Machine learning e inteligência artificial: quais as diferenças?

Machine learning e inteligência artificial são dois dos componentes do mercado tecnológico que mais cresceram nos últimos anos. Segundo dados divulgados pelo Fortune Business Insights, o mercado global de IA foi avaliado em US$ 428 bilhões em 2022, enquanto o machine learning foi avaliado em US$ 26,03 bilhões.

Presentes em smartphones, equipamentos de reconhecimento facial, mecanismos de compra online ou assistentes virtuais, tais soluções oferecem às organizações cada vez mais uma vantagem competitiva.  Além disso, por meio destas inovações, também é possível construir máquinas e aplicações inteligentes.

Neste artigo você vai entender o que é, como funciona e quais as diferenças entre machine learning e inteligência artificial.

Aproveite a leitura!

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial ou IA é um software de computador que “imita” habilidades cognitivas humanas na execução de algumas tarefas, como análise de dados, raciocínio, tradução de idiomas, entre outros. 

Portanto, a IA é uma tecnologia que viabiliza a criação de sistemas que simulam a inteligência humana. Diferente de máquinas e sistemas automatizados, a IA não segue apenas um conjunto de instruções, mas também usa algoritmos que viabilizam o desenvolvimento da própria inteligência.

A IA conta com auxílio do machine learning, como aprendizado por reforço e redes neurais de aprendizado profundo. Desse modo, os principais diferenciais entre a IA e os sistemas tradicionais são:

• Interpretação de cenários e situações;
• Análise dos comportamentos;
• Previsão de ações.

Quais são os tipos de IA?

Ao todo, existem 4 tipos de Inteligência Artificial, algumas ainda em desenvolvimento:

• Reativa: o tipo mais simples de IA. São sistemas que não têm memória, trabalham com base nos acontecimentos atuais e reagem bem conforme o problema. No entanto, eliminam informações anteriores, para a obtenção de resultados novos e mais atualizados.
• Memória limitada: diferente da anterior, este tipo de máquina armazena dados em um curto período. De modo simples, ela imita a forma como os neurônios do nosso cérebro trabalham, ou seja, ele fica mais inteligente conforme as informações que recebe. 
• Teoria da mente: conhecida também como autoconsciência, ela pensa de forma semelhante ao ser humano, entende emoções e crenças e tem o poder de interagir socialmente com os humanos. Ela ainda está em desenvolvimento, e pode ter o potencial de compreender o mundo, entidades de pensamentos e ações.
• Autoconhecimento: assim como a anterior ainda está em desenvolvimento, sendo uma IA do futuro. Ela vai além dos modelos já projetados, pois visa compreender as emoções, estar ciente de si mesmo e seu estado. Ela seria capaz, ainda, de sentir ou prever sentimentos alheios. Apesar da condução de estudos, esta é a mais distante da realidade, pois ainda há muito a se descobrir sobre o cérebro humano.

Os dois últimos tipos de IA, se desenvolvidos, irão operar com auxílio do machine learning – conceito que veremos adiante. 

Onde a inteligência artificial é utilizada?

A seguir, listamos as principais utilizações e campos onde a IA está sendo implementada. Nestas áreas, a IA desempenha um importante papel no auxílio de tarefas básicas.

• Assistentes pessoais: auxiliam em tarefas básicas, como na criação de lembretes de reuniões e atividades do dia a dia. Além disso, este tipo de IA reconhece comandos de voz,  armazena as solicitações e com base nelas prevê o comportamento do usuário, a fim de melhorar sua experiência. As mais conhecidas são a Alexa e a Siri. 
• Segurança: a IA pode evitar ataques digitais, pois ela consegue identificar estas ações muito mais rápido que um humano. Além disso, a tecnologia analisa os diferentes modelos de ataque e cria mecanismos de neutralização, a fim de evitar novas ocorrências. 
• Predições: algumas máquinas baseadas em IA podem prever comportamentos e cenários, com base em algumas circunstâncias. Assim, ela pode ser usada em campanhas de marketing, por exemplo, pois pode compreender o comportamento humano diante de tais situações.
• Vendas: a IA proporciona um atendimento de qualidade ao cliente, por meio da personalização. A partir das informações fornecidas pelo consumidor entender, a máquina compreende mais rapidamente as suas necessidades.
• Educação: a IA atua como um professor 24 horas por dia, que pode ser consultado em qualquer horário, e ainda, fornece um ensino de qualidade personalizado.

