IA, Machine Learning e Deep Learning: Diferenças e Aplicações

A inteligência artificial, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo transformaram o cenário tecnológico atual.

Empresas de todos os setores estão adotando esses conceitos para desenvolver sistemas inteligentes e úteis que simplificam processos e melhoram a qualidade de vida.

A Inteligência Artificial (IA) é uma abordagem para criar máquinas com capacidade de raciocínio; o aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da IA que impulsiona o desenvolvimento de aplicativos orientados por IA; e o aprendizado profundo (DL), por sua vez, é uma técnica dentro do aprendizado de máquina que treina modelos com algoritmos avançados e grandes conjuntos de dados.

Essas tecnologias desempenham um papel crucial em diversos setores, focados em proporcionar experiências diferenciadas e personalizadas aos usuários.

Devido à sua interconexão, é comum haver confusão entre Inteligência Artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. No entanto, esses termos representam conceitos distintos.

Este artigo tem como objetivo esclarecer as semelhanças e diferenças entre essas tecnologias, proporcionando uma compreensão mais clara de cada uma.

Vamos nos aprofundar nesses conceitos.

IA vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo: O que são?

Embora IA, ML e aprendizado profundo sejam relacionados, eles se distinguem em termos de escopo, metodologia e aplicabilidade.

Vamos analisar cada um deles individualmente para entender suas características e aplicações práticas no contexto da vida cotidiana.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

A inteligência não se limita a um conjunto específico de habilidades; é um processo contínuo de aquisição de conhecimento de forma autônoma, com agilidade e precisão. Seres humanos utilizam a inteligência para aprender por meio de educação, treinamento, experiências e outras fontes.

A Inteligência Artificial (IA) refere-se à transferência da capacidade de raciocínio humano para máquinas. O setor de tecnologia da informação utiliza a IA para criar sistemas autônomos capazes de emular o comportamento humano. Máquinas com IA aprendem a partir de padrões de comportamento humano e executam tarefas de acordo com algoritmos complexos.

Em essência, a IA é desenvolvida em sistemas computacionais para controlar outros sistemas computacionais. A ideia de IA surgiu na década de 1950, após o surgimento dos primeiros computadores digitais na década de 1940.

Atualmente, a inteligência artificial é utilizada em uma variedade de aplicações, incluindo previsão do tempo, processamento de imagens, otimização de mecanismos de busca, medicina, robótica, logística, pesquisas online e muitas outras. Com base em sua funcionalidade atual, a IA é categorizada em quatro tipos:

IA de máquinas reativas
IA de memória limitada
IA da teoria da mente
IA autoconsciente

Exemplo: quando você interage com a Siri ou a Alexa, obtém respostas imediatas e personalizadas. Isso é possível graças à IA incorporada nessas ferramentas. A IA processa sua fala, interpreta o significado e fornece uma resposta instantânea.

Outras aplicações incluem veículos autônomos, robôs com IA, tradução automática, reconhecimento de voz e muito mais.

O que é Aprendizado de Máquina (ML)?

Antes de abordar o aprendizado de máquina, é importante compreender o conceito de mineração de dados. A mineração de dados é o processo de extrair informações relevantes por meio de técnicas de análise matemática para identificar tendências e padrões nos dados.

Organizações podem usar grandes quantidades de dados para aprimorar técnicas de aprendizado de máquina. O ML fornece um meio de descobrir novos caminhos ou algoritmos a partir da experiência baseada em dados. É o estudo das técnicas que extraem dados automaticamente para auxiliar na tomada de decisões de negócios mais informadas.

O ML contribui para o projeto e o desenvolvimento de máquinas capazes de coletar dados de um banco de dados e gerar resultados significativos sem a necessidade de codificação manual. Assim, o ML oferece um caminho mais eficaz para derivar previsões a partir de dados.

Em outras palavras, o ML emprega dados e algoritmos para compreender como executar uma determinada tarefa. É um subconjunto da IA.

Exemplo: No dia a dia, ao acessar plataformas como o Instagram, você se depara com recomendações de produtos. As plataformas rastreiam seu comportamento com base em suas pesquisas e compras anteriores. O ML coleta esses dados e apresenta recomendações com base em seus interesses.

Muitos setores utilizam ML para identificar, corrigir e diagnosticar comportamentos anômalos em aplicativos em tempo real. A abrangência do ML vai desde pequenos aplicativos de reconhecimento facial até grandes aplicações na otimização de mecanismos de busca.

