Qual a diferença entre: Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

Tia
Ei, meninos e meninas da Tia que estão iniciando a jornada em tecnologia e inovação, sabem a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

Pois é, pode até parecer que é tudo a mesma coisa, mas tem diferença entre elas, você vai ver. Fato é, um dia a gente dorme falando que a inteligência artificial é a tecnologia master, no outro acordamos e ela já ganhou aliados. Não é fácil a vida do jovem tecnológico!

Com tanta evolução, até parece que a qualquer momento elas irão dominar o mundo igual os filmes de ficção científica, como Blade Runner; O Exterminador do Futuro; Eu, Robô; EX_Machina e tantos outros. Mas, fique calmo(a) como o próprio nome já diz, é ficção, fantasia.

Os robôs enriquecidos com IA e outras tecnologias não possuem sentimentos, não são capazes de julgar valor moral sobre as suas ações, apenas cumprem o objetivo para o qual foram criados. Isso deixa claro que o perigo está na intenção do criador.

Voltando ao mundo real, a verdade é que essas tecnologias ajudam as empresas a evoluírem e a sobreviverem em um mercado que exige cada vez mais eficiência e automatização. Por isso, as organizações têm investido nelas para melhorar a logística, aumentar a produtividade e oferecer um atendimento de qualidade ao cliente.

Você como desenvolvedor tem o papel de ajudar as organizações nessa missão. Por isso, preparamos esse post para você conhecer a diferença entre cada uma delas e ver suas principais aplicações.

Vamos começar!

Inteligência Artificial: o que é?

A IA é uma área da Ciência da Computação que utiliza máquinas para simular a inteligência e o comportamento humano em tarefas que geralmente são realizadas por ele.

Enquanto um sistema comum analisa dados e aponta erros, a inteligência artificial permite que cenários e situações possam ser interpretados. Ou seja, uma forma de simular o funcionamento do cérebro humano em máquinas e sistemas, para que seja utilizado no dia a dia das organizações.

Sistemas que utilizam essa tecnologia podem ser programados tanto para resolver demandas simples, quanto complexas. Além disso, consegue prever o comportamento dos usuários e tomar decisões baseadas em situações passadas. Com isso, suas ações tornam-se cada vez mais assertivas e amplia o conhecimento para atividades futuras.

  Onde é aplicada?

Essa tecnologia já é amplamente utilizada no nosso dia a dia e geralmente não nos damos conta disso. A IA é usada nas análises de créditos e aumento de limite instantâneos que solicitamos aos bancos digitais; nas interações com chatbots que parecem ser atendentes reais; assistentes virtuais, como Alexa e várias outras aplicações.

Machine Learning: o que é?

Machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é um ramo da IA. É um sistema que, a partir da avaliação de dados é capaz de modificar o comportamento da máquina de forma automática, baseando-se na própria experiência.

Isso mostra que sistemas tecnológicos podem aprender por meio de dados, descobrindo padrões e se aperfeiçoando, com o mínimo de interferência humana. Tudo isso é possível com o estabelecimento de regras lógicas, permitindo que o robô tome a decisão mais apropriada para o contexto de forma automática.

 Onde é aplicado?

Os famosos “recomendados para você” que surgem nas plataformas de streaming e nos sites de e-commerce, utilizam essa tecnologia para melhorar a experiência dos clientes. Também vemos a aplicabilidade nos sistemas de reconhecimento facial, que utilizam algoritmos específicos da tecnologia para reconhecer a estrutura de todos os pontos do rosto e fazer a identificação do usuário.

Deep Learning: o que é?

O deep learning é a aprendizagem de máquina na sua forma mais profundada. A tecnologia é baseada em redes neurais artificiais, que simulam o comportamento do cérebro humano em um grau avançado. É o responsável por treinar as máquinas para realizar tarefas como seres humanos, incluindo o reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.

As redes neurais do deep learning são camadas em cadeia que trabalham de forma hierárquica no processamento de dados. Isso permite que a tecnologia consiga fazer uma análise maior e mais complexa de cada informação.

 Onde é aplicado?

Essa tecnologia é muito utilizada por instituições financeiras para detectar fraudes. Como o sistema identifica o comportamento dos usuários, é possível notar alguma mudança de padrão que configura uma possível fraude. Com isso, o sistema faz um bloqueio temporário até que seja analisado o motivo da mudança de comportamento.

Pronto, agora que você já sabe o que é cada uma dessas tecnologias e onde são aplicadas, está na hora de conhecer a diferença entre elas.

Qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

Apesar das três tecnologias estarem relacionadas e serem complementares, não são a mesma coisa. 

A inteligência artificial está ligada à capacidade da máquina pensar e replicar o comportamento humano. Já o machine learning, está focado na aprendizagem da máquina, com base na observação e análise de dados.

O deep learning, como já mencionamos, é o aprendizado de máquina na sua forma mais profunda e complexa, que além de treinar o computador para aprender sozinho por meio do reconhecimento de padrões nas suas várias camadas de processamento, permite que ele tome decisões.

Como esses sistemas se integram?

Como podemos observar, tanto o machine learning, quanto o deep learning fazem parte da IA. Na prática, eles se integram da seguinte forma: o deep learning é a evolução do machine learning, o primeiro é baseado em redes neurais e o segundo é linear.

Na forma linear, as máquinas aprendem a partir de dados sem programação, mas não possuem a capacidade de assimilação do deep learning, pois ele executa diversas tarefas simultaneamente a partir dos dados captados.

O deep learning atua trazendo dados, reconhecendo e tendo percepções capazes de aprimorar as funções do machine learning. Isso permite que as tecnologias continuem evoluindo.

Como podemos observar, para que uma máquina tenha um ótimo desempenho, é preciso a integração e evolução de uma ou mais tecnologias para que tudo funcione da forma mais autônoma possível, e com isso, facilite os processos dentro das organizações.

E mais uma vez, fique tranquilo(a), você não vai desenvolver máquinas para substituir o ser humano, mas para atuarem juntos, trazendo agilidade e escalabilidade para os negócios. Com isso, é possível melhorar a capacidade produtiva das pessoas, oferecer qualidade de vida e melhorar a experiência do usuário.

Afinal, “nenhum homem é melhor que uma máquina e nenhuma máquina é melhor que um homem com uma máquina”. Paul Tudor Jones

Então é isso, espero que tenha curtido o conteúdo. Continue acompanhando o blog da Tia e fique por dentro de todas as novidades sobre tecnologia, carreira, novos cursos da plataforma e muito mais.

Até mais!
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