O que é Machine Learning?

O machine learning ou aprendizado de máquina, em sua tradução literal, é um subcampo da Inteligência Artificial. Em síntese, ele consiste na extração de conhecimento a partir da análise dos dados. Portanto, podemos dizer que ele é um software que aprende por meio da experiência, sem ser explicitamente programado.

O machine learning opera por meio de algoritmos que aprendem por conta própria, utilizando como base o histórico de  informações armazenadas. Ele utiliza, ainda, uma grande quantidade de dados estruturados e semiestruturados  para gerar resultados precisos e fornecer previsões.

O principal intuito desta tecnologia é auxiliar no desenvolvimento de aplicações com potencial de identificar padrões dos mais simples aos mais complexos. Com base nisso, o machine learning constrói modelos baseados em comportamentos.

Entre as principais funções do aprendizado de máquina, se destacam as seguintes:

• Reconhecimento facial; 
• Aprendizado de idiomas;
• Análises e diagnósticos.  

Quais os tipos de machine learning?

Assim como na Inteligência Artificial, o aprendizado de máquinas pode ser caracterizado de três formas, sendo:

• Aprendizagem supervisionada: neste modelo, os dados são rotulados, ou seja, é possível conhecer as variáveis de destino. Por meio deste método, os sistemas conseguem prever resultados futuros com base em dados passados. Mas, é importante ressaltar que ele necessita de pelo menos uma variável de entrada e saída para ser treinado. 
• Aprendizagem não supervisionada: diferente da anterior, este mecanismo não é supervisionado e trabalha com dados não rotulados. Seu principal objetivo é encontrar padrões por conta própria. Este tipo de sistema consegue identificar recursos analisando dados de entrada. Assim, uma vez que estas informações são legíveis, os padrões se tornam mais evidentes.
• Aprendizagem por reforço: opera a partir do treinamento de um agente, que será preparado para concluir uma tarefa em um ambiente incerto. O agente irá receber informações para essa tarefa, e ao concluir as etapas será recompensado, isso mede o quão bem-sucedido ele foi na atividade.

Onde o machine learning é utilizado?

O aprendizado de máquina é utilizado em diversas ferramentas comumente utilizadas no nosso dia a dia, como em:

• Reconhecimento facial, de voz e frases;
• Previsão para diferentes produtos e tarefas;
• Sugestão de produtos e amizades em redes sociais, títulos em canais de streaming;
• Atendimento personalizado ao cliente, com auxílio de robôs e sistemas de identificação de dúvidas;
• Auxilia a identificar possíveis fraudes em sistemas bancários;
• Cálculos matemáticos, que podem, inclusive, auxiliar no mercado financeiro;
• Análise de prontuários, processamento genético e entrega de diagnósticos médicos.

Estes são apenas alguns exemplos. Na prática, o machine learning pode ser utilizado para diversas outras tarefas, inclusive, para o controle de temperaturas e produção de energia.

E o que é deep learning?

O deep learning – ou aprendizado profundo, em tradução livre – é um subconjunto do machine learning, que lida com algoritmos inspirados na estrutura e funções do cérebro humano. Ele opera com camadas em cadeia, que de modo hierarquizado, realiza análises, a partir de um complexo processamento de dados e informações específicas.

Além disso, o deep learning pode trabalhar com uma alta quantia de dados, estruturados ou não. O conceito central deste modelo está em suas redes neurais artificiais, que possibilitam que a máquina tome decisões.

