Inteligência Artificial vs Machine Learning (ML) vs Deep Learning – Qual é a Diferença

No seu dia a dia, você já deve ter ouvido os termos Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Você também deve ter notado que esses termos são frequentemente usados ​​​​de forma intercambiável.

Mas esses 3 são iguais? Você tem a liberdade de usá-los de forma intercambiável? Vamos descobrir!

Em 1955, um dos primeiros padrinhos da IA, John McCarthy passou a definir Inteligência Artificial como “a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes que têm a capacidade de atingir objetivos como os humanos”. Então, 4 anos depois, em 1959, Arthur Samuel descreveu o Machine Learning como um vasto subcampo de negociação de IA “que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”. O que isso implica?

No Machine Learning, uma vez que um programa é criado, ele aprenderá gradualmente como realizar tarefas inteligentes além dos limites da programação – ele aprende por meio da experiência e dos dados. A esse respeito, os programas de ML são diferentes dos programas criados para fins específicos, com um conjunto predefinido de comportamentos e objetivos.

Provavelmente esta imagem vai deixar as coisas um pouco mais claras para você:

Agora, vamos dar uma olhada em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo e suas diferenças.

Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

Em palavras simples, a IA procura projetar programas de computador e algoritmos especiais que permitem que as máquinas funcionem como humanos. O equívoco mais comum que as pessoas têm sobre a IA é que ela é um 'sistema'. A verdade – AI não é um sistema; é um estudo (como mencionamos antes “ciência e engenharia”) envolvendo como treinar computadores para realizar tarefas feitas por humanos.

A IA pode ser classificada em 3 tipos:

• Narrow AI: Refere-se à IA que pode programar as máquinas para executar tarefas específicas, mas de uma maneira muito melhor do que um humano.
• IA geral: refere-se à IA que pode executar uma série de tarefas intelectuais/inteligentes com o mesmo nível de precisão de um humano.
• IA ativa: Talvez a forma mais avançada de IA, a IA ativa pode superar os humanos em tarefas específicas.

Como a IA é um estudo ou um conceito de desenvolvimento de máquinas inteligentes, ela deve ter algum meio tecnológico para atingir esse fim, certo?

Um desses meios é o aprendizado de máquina. Marca nossas palavras aqui, ML é uma das maneiras de executarmos o conceito de IA. De acordo com Tom Mitchell, especialista em ML da Carnegie Mellon University:

“Machine Learning é o estudo de algoritmos de computador que permitem que programas de computador melhorem automaticamente através da experiência.”

Assim, alcançando o objetivo da IA ​​– criar máquinas que possam aprender com a experiência e tentativa e erro, assim como os humanos. Os algoritmos de ML se alimentam de dados para aprender com eles. Sempre que uma nova entrada é inserida no algoritmo, ele ajusta sua resposta a essa mudança para realizar novas tarefas. Um exemplo clássico de Machine Learning é o Mecanismo de Recomendação. Você deve ter visto isso em plataformas online como Netflix e Amazon – com base no conteúdo que você procura, esses aplicativos selecionam uma lista de recomendações personalizada e personalizada do conteúdo que você gostaria de ver.

Quando a IA estava em seus estágios iniciais, o objetivo de cientistas e pesquisadores era criar máquinas que pudessem realizar tarefas que exigissem inteligência. Inicialmente, eles desenvolveram programas (lembre-se de novo, programas são necessários para executar os planos da IA) que poderiam resolver problemas lógicos básicos e competir com humanos em jogos como xadrez e damas. Caso em questão – Deep Blue da IBM que derrotou o campeão mundial Gary Kasparov no xadrez.

Este é um dos primeiros exemplos do sucesso da IA ​​e, desnecessário dizer, causou uma enorme onda de entusiasmo entre os entusiastas de computadores e tecnologia – foi o começo de um mundo com novas possibilidades. Avançando até hoje, veja onde a IA está agora – hoje podemos nos gabar de aplicativos de IA da vida real, como o carro autônomo do Google, Robot Sophia, assistentes virtuais inteligentes como Siri da Apple e Alexa da Amazon, Smart Homes e IoT, e muito mais. Todas essas invenções de IA têm uma coisa comum que as impulsiona – algoritmos de ML.

Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo

Assim como ML é um subconjunto de IA, Deep Learning é um subconjunto de ML.

A essência do Deep Learning são as Redes Neurais Artificiais (RNA). Como toda a ideia da IA ​​era imitar as capacidades do cérebro humano, redes neurais artificiais foram criadas. Você pode considerar o Deep Learning como o ramo evolutivo do ML em que as RNAs são teias complexas de uma quantidade incompreensível de neurônios, profundamente interconectados uns com os outros em camadas.

As RNAs são projetadas para resolver problemas complexos que algoritmos de ML tradicionais e redes neurais simples não conseguem. Isso não ocorre porque as redes neurais convencionais estão conectadas de maneira simples – elas são incapazes de fazer o levantamento de peso pesado do cérebro humano que tem mais de 86 bilhões de neurônios, criando um estilo intrincado de interconectividade.

Agora, como afirmamos anteriormente, o Deep Learning pode ser considerado um subconjunto do Machine Learning. Em essência, o Machine Learning trata do desenvolvimento de modelos que melhoram progressivamente na tarefa atribuída a eles, mas ainda precisam de algum tipo de orientação. Caso um algoritmo de ML retorne um resultado impreciso, os desenvolvedores precisam intervir e fazer as correções necessárias. Mas, um modelo de Deep Learning – pois usa Redes Neurais Artificiais que replicam o funcionamento de um cérebro humano – determina por si só a exatidão de suas previsões, sem a necessidade de qualquer intervenção humana.

Considerações finais…

A discussão acima deve ter esclarecido muitas dúvidas que você possa ter sobre IA, ML ou Deep Learning. Em essência, o objetivo final para todas as três tecnologias é o mesmo – tornar as máquinas mais inteligentes. É a rota que eles tomam os torna diferentes uns dos outros.

Se você ainda está confuso sobre o que é o quê, sinta-se à vontade para nos enviar um comentário - nós o ajudaremos!