Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Desvendando as Conexões e Diferenças
Quando falamos sobre IA, é importante definir claramente, pois diferentes entendimentos podem ser formados a partir de diferentes perspectivas. Vamos usar uma definição simples: IA, essencialmente, iguala ou supera as capacidades humanas. Isso inclui a capacidade de descobrir novas informações, inferir informações de várias fontes que podem não estar explicitamente declaradas, e raciocinar, o que significa analisar relações entre múltiplas peças de informação e chegar a conclusões lógicas, similar ao modo como tomamos decisões em nossas vidas diárias.
Esta é a definição que usaremos neste artigo.
E sobre aprendizado de máquina?
Aprendizado de máquina (Machine Learning) envolve fazer previsões ou decisões baseadas em dados. Para alcançar isso, o aprendizado de máquina tem diferentes abordagens, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço e métodos de aprendizado híbrido.
Pense nesses como formas sofisticadas de análise estatística, procurando por previsões baseadas na informação que temos. Quanto mais dados alimentamos no sistema, mais precisas suas previsões e decisões se tornam. Ele aprende autonomamente, daí o ‘L’ em ‘ML’ (Machine Learning), em vez de ser explicitamente programado.
Aprendizado profundo (Deep Learning) é um subconjunto de ML. A principal inspiração por trás do aprendizado profundo era permitir que as máquinas aprendessem como cérebros humanos, mas agora sabemos que eles funcionam de maneira diferente.
Isso inclui técnicas como redes neurais, que usam nós e relações estatísticas entre esses nós para modelar como nossas mentes funcionam (ou como pensávamos que funcionavam). É chamado de ‘profundo’ porque envolve múltiplas camadas de redes neurais.
A tecnologia Transformer (o ‘T’ em ‘ChatGPT’) é um tipo específico de arquitetura de aprendizado profundo, que pode ser vista como um subconjunto do aprendizado profundo. *É um tipo especial de rede neural com uma maneira única de processar informações, particularmente adequada para tarefas que envolvem dados sequenciais como a linguagem. Todas são partes importantes da IA, mas não a totalidade. Outros subconjuntos de IA incluem processamento de linguagem natural, visão, texto para fala, movimento, etc. Como você pode ver, eles correspondem de certa forma às capacidades humanas.
PLN (Processamento de Linguagem Natural) ou NLP é provavelmente o que estamos mais familiarizados devido ao surgimento de chatbots poderosos (ChatGPT, Bard, etc) e assistentes de voz. Eles ajudam as máquinas a entender a entrada de texto e gerar respostas.
Visão Computacional envolve sistemas que podem ver e ouvir. Isso inclui a capacidade de distinguir o que estão vendo e ouvindo, e interpretar o mundo ao seu redor. Isso alimenta aplicações como carros autônomos e análise de imagem médica.
Texto para fala (text-to-speech) envolve entender a linguagem falada e converter texto em fala, tornando a comunicação mais acessível; e falar baseado em palavras escritas e conceitos.
Movimento (Motion), no reino da robótica, também é um subconjunto da IA. Isso inclui ações simples como despejar água, fazer café, fechar portas, andar e pular. Todos envolvem percepções e cálculos que fazemos em nossos cérebros sem nem pensar.
Então, voltando à pergunta inicial, você está fazendo IA?
Sim. Você está fazendo IA se está fazendo aprendizado de máquina; Você está fazendo IA se está fazendo robótica…
Todos são partes importantes da IA, mas nenhum deles é a totalidade da IA.
Além disso, estou envolvendo IA em minha vida diária?
Se você está usando um chatbot, contando com recomendações personalizadas, ou interagindo com um protótipo de carro autônomo, você está experienciando IA em ação!
Este é apenas o começo de seu potencial transformador. Entender os princípios gerais da IA, incluindo as limitações e forças de suas capacidades, o que atualmente faz melhor que os humanos, e suas desvantagens presentes, nos ajudará a aproveitar melhor a IA em nossas vidas.
