Industria Textil e do Vestuário - Textile Industry - Ano XII

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Quais as diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learnin e Deep Learning ?

Fundamentais para que máquinas reproduzam o comportamento humano, entenda as diferenças entre a Inteligência Artificial, o Machine Learning e o Deep Learning.

inteligência artificial

Esses três termos estão cada vez mais presentes em aplicações do nosso dia a dia. Cada um deles é, a seu modo, uma ferramenta ou técnica que permite a uma máquina reproduzir habilidades similares às dos seres humanos - e até superiores, em alguns casos.

 

Antes de começar a explicar as tecnologias, vamos falar do combustível para elas funcionarem: a informação!

Big Data - Elemento fundamental para o funcionamento das tecnologias

Hoje, mais de 5 bilhões de pessoas no mundo utilizam o celular para acessar e postar textos, fotos e vídeos diariamente. São trilhões de dados sobre suas vidas, interações nas redes sociais, compras, transações, o carro que utilizam, os programas que gostam de assistir, os amigos que possuem, a localização física e muitas outras informações. Essa quantidade infindável de dados forma uma rede de informação jamais vista que chamamos de Big Data.

A modelagem de dados

Vamos ao segundo ponto para explicar as diferenças entre a Inteligência Artificial, o Machine Learning e o Deep Learning: a modelagem de dados. A modelagem é essencial na hora de classificar, processar e analisar as informações de uma forma que o computador consiga entender e trabalhar a informação, sendo responsável por capturar a lógica do problema, sua funcionalidade e seu comportamento. As inúmeras informações do Big Data ficam “perdidas” sem uma modelagem de dados consistente, não podendo ser utilizadas para extrair conhecimento. Se no início a lógica da modelagem era bastante básica, hoje algoritmos complexos auxiliam na criação de novas soluções cada vez mais disruptivas para facilitar nossas vidas. Essa modelagem é realizada não com programas tradicionais nos quais definimos como a máquina deve agir para cada entrada, mas sim com algoritmos que aprendem a resolver os problemas.

E como ensinamos as máquinas? Por meio de exemplos, usados como referências, que podem vir de bases de dados de fraudes, compras, interações com call centers, seguros contratados ou de imagens, vídeos, registros de voz, dados de dispositivos, textos em documentos e que representam situações do dia-a-dia.

As tecnologias usadas para modelar os dados e criar as soluções vêm da Inteligência Artificial, do Machine Learning e do Deep Learning. Então, afinal, quais são as diferenças?

Inteligência Artificial (IA)

É o termo amplo usado para abranger todas as máquinas, ferramentas, métodos e dispositivos que realizam atividades inteligentes, como o próprio nome já indica. Isso significa que tudo aquilo que é dotado de IA tem a capacidade de raciocinar, solucionar problemas, planejar, manipular objetos ou reconhecer vozes, rostos e imagens. A inteligência artificial é uma subárea da ciência da computação direcionada ao desenvolvimento de computadores que são capazes de atuar em situações que costumeiramente são realizadas por pessoas. Ou, de maneira mais geral, capazes de resolver problemas complexos, nos quais hoje a melhor referência de solução é a humana. As máquinas executam funções cognitivas — associadas ao aprendizado humano e ao raciocínio para decidir — por meio de algoritmos inovadores, simulando a nossa forma de assimilar informações, generalizar sobre casos passados e tomar decisões em situações futuras.

O computador deixa de ser um mero coadjuvante que só recebe ordens para ganhar o poder de fazer suas próprias escolhas.

Os exemplos são inúmeros em diversas áreas e já estão bastante presentes na nossa rotina. Podemos citar os processos de concessão de crédito de uma financeira, a previsão de sinistros de uma seguradora, os aspiradores de pó que se movem sem auxílio humano pela casa, os sistemas de auxílio a diagnóstico médico, o reconhecimento facial usado no desbloqueio de alguns smartphones e o atendimento virtual feito por assistentes que encontramos em lojas e bancos.

Para que você possa entender as diferenças entre a IA e os outros dois conceitos que explicaremos a seguir, é preciso visualizar o Machine Learning e o Deep Learning como os dois pilares que constroem o conceito de Inteligência Artificial. Eles são, portanto, os responsáveis pela popularização da IA.