O que é Aprendizado Profundo?

Se compararmos a inteligência artificial com a inteligência humana, o aprendizado profundo seria equivalente aos neurônios do cérebro humano. O aprendizado profundo é mais complexo que o aprendizado de máquina, pois utiliza redes neurais profundas.

Nesse contexto, as máquinas utilizam uma técnica de várias camadas para aprender. A rede é composta por uma camada de entrada para receber dados, uma camada oculta para identificar recursos não aparentes e uma camada de saída que fornece as informações finais.

O aprendizado profundo também utiliza uma técnica simples chamada aprendizado de sequência. Diversos setores utilizam técnicas de aprendizado profundo para desenvolver novas ideias e produtos. O aprendizado profundo se diferencia do aprendizado de máquina em termos de impacto e alcance.

A IA representa o presente e o futuro de um mundo em constante desenvolvimento. O aprendizado profundo possibilita aplicações práticas, expandindo o uso geral da IA. O aprendizado profundo torna possíveis diversas tarefas complexas, como carros autônomos, melhores recomendações de filmes, assistência médica e muito mais.

Exemplo: Ao pensar em um carro sem motorista, você deve se perguntar como ele navega nas estradas sem intervenção humana. O aprendizado profundo proporciona uma experiência semelhante à humana na compreensão da estrutura da estrada, de pedestres, de limites de velocidade e de diversas outras informações relevantes.

Com vastos volumes de dados e capacidade de processamento eficiente, um carro se move de forma autônoma, o que significa que ele tem capacidade de tomar decisões com melhor desempenho.

IA vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo: Como eles funcionam?

Agora que você compreende o que são IA, ML e aprendizado profundo individualmente, vamos compará-los com base em seus mecanismos de funcionamento.

Como a IA funciona?

A Inteligência Artificial pode ser vista como uma forma de resolver problemas, responder perguntas, oferecer sugestões ou realizar previsões.

Sistemas que empregam conceitos de IA operam consolidando grandes conjuntos de dados com algoritmos inteligentes e interativos e analisando dados para identificar padrões. A IA continuamente testa e avalia seu próprio desempenho ao processar dados, o que a torna cada vez mais hábil na execução de suas tarefas.

Sistemas de IA podem executar milhares e até milhões de tarefas em velocidades surpreendentes, sem a necessidade de pausas. Assim, eles aprendem rapidamente como realizar uma tarefa com eficiência. A IA tem como objetivo criar sistemas computacionais que imitem o comportamento humano, a fim de pensar como humanos e resolver problemas complexos.

Para fazer isso, os sistemas de IA empregam uma série de processos, técnicas e tecnologias. Aqui estão os principais componentes dos sistemas de IA:

Redes neurais: são semelhantes a uma vasta rede de neurônios encontrada no cérebro humano. Elas permitem que os sistemas de IA utilizem grandes conjuntos de dados, os analisem para identificar padrões e resolver problemas.
Computação cognitiva: imita a forma como o cérebro humano pensa durante a execução de tarefas, facilitando a comunicação entre máquinas e humanos.
Aprendizado de máquina: é um subconjunto da IA que permite que sistemas, aplicativos e programas de computador aprendam e gerem resultados com base na experiência. Permite que a IA detecte padrões e revele informações valiosas a partir dos dados para melhorar os resultados.
Aprendizado profundo: é um subconjunto do aprendizado de máquina que permite que a IA processe dados, aprenda e melhore usando redes neurais de IA.
Visão computacional: os sistemas de IA podem analisar e interpretar o conteúdo de imagens por meio de aprendizado profundo e reconhecimento de padrões. A visão computacional permite que os sistemas de IA identifiquem os componentes dos dados visuais.

Por exemplo, os captchas aprendem ao solicitar que você identifique bicicletas, carros, semáforos etc.

Processamento de linguagem natural (NLP): permite que sistemas reconheçam, analisem, interpretem e aprendam a linguagem humana na forma escrita e falada. É utilizado em sistemas que se comunicam com humanos.

