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Inteligência artificial e aprendizagem de máquina são a mesma coisa? Entenda

·4 minuto de leitura

Inteligência artificial (IA) e aprendizagem de máquina (ML, do inglês machine learning) são dois termos populares e frequentemente utilizados hoje em dia para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Embora essas sejam duas tecnologias relacionadas, muitas vezes as pessoas usam uma como sinônimo da outra, mas elas não são a mesma coisa.

Na prática, toda aprendizagem de máquina é uma inteligência artificial, mas nem toda inteligência artificial é uma aprendizagem de máquina. A IA é um campo da ciência da computação capaz de criar um sistema de computador que pode imitar a inteligência humana, e sistemas de inteligência artificial usam algoritmos para trabalhar o seu próprio raciocínio.

Já a aprendizagem de máquina é um subcampo da inteligência artificial que permite que os robôs aprendam com dados ou experiências anteriores sem precisar serem programados para determinada tarefa. A ML dá ao computador a capacidade de aprender por si mesmo, com base em modelos de treinamento, para avaliar o seu desempenho e fazer previsões.

Máquinas inteligentes

Robôs industriais são bons exemplos de IA, pois têm a capacidade de monitorar sua própria precisão e desempenho. Enquanto fazem isso, podem sentir ou detectar quando uma manutenção é necessária para evitar tempo de inatividade, atuando em ambientes novos e desconhecidos, sem precisar de programação prévia.

Os assistentes pessoais como Google Home, Siri, Alexa e Cortana também mostram como a inteligência artificial pode auxiliar na interação entre humanos e máquinas. Eles permitem que os usuários encontrem informações, reservem hotéis, adicionem eventos a calendários, respondam a perguntas, agendem reuniões ou enviem mensagens de forma quase intuitiva.

Assistentes virtuais usam IA para conversar com os donos (Imagem: Twenty20photos/Envato)
Assistentes virtuais usam IA para conversar com os donos (Imagem: Twenty20photos/Envato)

Na indústria automotiva, a inteligência artificial é usada para auxiliar o motorista com informações sobre problemas do veículo, consumo de combustível, monitoramento de pontos cegos e outros fatores. Já em projetos de carros completamente autônomos, sensores, processadores e redes convolucionais ajudam na tomada de decisões, detectando pedestres e outros veículos para garantir uma condução segura.

Aprendendo com experiências

A maioria dos sites de comércio eletrônico tem ferramentas de aprendizagem de máquina que fornecem recomendações de diferentes produtos com base no histórico de busca dos usuários. Por exemplo, se você pesquisa livros de culinária numa loja online e compra um deles, quando você voltar ao site, a página inicial vai mostrar uma lista de livros relacionados ao tema pesquisado anteriormente.

Lojas on-line usam aprendizagem de máquina para "adivinhar" o gosto dos clientes (Imagem: Rido81/Envato)
Lojas on-line usam aprendizagem de máquina para "adivinhar" o gosto dos clientes (Imagem: Rido81/Envato)

O motor de aprendizagem de máquina também faz recomendações com base no que você gostou, adicionou ao seu carrinho e outras características relacionadas para tentar aprender com o comportamento humano. Esse treinamento gera respostas imediatas, baseadas em ações anteriores que ficaram “memorizadas” no banco de dados do sistema de aprendizagem dos programas de computador.

Hoje em dia, a maioria dos serviços de e-mail usa ferramentas de aprendizagem de máquina para aprender e identificar automaticamente spams e tentativas de phishing. Esses filtros inteligentes vão além das regras pré-existentes, gerando novos verificadores com base no comportamento do usuário.

“Os sistemas de ML são baseados em três pontos: uma tarefa a ser realizada, um conjunto de dados sobre esta tarefa e, por fim, uma medida estatística que fale o quão bem aquele sistema desempenha o trabalho proposto. Então, para um algoritmo ser classificado como ML, é esperado que, com a realização das tarefas sobre as experiências, ele tenha sua métrica de qualidade otimizada”, explica o especialista em IA Douglas Amorim de Oliveira.

Cérebros do futuro

A inteligência artificial é importante para o desenvolvimento de novas tecnologias porque ela constitui a base do aprendizado de computador. Por meio da IA, as máquinas têm conseguem aproveitar grandes quantidades de dados e usar o que aprenderam para tomar decisões futuras de modo mais preciso.

Carros autônomos vão combinar inteligência artificial e aprendizagem de máquina para garantir viagens mais seguras (Imagem: Rawpixel/Envato)
Carros autônomos vão combinar inteligência artificial e aprendizagem de máquina para garantir viagens mais seguras (Imagem: Rawpixel/Envato)

Sistemas baseados em algoritmos estão se tornando responsáveis por novas abordagens tecnológicas cada vez mais abrangentes. Descobertas médicas na pesquisa contra o câncer e até em estudos de ponta sobre mudanças climáticas misturam aprendizagem de máquina com outras inteligências artificiais na construção de modelos e equipamentos mais eficientes.

Tanto a inteligência artificial quanto a aprendizagem de máquina deixaram de ser uma invenção da ficção para se tornarem realidade. Robôs que podiam pensar como humanos eram um excelente enredo para uma história emocionante. Agora, eles fazem parte do dia a dia de milhares de pessoas em seus smartphones, tablets e assistentes virtuais.

“A tendência é que estas duas tecnologias fiquem cada vez mais populares e permeiem as nossas vidas cotidianas. Tanto ML como a IA são hoje usadas quando nos locomovemos ajudando na otimização de rotas ou no auxílio das mais variadas áreas como medicina, agronegócio, marketing e mercado financeiro. Estamos vivendo uma grande revolução que está apenas começando”, destaca Oliveira.

Fonte: Canaltech

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