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Quais as diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

Todas elas dependem de dados de qualidade e programação humana, porém, em diferentes intensidades.

 

Existe uma grande confusão no mercado com relação a alguns conceitos tecnológicos, o que cada ferramenta promete, faz e o que realmente entrega para transformar os negócios.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são alguns desses exemplos, por isso, vale a pena discutir cada um deles para saber diferenciá-los.

Inteligência Artificial

A AI visa criar máquinas inteligentes que podem reconhecer objetos, vozes, faces, que tenham raciocínio, solucionem problemas, tenham capacidade de planejamento e de manipular e mover objetos. Isso é possível a partir de uma programação prévia, realizada pelos seres humanos, que vão apresentar certas características para as máquinas, inserindo informações abundantes relacionadas ao mundo.

Para iniciar as suas funções, a máquina que está sendo programada/treinada deve ter acesso a imagens, definições e características de objetos, categorias, propriedades e relação entre todos eles para implementar a engenharia do conhecimento.

Seguindo padrões, a máquina com Inteligência Artificial é capaz de solucionar problemas, especialmente os repetitivos.

Machine Learning

Em cerca de 45 anos, estudos indicam que computadores poderão absorver grande parte das funções executadas pelo homem, como escrever um livro e realizar cirurgias, por exemplo.

Evolução que será possível por meio do Machine Learning. Apesar de ainda existir alguns anos no caminho dessa revolução profissional, o período de aprendizado das empresas sobre a tecnologia já está em curso.

De acordo com especialistas, as empresas que esperarem três ou mais anos para se dedicar a entender e aplicar o Machine Learning podem perder competitividade e espaço no mercado, processo que pode resultar na morte do negócio.

Machine Learning é uma segunda etapa da Inteligência Artificial. Com um sistema treinado, entre os resultados do uso da tecnologia está a maior conversão de clientes, o aumento da relevância da empresa no mercado e a diminuição de erros humanos.

Além de realizar as tarefas repetitivas, a máquina começa a aprender sozinha a partir do que os humanos configuram como certo e errado e podem solucionar problemas de forma autônoma, sem a necessidade de interferências dos programadores. A capacidade preditiva da máquina é mais assertiva, apesar de ainda não haver um consenso com relação à possibilidade de ela aprender a discernir como agir eticamente.

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Deep Learning

Deep Learning é um subcampo de Machine Learning, uma terceira etapa da Inteligência Artificial, relacionado a algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, denominados redes neurais artificiais.


No Deep Learning, os algoritmos são inspirados no cérebro humano aprendendo com grandes quantidades de dados. Da mesma forma como os humanos aprendem com experiências, o algoritmo de aprendizagem profunda executaria uma tarefa repetidamente, cada vez ajustando-a um pouco para melhorar o resultado.

Os resultados melhoram com mais dados e modelos maiores, que por sua vez exigem mais computação para treinar.

Em resumo, Inteligência Artificial é um primeiro passo, que analisa os dados e fornece resultados analíticos rapidamente aos usuários. Machine Learning baseia-se na aplicação de AI em uma segunda etapa que não apenas analisa dados brutos, como também procura padrões nos dados que podem gerar mais insights.

Por fim, o Deep Learning é um aplicativo de terceira camada que analisa dados e seus padrões indo ainda mais longe. O computador usa algoritmos avançados desenvolvidos por cientistas de dados que fazem mais perguntas sobre os dados com a capacidade de produzir ainda mais insights.

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