Portanto, para que um sistema de IA funcione de forma eficaz, ele precisa ter todos esses recursos. Além disso, sistemas de IA requerem certas tecnologias:

Conjuntos de dados grandes e acessíveis, pois a IA se desenvolve melhor quando há grande quantidade de dados
Processamento inteligente de dados por meio de algoritmos avançados para analisar dados em altas velocidades e compreender problemas complexos e prever eventos
Interfaces de programação de aplicativos (APIs) para adicionar funções de IA a um sistema ou aplicativo e torná-los mais inteligentes
Unidades de processamento gráfico (GPUs) para fornecer energia aos sistemas de IA para realizar cálculos pesados para processamento e interpretação de dados.

Como o aprendizado de máquina funciona?

O aprendizado de máquina usa uma grande quantidade de dados utilizando diversas técnicas e algoritmos para analisar, aprender e prever resultados futuros. Envolve uma combinação de codificação e matemática complexa que serve a uma função matemática.

O aprendizado de máquina explora dados e identifica padrões para aprender e melhorar com base em experiências anteriores. Ele ensina sistemas de IA a pensar como humanos. O aprendizado de máquina ajuda a automatizar tarefas que são concluídas com base em um conjunto de regras e padrões definidos pelos dados. Desta forma, as empresas podem usar sistemas de IA para executar tarefas em alta velocidade. O ML utiliza duas técnicas principais:

Aprendizado não supervisionado: auxilia a identificar padrões previamente desconhecidos nos dados coletados
Aprendizado supervisionado: permite a coleta de dados e fornece resultados de implantações anteriores de ML.

Como o aprendizado profundo funciona?

O aprendizado profundo inicia projetando um modelo que observa e analisa continuamente os dados, utilizando uma estrutura lógica semelhante à forma como os humanos chegam a conclusões.

Para concluir essa análise, os sistemas de aprendizado profundo empregam uma estrutura algorítmica em camadas conhecida como rede neural artificial, que é capaz de imitar o cérebro humano. Isso possibilita que os sistemas executem tarefas de forma mais eficiente em comparação com sistemas tradicionais.

No entanto, um modelo de aprendizado profundo precisa ser continuamente treinado para evoluir e aprimorar suas funcionalidades para que possa chegar a conclusões corretas.

IA vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo: Aplicações

Para compreender completamente como a IA, o ML e o aprendizado profundo funcionam, é importante entender como e onde eles são aplicados.

Sistemas de IA são utilizados para uma variedade de propósitos, incluindo raciocínio e resolução de problemas, planejamento, aprendizado, apresentação de conhecimento, processamento de linguagem natural, inteligência geral, inteligência social, percepção e muito mais.

Por exemplo, a IA é empregada em anúncios online, mecanismos de busca como o Google, entre outros.

Vamos ver isso em detalhes.

Internet, comércio eletrônico e marketing

Mecanismos de busca: mecanismos de busca como o Google empregam IA para exibir resultados.
Sistemas de recomendação: a IA também é utilizada por sistemas de recomendação como YouTube, Netflix e Amazon para recomendar conteúdo com base nas preferências ou avaliações do usuário.

A IA é usada para gerar listas de reprodução, exibir vídeos, recomendar produtos e serviços e muito mais.

Mídias sociais: sites como Facebook, Instagram, Twitter, etc., empregam IA para exibir postagens relevantes com as quais você possa interagir, traduzir idiomas automaticamente, remover conteúdo odioso, etc.
Anúncios: a IA é usada em anúncios direcionados na web para persuadir as pessoas a clicar em anúncios e aumentar o tempo gasto em sites exibindo conteúdo atraente. A IA pode prever ofertas personalizadas e o comportamento do cliente analisando suas assinaturas digitais.
Chatbots: Os chatbots são utilizados para controlar dispositivos, interagir com clientes, etc.

Por exemplo, o Amazon Echo pode converter a fala humana em ações apropriadas.

Assistentes virtuais: assistentes virtuais como o Amazon Alexa utilizam IA para processar linguagem natural e auxiliar os usuários em suas perguntas.
Tradução: a IA pode traduzir automaticamente documentos textuais e idiomas falados.

Exemplo: Google Tradutor.

Outros casos de uso incluem filtragem de spam, etiquetagem de imagens, reconhecimento facial e muito mais.

Jogos

A indústria de jogos utiliza bastante a IA para desenvolver videogames avançados, incluindo alguns com capacidades sobre-humanas.

Exemplo: Deep Blue e AlphaGo, semelhantes ao xadrez. O último chegou a derrotar Lee Sedol, um campeão mundial de GO.

Socioeconômico

A IA está sendo utilizada para lidar com desafios sociais e econômicos, como falta de moradia e pobreza.

