{"id":872,"date":"2020-08-04T11:37:09","date_gmt":"2020-08-04T14:37:09","guid":{"rendered":"http:\/\/infochoice.com.br\/site\/?p=872"},"modified":"2023-10-06T14:01:41","modified_gmt":"2023-10-06T17:01:41","slug":"ai-e-ml-elas-sao-a-mesma-coisa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infochoice.com.br\/site\/index.php\/2020\/08\/04\/ai-e-ml-elas-sao-a-mesma-coisa\/","title":{"rendered":"AI e ML: Elas s\u00e3o a mesma coisa?"},"content":{"rendered":"<p><!-- Google tag (gtag.js) --><br \/>\n<script async src=\"https:\/\/www.googletagmanager.com\/gtag\/js?id=G-FHSZNHR1FT\"><\/script><br \/>\n<script><br \/>\n  window.dataLayer = window.dataLayer || [];<br \/>\n  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}<br \/>\n  gtag('js', new Date());<\/p>\n<p>  gtag('config', 'G-FHSZNHR1FT');<br \/>\n<\/script><br \/>\nQuando crian\u00e7as, acredit\u00e1vamos em m\u00e1gica, superpoderes imaginados e uma fantasia em que os rob\u00f4s um dia seguiriam nossos comandos, realizando nossas tarefas mais simples e at\u00e9 mesmo ajudando com a li\u00e7\u00e3o de casa ao apertar um bot\u00e3o! Mas, infelizmente, sempre pareceu que essas cren\u00e7as, juntamente com a ideia de carros voadores aut\u00f4nomos e mochilas a jato, pertenciam a um futuro al\u00e9m da nossa imagina\u00e7\u00e3o ou a uma fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica de Hollywood. Ir\u00edamos experimentar o futuro em nossa vida?<\/p>\n<p>Mas ent\u00e3o chegou! A Intelig\u00eancia Artificial, tamb\u00e9m conhecida como IA, estreou na vida real e se tornou a palavra do momento no s\u00e9culo 21, fornecendo novas id\u00e9ias para explorar e possibilidades incr\u00edveis. E quando est\u00e1vamos nos acostumando \u00e0 IA, fomos apresentados a Aprendizagem Futurista, Aprendizagem Profunda, PNL e outro termo que frequentemente confundimos com AI: Aprendizado de M\u00e1quina (ML). Uau! De repente, o futuro est\u00e1 bem e verdadeiramente aqui, e \u00e9 dif\u00edcil acompanhar o avan\u00e7o dessas tecnologias, o que cada termo significa e como elas se relacionam entre si &#8211; principalmente quando se trata de IA e ML, que geralmente s\u00e3o percebidas como intercambi\u00e1veis.<\/p>\n<p>Mas enquanto IA e ML caem no mesmo dom\u00ednio, elas s\u00e3o significativamente diferentes &#8211; cada uma com uma aplica\u00e7\u00e3o e um resultado espec\u00edficos. E \u00e0 medida que mais e mais empresas come\u00e7am a questionar se essas ferramentas podem benefici\u00e1-las, pensamos que era hora de entender o que as diferencia. Tudo come\u00e7a com a IA. De acordo com John McCarthy, um dos padrinhos da IA, &#8220;AI \u00e9 a ci\u00eancia e a engenharia de fabrica\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas inteligentes&#8221;. Vimos a IA pela primeira vez em pr\u00e1tica em meados do s\u00e9culo passado, com o Teste de Turing &#8211; um experimento de xadrez projetado pelo matem\u00e1tico Alan Turing que se tornou a primeira vez que um computador desafiou a intelig\u00eancia humana ao derrotar um jogador humano no jogo. Ao analisar como o ML se encaixa na IA, a AI \u00e9 o super conjunto, enquanto o ML \u00e9 seu subconjunto. O \u00faltimo \u00e9 usado de forma mais dominante em \u00e1reas com grandes conjuntos de dados que abrangem os &#8216;3 Vs&#8217; do Big Data: volume, velocidade e variedade. A IA, por outro lado, abrange n\u00e3o apenas o ML, mas tamb\u00e9m outros ramos, incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, vis\u00e3o computacional e reconhecimento de fala. No entanto, tanto a IA como a ML t\u00eam um objetivo comum: alcan\u00e7ar a intelig\u00eancia em uma escala que derrota a intelig\u00eancia humana natural.