do Instagram ou recebemos uma sugestão de música pelo Spotify, estamos vendo a IA em ação, com base em ML. Ambos são softwares programados para aprender a partir do perfil do usuário, tomando decisões instantâneas e a todo momento, para oferecer resultados práticos para quem está interagindo.
E não para por aí: um estudo da Deloitte mostra que 67% das empresas já estão usando machine learning e 97% estão planejando usar. Algo que parecia tão distante anos atrás, já passou a ser parte do cotidiano de boa parte das pessoas.
A junção entre IA e ML tem sido cada vez mais comum em tarefas que desempenhamos no nosso dia a dia. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
Benefícios de juntar Inteligência Artificial e Machine Learning
Apesar de refletirem conceitos diferentes, a atuação de inteligência artificial e machine learning é feita de forma conjunta e resulta em diversas vantagens. É comum o trabalho dos dois termos juntos, usados em parceria para a criação de sistemas mais flexíveis e de melhor desempenho.
Entre os principais benefícios do uso integrado de IA e ML estão:
- Tomada de decisão mais inteligente — um sistema de tomada de decisão baseado em aprendizado de máquina pode ajudar setores diferentes a interpretar dados de maneira inteligente e, assim, facilitar processos que antes eram complexos.
- Experiências personalizadas — a análise de dados e históricos via ML possibilita a customização de ações e a sugestão de conteúdos, por exemplo, usando algoritmos que interpretam dados e comportamentos de usuários. Segurança e confiabilidade — juntá-los ajuda a criar um sistema computacional mais seguro para todos, identificando ameaças em tempo real e melhorando a capacidade de adaptação dos sistemas de proteção. Assim, ameaças podem ser detectadas com mais agilidade e prevenidas.
- Tarefas complexas automatizadas — ações que antes eram de difícil desempenho podem ser realizadas com mais simplicidade quando aplicados os dois conceitos. Um exemplo são os carros autônomos: enquanto a IA processa dados de contexto e sensoriais para tomar decisões, o ML melhora a capacidade do veículo de aprender com as situações vivenciadas a cada momento, tornando a experiência melhor a cada nova situação.
Apesar de distintas, inteligência artificial e machine learning são duas áreas que funcionam de maneira totalmente conectadas. Enquanto uma se desenvolve de maneira mais global para repetir o comportamento humano e facilitar ações práticas do dia a dia, o outro se desenvolve mais voltado ao aprendizado de sistemas computacionais para que novas tarefas sejam realizadas de forma automática.
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