Exemplo: Pesquisadores da Universidade de Stanford utilizaram IA para identificar áreas de pobreza analisando imagens de satélite.

Cibersegurança

Ao adotar a IA e seus subcampos ML e aprendizado profundo, as empresas de segurança podem criar soluções para proteger sistemas, redes, aplicativos e dados. É aplicado em:

Segurança de aplicativos para combater ataques como script entre sites, injeção de SQL, falsificação do lado do servidor, negação de serviço distribuída, etc.
Proteção de rede ao identificar mais ataques e melhorar os sistemas de detecção de intrusão
Analisar o comportamento do usuário para identificar aplicativos comprometidos, riscos e fraudes
Proteção de terminais ao aprender o comportamento comum de ameaças e frustrá-los para prevenir ataques como ransomware.

Agricultura

A IA, o ML e o aprendizado profundo são úteis na agricultura para identificar áreas que necessitam de irrigação, fertilização e tratamentos para aumentar o rendimento. Eles podem ajudar os agrônomos a realizar pesquisas e prever o tempo de maturação das culturas, monitorar a umidade do solo, automatizar estufas, detectar pragas e operar máquinas agrícolas.

Finanças

Redes neurais artificiais são utilizadas em instituições financeiras para detectar transações e cobranças que se desviam do padrão e para investigações.

Bancos podem usar a IA para prevenção de fraudes para combater o uso indevido de cartões de débito, organizar operações como contabilidade, gerenciar propriedades, investir em ações, monitorar padrões de comportamento e reagir imediatamente a mudanças. A IA também é usada em aplicativos de negociação online.

Exemplo: Zest Automated Machine Learning (ZAML) da ZestFinance é uma plataforma de análise de crédito. Ela utiliza IA e ML para análise de dados e atribui pontuações de crédito às pessoas.

Educação

Tutores de IA podem ajudar os alunos a aprender enquanto eliminam o estresse e a ansiedade. Eles também podem auxiliar os educadores a prever o comportamento em um ambiente virtual de aprendizagem (AVA) como o Moodle. É especialmente útil durante cenários como a atual pandemia.

Assistência médica

A IA é aplicada na área da saúde para avaliar um eletrocardiograma ou tomografia computadorizada para identificar riscos à saúde em pacientes. Também auxilia na regulação de dosagens e na seleção dos tratamentos mais adequados para doenças como o câncer.

Redes neurais artificiais auxiliam na tomada de decisões clínicas para diagnósticos médicos, por exemplo, a tecnologia de processamento de conceitos usada em softwares de prontuários eletrônicos. A IA também pode ser útil em:

Análise de prontuários médicos
Gerenciamento de medicamentos
Planejamento de tratamentos
Consulta
Treinamento clínico
Desenvolvimento de drogas
Previsão de resultados

Caso de uso: o projeto Hanover AI da Microsoft ajuda médicos a escolher o tratamento de câncer mais eficaz dentre mais de 800 vacinas e medicamentos.

Governo

Organizações governamentais de países como a China utilizam IA para vigilância em massa. Da mesma forma, ela também pode ser utilizada para gerenciar sinais de trânsito, usando câmeras para monitorar a densidade de tráfego e ajustar o tempo dos sinais.

Por exemplo, na Índia, a sinalização de trânsito gerenciada por IA é implementada para organizar o tráfego em sua cidade de Bangalore.

Além disso, muitos países estão utilizando a IA em suas aplicações militares para melhorar as comunicações, comando, controle, sensores, interoperabilidade e integração. Também é utilizada na coleta e análise de inteligência, logística, veículos autônomos, operações cibernéticas e muito mais.

Outras aplicações da IA são encontradas em:

Exploração espacial para analisar grandes volumes de dados para pesquisas
Bioquímica para determinar a estrutura 3D das proteínas
Criação e automação de conteúdo.

Exemplo: Wordsmith é uma plataforma para gerar linguagem natural e transformar dados em informações significativas.

Automatize tarefas e pesquisas relacionadas ao direito
Gestão de saúde e segurança no trabalho
Recursos humanos para selecionar e classificar currículos
Procura de emprego avaliando dados relacionados a habilidades profissionais e salários
Atendimento ao cliente com assistentes virtuais
Hospitalidade para automatizar tarefas, comunicar-se com hóspedes, analisar tendências e prever as necessidades do consumidor.
Fabricação de automóveis, sensores, jogos e brinquedos e muito mais

IA vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo: Diferenças

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo estão inter-relacionados. Na verdade, o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, e o aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial.