<\/p>\n<p>Tudo o que tem um sistema inteligente e toma decis\u00f5es com base nos dados inseridos pode ser considerado uma m\u00e1quina acionada por IA &#8211; seja um carro, fechadura de porta ou at\u00e9 uma geladeira. A IA pode consistir em tudo, desde a boa IA antiquada (GOFAI) at\u00e9 tecnologias mais novas e avan\u00e7adas, como o Deep Learning. Sempre que uma m\u00e1quina pode &#8220;inteligentemente&#8221; concluir um conjunto de tarefas com base em alguns algoritmos sem interven\u00e7\u00e3o humana, \u00e9 denominada intelig\u00eancia artificial &#8211; por exemplo, identificando uma s\u00e9rie de etapas para ganhar um jogo ou responder a uma pergunta gen\u00e9rica por si s\u00f3. As m\u00e1quinas de IA geralmente s\u00e3o classificadas em tr\u00eas grupos: Estreito, Geral e Super:<\/p>\n<ol>\n<li>Intelig\u00eancia artificial estreita ou IA fraca s\u00e3o todas as tarefas inteligentes das m\u00e1quinas programadas para executar uma \u00fanica tarefa, como jogo de xadrez ou mesmo Siri, Google Assistant e outras ferramentas de processamento de PNL.<\/li>\n<li>Intelig\u00eancia Geral Artificial ou IA Inteligente s\u00e3o m\u00e1quinas que imitam a intelig\u00eancia humana em sua ess\u00eancia, tomando decis\u00f5es e executando tarefas intelectuais que s\u00e3o movidas por sentimentos, emo\u00e7\u00f5es e consci\u00eancia geral do meio ambiente.<\/li>\n<li>A super intelig\u00eancia artificial supera a intelig\u00eancia humana em abstra\u00e7\u00e3o, criatividade e sabedoria. \u00c9 disso que Elon Musk e pessoas semelhantes t\u00eam medo de controlar o mundo.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Isso nos leva ao fato de que precisamos de mais recursos de computa\u00e7\u00e3o para lidar com o corpus de dados que infelizmente \u00e9 limitado. Portanto, precisamos trabalhar com uma programa\u00e7\u00e3o baseada em regras &#8211; da\u00ed a mudan\u00e7a da IA \u200b\u200bpara a ML. A ascens\u00e3o das m\u00e1quinas. Um subconjunto de IA, ML refere-se a m\u00e1quinas que aprendem por conta de algum tipo de conhecimento pr\u00e9vio &#8211; tornando-as mais inteligentes e com maior probabilidade de fornecer resultados pr\u00f3ximos \u00e0 intelig\u00eancia humana. Os sistemas de ML treinam uma m\u00e1quina para aprender e aplicar a tomada de decis\u00f5es quando encontrados em novas situa\u00e7\u00f5es e s\u00e3o projetados para ficar mais inteligentes com o tempo. O que come\u00e7ou como IA agora est\u00e1 levando os principais dispositivos a adotar o ML devido \u00e0 probabilidade de obter melhores resultados. Com o surgimento do Big Data, o ML ganhou velocidade e agora \u00e9 utilizado por algumas das empresas de tecnologia mais poderosas do mundo, incluindo Google, IBM, Baidu, Microsoft e Apple.<\/p>\n<p>Tom M. Mitchell, cientista da computa\u00e7\u00e3o e pioneiro em aprendizado de m\u00e1quina, definiu ML como: &#8220;O estudo de algoritmos de computador que permitem que os programas de computador melhorem automaticamente com a experi\u00eancia&#8221;. Ele se concentra em fazer uma m\u00e1quina ou computador &#8220;aprender&#8221;, fornecendo-lhe um conjunto de dados e algumas previs\u00f5es. Os dados s\u00e3o o combust\u00edvel para o aprendizado de m\u00e1quina e \u00e9 para ML o que \u00e9 c\u00f3digo para a computa\u00e7\u00e3o tradicional. O treinamento de um modelo de ML requer fornecer aos algoritmos uma parte do Big Data e um dos muitos modelos de aprendizado para extrair informa\u00e7\u00f5es processadas e significativas &#8211; automatizando o processo. Ele funciona para dom\u00ednios espec\u00edficos nos quais estamos criando modelos para detectar ou separar itens, por exemplo, uma fruta de um determinado conjunto de frutas. Outro exemplo de seu uso est\u00e1 na fabrica\u00e7\u00e3o, pelo qual, se voc\u00ea fornecer um programa de ML com um grande conjunto de dados de imagens de defeitos, juntamente com sua descri\u00e7\u00e3o, ele dever\u00e1 ter a capacidade de automatizar a an\u00e1lise de dados de imagens posteriormente. O modelo pode encontrar padr\u00f5es semelhantes em imagens com indicadores de onde o defeito pode estar, analisando os diversos conjuntos de dados. O ML pode ser dividido em tr\u00eas tipos: Aprendizado supervisionado, n\u00e3o supervisionado e de refor\u00e7o.