Ele pode ser usados, para:

• Identificação de fraudes: por meio da leitura de algoritmos complexos, ele consegue identificar padrões suspeitos de comportamento, e assim, impedir esses ataques, criando ações preventivas contra potenciais fraudadores.
• Análise de sentimentos: ideal para agências publicitárias, que trabalham com anúncios e campanhas de venda. O deep learning pode ser utilizado para identificar a forma como o cliente recebe as informações (percepções iniciais) e como ele se sente diante do produto. Assim, é possível compreender o que o consumidor espera, e ainda, aprimorar estratégias.

Mas, afinal, o que diferencia o deep learning e o machine learning?

De modo simples, o que distingue os dois é a forma como os dados são apresentados à máquina. Enquanto o machine learning necessita de dados estruturados, o deep learning conseguem operar sem essa estrutura de dados, uma vez que possui várias redes neurais.

Machine learning e inteligência artificial: qual a diferença?

Como vimos até aqui, Machine Learning e Inteligência Artificial são componentes tecnológicos que se complementam entre si. Enquanto a IA busca executar tarefas de forma similar ao humano, o aprendizado de máquina visa criar habilidade de aprendizagem semelhante à de uma pessoa.

Portanto, enquanto a IA simula o comportamento, o machine learning é o mecanismo que permite que isso aconteça por meio do seu método de aprendizagem.

De modo geral, ambas se complementam e se relacionam entre si, sendo que o machine learning depende exclusivamente do uso da IA.

Como unir machine learning e inteligência artificial?

Até aqui você entendeu os conceitos de machine learning e inteligência artificial, e viu como eles operam em conjunto, a fim de oferecer os melhores resultados.

Abaixo, destacamos alguns serviços que combinam IA e machine learning. Confira!

Chatbots

O chatbot nada mais é do que um software que simula um ser humano em uma conversação. Ele permite solucionar dúvidas simples dos usuários que entram em contato com a empresa em um fluxo de interação conversacional, fluido e amigável.

Seu principal objetivo é fornecer resposta de forma muito semelhante a uma pessoa. Para isso, este mecanismo utiliza o aprendizado de máquina para armazenar informações do usuário e entender como ele se comporta. Assim, o chatbot consegue simular mais facilmente essa conversação de forma mais “humana”.

Análise de dados

A combinação entre machine learning e inteligência artificial possibilita maior precisão na análise de dados, trazendo informações mais robustas e confiáveis. Dessa forma, o aprendizado de máquina compreenderá melhor os anseios e desejos dos clientes. 

Quando combinadas, as duas tecnologias oferecem um cenário mais próximo às expectativas do cliente, o que permite à empresa alcançar novos leads, ampliar as vendas, dentre outras possibilidades.

Predição 

Como mencionamos, o machine learning é capaz de aprender o comportamento humano a partir da coleta de dados, e assim, criar insights com base nestas informações. 

Dessa forma, por meio da mineração de dados, coleta de estatísticas e uso da inteligência artificial, as análises preditivas – processos que antecipam eventos e/ ou tendências – podem ser otimizadas. 

Ou seja, a partir de uma ferramenta assim é possível ter acesso a informações confiáveis sobre os mais variados cenários do mercado. Isso facilita a tomada de decisões e a criação de planos que melhoram os processos da empresa, trazendo uma vantagem competitiva.

E como a Ingram Micro pode auxiliar?

De modo geral, machine learning e inteligência artificial operam em conjunto para mudar a forma como a maioria das atividades são realizadas. Eles podem trazer maior agilidade para o fluxo de trabalho, redução de gastos operacionais, melhoria da experiência do usuário e ainda auxiliam na criação de relatórios, oferecendo insights para otimização de processos.

Desta forma, essas tecnologias auxiliam no mapeamento de processos e contribuem para a tomada de decisões, aumentando, assim, a produtividade da equipe e potencializando os resultados de uma empresa.

Quando o assunto é machine learning e inteligência artificial, conte com quem entende do assunto e possui uma vasta experiência no mercado. 

A BRLink, empresa parte do grupo Ingram Micro, possui um amplo catálogo de serviços, incluindo machine learning e inteligência artificial, que irão auxiliar no processo de transformação digital da empresa. Entre em contato e saiba mais!