Machine Learning ou Aprendizado da Máquina - O Motor da inteligência artificial

Como dissemos, os dados são o combustível para a Inteligência Artificial funcionar. Vamos falar agora do motor dessa máquina: o Machine Learning. Ele é capaz de correlacionar um volume imenso de informações para extrair conhecimento e tomar decisões. Não é necessário programar o computador para procurar por informações específicas, ele aprende de maneira “autodidata”. Isso significa que em vez de programar normas do tipo “se-então”, os desenvolvedores apresentam exemplos de situações passadas e informam o que aquela informação representa. Pode ser a ocorrência de uma fraude, uma tentativa de invasão a um sistema, uma compra realizada ou uma imagem. A partir da alimentação de um número de casos, o computador “descobre” as características dos casos e generaliza para fornecer respostas corretas em situações futuras.

A Aprendizagem da Máquina, em tradução livre, é o ato de usar algoritmos, técnicas, dados e procedimentos para programar uma máquina através de aprendizagem, a partir de exemplos, tornando-a apta a resolver problemas. Assim, ela é capaz de identificar padrões, realizar atividades repetitivas, aprender com erros, prever comportamentos e, finalmente, ser usada para tomar decisões.

Os resultados do uso dessa tecnologia são mais do que satisfatórios. Os principais deles são a diminuição de erros humanos nos processos, a capacidade de analisar informações em um volume impossível para os seres humanos, o ganho de escala no processamento e a velocidade em produção.

Se ao compreender o conceito de Machine Learning você deduziu que essa é uma ferramenta nova no mercado, está enganado. Hoje, a gigantesca quantidade de dados disponíveis e a evolução tecnológica permitiram que algoritmos muito mais complexos e rápidos fossem desenvolvidos.

A consequência disso foi elevar a Aprendizagem da Máquina a um novo patamar: o Deep Learning.

O Deep learning é uma subárea do Machine Learning. São métodos evoluídos das redes neurais, que explodiram nos últimos anos. As redes neurais se inspiram no cérebro humano e suas propriedades, como a capacidade de aprender e generalizar. No Deep Learning, as redes neurais são mais sofisticadas, de tamanho muito maior e com habilidade superior de extrair e representar informações.

Antes, a análise de imagens, de vídeos, o reconhecimento de voz e o processamento de textos eram muito inferior à capacidade humana. Hoje, os resultados são surpreendentes.

No modo tradicional, há necessidade de um especialista para definir as características para representar imagens, antes de treinar a máquina, por exemplo. É trabalhoso porque é preciso levar em conta que objetos podem estar em posições e cenários diferentes, precisam ser isolados do fundo etc.

Com o Deep Learning, a definição das características relevantes e a extração delas é feita pela própria máquina. Um número grande de imagens é necessário para capturar as características. Isso mesmo: a máquina é capaz de descobrir e definir as características frequentes nos exemplos.

E com um detalhe a mais: o reaproveitamento de fases iniciais da máquina para o reconhecimento de outros tipos de imagens. Antes, para cada aplicação, era preciso uma máquina diferente.

Agora, o reuso de parte da máquina em algumas diferentes aplicações é possível. Isso é o caminho mais próximo para a criação de máquinas mais gerais para várias aplicações. Com essas propriedades, o Deep Learning não só elevou a precisão das máquinas a outro patamar, como ampliou muito o número de aplicações.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning a seu favor

Como podemos ver, Inteligência Artificial, o Machine Learning e o Deep Learning são parte de um todo, no qual uma engloba a outra. E qual o benefício disso tudo?

Quando uma empresa conta com esse tipo de tecnologia integrada e bem configurada, além de se destacar no seu nicho de atuação, garante otimização em processos internos e externos, melhora a experiência do cliente, reduz riscos e falhas humanas. E, naturalmente, capta e conquista mais clientes.

Gosta da área de informação? Trabalha em alguma empresa e está precisando aprender mais sobre esses novos temas? Quer se aprofundar no assunto?

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