<\/p>\n<ol>\n<li>O Aprendizado Supervisionado encontra o relacionamento entre a sa\u00edda prevista e a entrada, para que possamos prever sa\u00eddas para entradas mais recentes com base em nossos conjuntos de dados anteriores. Um exemplo seria prever o tempo em que os clientes costumam comprar em uma loja online.<\/li>\n<li>O aprendizado n\u00e3o supervisionado n\u00e3o possui r\u00f3tulos na sa\u00edda ou nos dados, o que significa que voc\u00ea n\u00e3o tem certeza da sa\u00edda do modelo &#8211; pode ser um palpite. Por exemplo, um rob\u00f4 que serve como governanta \u00e9 treinado para limpar o p\u00f3 em qualquer lugar que o encontrar. Ele encontra poeira sob o sof\u00e1 com mais frequ\u00eancia do que em outros lugares e, assim, treina-se para limp\u00e1-lo com confian\u00e7a.<\/li>\n<li>O aprendizado por refor\u00e7o adota uma abordagem semelhante ao nome e insere os resultados como um modelo de treinamento no sistema para aprimor\u00e1-lo. Tomando o mesmo exemplo de governanta de rob\u00f4, o rob\u00f4 leva poeira sob o sof\u00e1 como entrada para melhorar o sistema.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>Pensamentos finais<\/strong><\/p>\n<p>Hoje, vemos a IA aplicada a muitas \u00e1reas de nossas vidas di\u00e1rias &#8211; mas n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o \u00f3bvio &#8220;ver&#8221; a ML. Com que frequ\u00eancia voc\u00ea acessa a P\u00e1gina inicial do Google, Siri ou Alexa? Essas s\u00e3o intera\u00e7\u00f5es de IA entre humanos e m\u00e1quinas &#8211; mas \u00e9 o que est\u00e1 por tr\u00e1s dessas intera\u00e7\u00f5es que \u00e9 realmente interessante! Eles s\u00e3o alimentados por modelos de treinamento e sistemas de previs\u00e3o de ML usados \u200b\u200bpelo Netflix, YouTube, Facebook e Amazon. Certamente a ML foi aproveitada pelos profissionais de marketing devido \u00e0s oportunidades oferecidas pela capacidade de entender o p\u00fablico em um n\u00edvel micro &#8211; mas tamb\u00e9m \u00e9 um termo mal utilizado mais do que deveria, com a suposi\u00e7\u00e3o de que todo sistema de IA tamb\u00e9m \u00e9 ML. Se voc\u00ea comparar IA e ML, poder\u00e1 chegar claramente \u00e0 conclus\u00e3o de que tudo o que usa a intelig\u00eancia humana como uma ferramenta para imitar comportamentos inteligentes das m\u00e1quinas pode ser denominado AI. Mas para que essa opera\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m seja uma ferramenta de ML, \u00e9 necess\u00e1rio usar t\u00e9cnicas de modelagem e um conjunto de Big Data para aplicar essas t\u00e9cnicas. Ao entender as principais diferen\u00e7as entre AI e ML e as diferentes oportunidades que cada uma oferece, as empresas ter\u00e3o uma melhor compreens\u00e3o de como &#8211; se \u00e9 que isso &#8211; essas ferramentas podem ser aplicadas em suas opera\u00e7\u00f5es. Esperamos que este artigo tenha fornecido uma ideia mais clara de como a IA e a ML funcionam separadamente e em conjunto, mas se voc\u00ea tiver alguma d\u00favida, n\u00e3o hesite em entrar em contato com nossa equipe amig\u00e1vel.<\/p>\n<p><em>Tradu\u00e7\u00e3o livre e volunt\u00e1ria: Fonte Makeen.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando crian\u00e7as, acredit\u00e1vamos em m\u00e1gica, superpoderes imaginados e uma fantasia em que os rob\u00f4s um dia seguiriam nossos comandos, realizando nossas tarefas mais simples e at\u00e9 mesmo ajudando com a li\u00e7\u00e3o de casa ao apertar um bot\u00e3o! 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