Os termos inteligência artificial e Machine Learning são constantemente ditos em conjunto ou igualados, principalmente após os últimos lançamentos e notícias vinculadas na mídia. Ao se comparar os dois termos e entendendo um pouco mais do assunto percebe-se que inteligência artificial não significa a mesma coisa que Machine Learning, ou em português aprendizagem de máquina.
O desejo pela inteligência artificial ganhou força após o aumento da preocupação das empresas com a transformação digital e em que posição estão neste quesito. Desde as primeiras pesquisas em 1956, a visão de inteligência artificial tem sido alternada entre o futuro brilhante da tecnologia e apenas ficção científica – e nos últimos anos, a atenção tem sido voltada também para a área de Machine Learning.
E a grande questão é quando a inteligência artificial se tornou Machine Learning e até que ponto isso é correto? Continue acompanhando a nossa publicação e saiba um pouco mais sobre este assunto!
A linha do tempo da inteligência artificial
O termo inteligência artificial foi citado pela primeira vez no ano de 1956 por John McCarthy numa conferência de especialistas da área e foi definido como uma ciência ou engenharia que produz máquinas inteligentes. Estas máquinas inteligentes seriam desenvolvidas a partir de um conjunto de áreas da ciência da computação para buscar métodos e dispositivos computacionais que possuam, aumentem ou assemelhem a capacidade de pensamento do ser humano.
Nos últimos anos a popularidade da inteligência artificial aumentou drasticamente, principalmente após o surgimento e a disponibilidade de poder computacional e do processamento paralelo – sendo mais rápido, mais barato e mais poderoso. Além do aumento do poder de processamento dos computadores atuais deve-se destacar também o aumento exponencial na disponibilidade de dados, fazendo com que as aplicações e informações disponíveis para os sistemas “aprenderem” também aumentasse.
E quando inteligência artificial se tornou Machine Learning?
A inteligência artificial simboliza um conceito de inteligência desenvolvida e que se assemelha ao humano e consegue lidar com contexto, influência, sentimentos e principalmente com o aprendizado nas interações do dia a dia. Construir máquinas complexas e que possuíssem as mesmas características do ser humano além de conseguir perceber o ambiente ao seu redor é um dos grandes fundamentos do conceito primordial da inteligência artificial.
O panorama crescente da transformação digital e o aumento da fama em torno dos considerados sistemas inteligentes fez com que se começasse a utilizar o termo de Machine Learning num mesmo significado de inteligência artificial.
O Machine Learning, ou aprendizagem de máquina, pode ser considerado como um campo de estudos e aplicações da Ciência da Computação e um dos principais responsáveis pelo crescimento e aproximação entre os campos de estatística e programação. Este campo de estudo evoluiu a partir do reconhecimento de padrões e do aprendizado computacional, focado em desenvolver a inteligência artificial.
Ganhou bastante fama a partir do aumento dos seus campos de atuação, principalmente com tarefas repetitivas e que seguem um padrão específico. Ao invés de implementar e codificar rotinas de software, o desenvolvedor pode treinar um modelo a partir de uma massa de dados que são usados como exemplos para de fato ensinar este modelo a executar esta determinada tarefa.
Então podemos aproximar os dois campos?
Sim, mas com cuidado!
Os termos de inteligência artificial e Machine Learning se aproximam e por diversas vezes são igualados em prol de um melhor entendimento principalmente quando explicados para um público fora do ramo da tecnologia. O ponto importante desta discussão é separar ambos os termos e conceituá-los corretamente, mostrando como cada um tem a sua importância específica para cada tipo de atuação e podem ser aproximados, mas nunca igualados.
A inteligência artificial se destaca pela sua atuação mais conceitual, mostrando como o desenvolvimento dos modelos e arquiteturas de sistemas inteligentes permite que esse tipo de conhecimento se aproxime do humano, inclusive com benefícios específicos para todas as indústrias. Com isso, é importante dizer que sim, o Machine Learning faz parte do mundo da inteligência artificial.
Machine Learning e Deep Learning
O Machine Learning evoluiu desde o reconhecimento de padrões e da teoria de aprendizagem dos computadores sem uma programação ativa – e com o avanço do BigData e do poder computacional surge mais um termo neste ambiente de inovação tecnológica, o Deep Learning. Inspirado diretamente pelo conhecimento da biologia do cérebro e das interconexões dos neurônios, as Redes Neurais Artificiais promovem ainda mais aprendizado de máquina para o sistema computacional criando redes extensas de transmissão de dados e aprendizado de padrões.
O aumento na utilização e facilidade de treinamento dos modelos de Deep Learning estão permitindo que ainda mais aplicações práticas de inteligência artificial sejam feitas por todo o seu campo de extensão. Este panorama de crescimento permite que diversas tarefas que são consideradas inteligência artificial como os carros autônomos, recomendações para usuários e a saúde preventiva sofram grandes melhorias com a aplicabilidade de modelos de Machine Learning e Deep Learning.
Saiba mais!
A inteligência artificial deve ser considerada como um campo amplo de estudos e possui o Machine Learning como uma das atuações deste extenso campo de estudos e desenvolvimento. Entender a proximidade e a diferença de ambos os termos é importante para posicionar corretamente a empresa no panorama da transformação digital – e aplicar a inteligência artificial e o Machine Learning de forma satisfatória.
Quer saber mais sobre inteligência artificial, Machine Learning e o seu papel importante na transformação digital? Continue acompanhando as nossas publicações!