Portanto, não se trata de uma “diferença” em si, mas do escopo em que cada um pode ser aplicado.

Vamos analisar as diferenças entre eles.

Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

Parâmetro	IA	ML
Conceito	É um conceito abrangente para criar máquinas inteligentes que imitam o raciocínio e o comportamento humano.	É um subconjunto da inteligência artificial que auxilia as máquinas a aprender analisando dados sem programação explícita.
Objetivo	Visa criar sistemas mais inteligentes com habilidades de raciocínio semelhantes às humanas para resolver problemas complexos.	Tem como objetivo capacitar máquinas para análise de dados a fim de fornecer resultados precisos. Visa aumentar as taxas de sucesso.
Foco	A IA permite que um sistema seja capaz de executar tarefas como um humano faria, mas sem erros e com maior velocidade.	As máquinas são ensinadas continuamente a se aperfeiçoar e a executar uma tarefa para fornecer maior precisão. Foco em padrões e precisão.
Subconjuntos	Seus subconjuntos são o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina.	Seu subconjunto é o aprendizado profundo.
Tipos	É de três tipos: IA geral, IA forte e IA fraca.	Seus tipos são aprendizado por reforço, supervisionado e não supervisionado.
Processo	Inclui raciocínio, aprendizado e autocorreção.	Inclui aprendizado e autocorreção para novos dados.
Tipos de dados	Lida com dados não estruturados, semiestruturados e estruturados.	Seu escopo é mais amplo. Sistemas de IA podem realizar várias tarefas, em vez do ML, que é treinado para tarefas específicas.
Escopo	Seu escopo é limitado em comparação com a IA.	As máquinas de ML executam tarefas específicas para as quais são treinadas.
Aplicações	Suas aplicações são chatbots, robôs, sistemas de recomendação, jogos, mídias sociais e muito mais.	Aplicações principais são recomendações online, sugestões de amigos no Facebook, pesquisa no Google, etc.

Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo

Parâmetro	ML	Aprendizado profundo
Dependência de dados	Embora o ML funcione com grandes volumes de dados, ele também aceita volumes de dados menores.	Seus algoritmos funcionam muito bem com grandes volumes de dados. Portanto, se você deseja obter maior precisão, deve fornecer mais dados e permitir que eles aprendam continuamente.
Tempo de execução	Seus algoritmos requerem menos tempo de treinamento do que o DL, mas levam mais tempo para o teste do modelo. Os modelos de dependência de hardware ML não exigem muitos dados, portanto, eles funcionam em máquinas de baixo custo.	Os modelos de DL exigem grandes quantidades de dados para um trabalho eficiente. Portanto, eles são adequados apenas para máquinas de última geração com GPUs.
Engenharia de recursos	Os modelos ML exigem que você desenvolva um extrator de recursos para cada problema para prosseguir.	Como o DL é uma forma avançada de ML, ele não precisa de extratores de recursos para problemas. Em vez disso, o DL aprende recursos e insights de alto nível a partir dos dados coletados.
Resolução de problemas	Os modelos tradicionais de ML dividem um problema em partes menores e resolvem cada parte separadamente. Depois de resolver todas as partes, ele gera o resultado final.	Os modelos de DL empregam uma abordagem completa para resolver um problema, recebendo entradas para um determinado problema.
Interpretação de resultados	É fácil interpretar os resultados de um problema usando modelos de ML, juntamente com a análise completa do processo e das razões.	Pode ser complicado analisar os resultados de um problema com modelos de DL. Embora você possa obter melhores resultados para um problema com DL do que com ML tradicional, não é possível descobrir o porquê e como o resultado foi obtido.
Dados	Requer dados estruturados e semiestruturados.	Requer dados estruturados e não estruturados, pois depende de redes neurais artificiais.
Melhor para	Adequado para resolver problemas simples e complexos.	Adequado para resolver problemas complexos.

Conclusão

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são técnicas modernas para criar máquinas inteligentes e resolver problemas complexos. Eles são utilizados em todos os lugares, de empresas a residências, tornando a vida mais fácil.

O DL se encaixa no ML, que por sua vez se encaixa na IA. Portanto, não se trata de uma questão de diferença em si, mas do escopo de cada tecnologia.