AI vs Machine Learning: a diferença que você precisa saber

Raj Malhotra Seg. 15 de jul · 5 min ler

Parece que se você está imaginando uma vida onde você pode construir uma esfera ao redor do sol para aproveitar todo o seu poder, pode não ser muito difícil de usar. A razão para isso é que até mesmo os pesquisadores não conseguem perceber totalmente o poder da IA e suas possibilidades futuras.

Se hoje pudéssemos entrar em contato com qualquer civilização semelhante à dos humanos que viveram no final da última era glacial, poderíamos aparecer como deuses para eles. Isso porque muitos aparelhos usados por nós até hoje eram considerados impossíveis há mais de 100 anos. Mas com o ritmo relâmpago do progresso tecnológico, ainda somos positivos para curar o câncer nos próximos anos.

Um dos principais instrumentos do avanço que temos à nossa disposição é a explosão de aplicativos de IA. De mísseis guiados nas forças armadas para as buscas de voz no seu telefone Android, estes são boons de AI e Machine Learning .

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Como muitas pessoas usam as palavras inteligência artificial e aprendizado de máquina de forma intercambiável, é comum que as pessoas decifrem qual é qual e quais são as principais diferenças em suas aplicações.

Então, antes de nos confundirmos com as imensas possibilidades da IA e do aprendizado de máquina, vamos primeiro ver o que elas são e como esses dois conceitos são diferentes uns dos outros.

O que significa AI e aprendizado de máquina?

AI ou Inteligência Artificial é o termo guarda-chuva para definir tudo o que ajuda uma máquina a atingir a consciência de um ser humano. Em outras palavras, a IA é destinada a atividades que um humano faz isso, mas com maior eficiência.

Exemplos de IA poderiam ser tão minúsculos quanto fazer um city tour em um carro sem motorista pelas estradas de Phoenix até ter o CIMON (um robô AI no exterior da ISS) tocando sua playlist favorita no espaço sideral.

Aprendizado de máquina, como afirmado por Tom M. Mitchell, da Universidade Carnegie Mellon, é “O estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente através da experiência”. Enquanto a inteligência artificial se concentra no aspecto geral de um assunto, o aprendizado de máquina restringe-o e concentra-se em qualquer um deles e, ao longo do tempo, aprimora-o.

Imagine isso, se você processar algumas centenas de imagens de cães em um sistema que está entranhado com aprendizado de máquina, o algoritmo será altamente benéfico na detecção de cães no futuro. Como nos eventos anteriores, o sistema tomou notas sobre como identificar um cão. No entanto, o sistema falharia se você pedisse para reconhecer um gato. É porque o programa de aprendizado de máquina agora sabe como identificar os cães, mas o mesmo nunca encontrou nenhum sistema em que tivesse a chance de ver imagens de gatos.

Diferenças entre IA e aprendizado de máquina

O mesmo pode não ser o caso da IA. Como a IA é uma fusão de muitos algoritmos de aprendizado de máquina, ela não precisa necessariamente se ater a uma tarefa manual.

Se removermos as antigas palavras tanto no aprendizado de IA quanto de Máquina, ficamos com inteligência e aprendizado. Então, somente depois de ações repetitivas, esse organismo compreenderá a inteligência e talvez a use em outro lugar. Então, quanto mais você aprende, maior a inteligência que você possui.

Da mesma forma, quanto mais melhorias forem dadas a um algoritmo de aprendizado de máquina, mais eficiência de AI ele terá. O objetivo da IA é criar máquinas inteligentes que simulem inteligência semelhante à dos humanos modernos e a melhorem para resolver problemas complexos. Aprendizado de máquina ensina a partir de dados existentes para aumentar o desempenho na mesma tarefa.

Dessa forma, eles projetam AI para a tomada de decisões, mas o aprendizado de máquina só se limita a entender novas tendências a partir dos dados existentes.

Além disso, a IA busca uma solução ideal para o problema que lhe é dado. Como tem o potencial para resolver todas as soluções e, em seguida, aplicar o melhor.

Tome AlphaGo (o epítome da AI criado pela subsidiária do Google, Alphabet Inc.), por exemplo, que tem 10 para o poder 80 possíveis resultados e, por causa disso, o programa poderia derrotar o melhor jogador Go da China; Ke Jie. Não uma, mas três vezes no total antes de se aposentar do jogo. Depois de cada jogo, fica melhor que o anterior.

Isso enfureceu tanto a China que eles proibiram a transmissão ao vivo do AlphaGo em seu país depois que Ke Jie perdeu o primeiro jogo. Foi visto como um golpe para o orgulho da China perder para uma máquina inteligente americana.

Este não é o caso do aprendizado de máquina, pois ele irá para a única solução presente, independentemente da eficácia do resultado.

A IA aumenta a chance de sucesso, enquanto o aprendizado de máquina se concentra no aumento da precisão. O aprendizado de máquina não se preocupa com as chances de sucesso, pois ele só pode se concentrar em uma atividade.

Conclusão

Embora um seja um subconjunto do outro, cada um dos dois tem suas próprias maneiras exclusivas de analisar e processar dados para realizar suas respectivas atividades. Mas nenhum deles pode funcionar sem o outro, pois parecem ser os dois lados da mesma moeda.

À medida que nossa dependência desses ganhos de progresso tecnológico dispara a cada ano, faz sentido que mais e mais indivíduos sejam atraídos para esse campo. Ser testemunha de uma época em que as máquinas possuem inteligência mais forte que os humanos é a apoteose da era tecnológica.

E a melhor parte? Ainda estamos para anunciar o nascimento de novos marcos neste campo que podem ter efeitos drásticos sobre a forma como vivemos e lidamos com nossas tabelas de horários diárias.

Nesse meio tempo, se você estiver intrigado com os conceitos de IA e Aprendizado de Máquina, explore todos os seus conceitos neste programa Aprendizagem de Aprendizagem por Projetos de Construção .

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