Diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning
Crescemos muito com o advento da tecnologia computacional, e a internet possibilitou que nós pudéssemos avançar em algumas direções que antes eram fruto somente da imaginação do Homem. Então, devemos nos perguntar: de que forma isso ocorreu? A resposta pode estar nestas palavras: inteligência artificial, machine learning e deep learning.
Estes três conceitos estão interligados; juntos, formam a maior área de desenvolvimento tecnológico atualmente. A inteligência artificial é a grande hospedeira do machine learning e do deep learning.
Para qualquer coisa que carregue o conceito de inteligência é necessário a explicação de outra ideia: a aprendizagem. Nenhum de nós consegue ser inteligente sem passar pelo processo de aprender; por conta disso, os conceitos de machine learning e deep learning são o que regem a inteligência artificial, atualmente.
Afinal, o que Inteligência artificial, machine learning e deep learning possuem em comum? Bora lá que vamos te explicar!
Inteligência Artificial
A inteligência artificial surgiu na década de 50, quando alguns cientistas queriam projetar computadores que fossem capazes de reproduzir comportamentos humanos. Basicamente, o conceito engloba a possibilidade e a habilidade das máquinas raciocinarem e tomarem as próprias decisões.
O objetivo é que a IA possa ajudar na hora de um dispositivo executar uma atividade que antes era restrita ao conhecimento humano, essa característica permite que as empresas automatizem alguns processos.
Toda essa ideia é baseada no próprio ser humano, na nossa biologia cerebral. Os exemplos são vastos e é quase impossível não encontrarmos algo em nossa rotina que não possui um toque de IA.
Quando compramos um carro com piloto automático, por exemplo, o automóvel está programado cognitivamente para que ele possa conduzir o veículo sem que haja interferência de um agente externo. Ou ainda, um estabelecimento comercial, que adquire câmeras que possam monitorar o local e identificar comportamentos suspeitos.
Mas nada disso acontece se não tivermos a tecnologia que ajuda a máquina a pensar. É aí que entra o conceito de Machine Learning.
Machine Learning
Este conceito trabalha com a ideia de que o software possa, através de algoritmos, captar dados e interpretá-los. Enquanto a IA é a ideia da máquina pensar, o machine learning é a capacidade da mesma de rearranjar dados pré selecionados, identificar padrões e tomar decisões. Porém, existem limitações quanto a essa capacidade de interpretar dados.
O trabalho manual ainda é muito extenso pela quantidade de algoritmos que precisam ser construídos. O software precisa receber os dados, e seus significados para poder interpretá-los.
Por vezes, nem sempre há uma certeza completa, o que não deixaria o equipamento preciso. Imagine que o estabelecimento tenha uma câmera que possua uma margem de falha relativamente alta, isso poderia ocasionar em um erro e prejudicar alguém.
Por conta disso, surgiu a deep learning, e é dele que falaremos agora.
Deep Learning
Devido à limitação com os algoritmos, surgiu a ciência do deep learning, que é uma subárea do machine learning. No deep learning o computador recebe uma carga extensa de imagens, assim, ele consegue interpretar os dados da forma mais clara e correta possível de forma autônoma.
Como dissemos, tudo é baseado nas redes neurais do ser humano. No deep learning, essas redes são maiores e mais eficientes, passando por um processo de triagem de dados mais sofisticado do que no machine learning. Por causa disso, a máquina é capaz de encontrar praticamente todos os padrões possíveis.
O instrumento precisa de um número grande de imagens, para então, ela mesma interpretar todos os padrões, aproveitar os dados das fases iniciais e tomar decisões que beiram o 100% de acerto.
Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: o que um gato e um cientista do Google têm a ver com isso? Ficou curioso? Nós vamos te explicar!
Em 2012, o cientista do Google, Andrew Ng, aumentou significativamente o tamanho das redes neurais e colocou 10 milhões de vídeos do YouTube para desenvolver essa ideia através de um uso massivo de dados. Andrew fez com que essas redes neurais pudessem identificar automaticamente imagens de gatinhos em vídeos do YouTube.
Foi seu trabalho que rendeu uma visão de futuro ainda maior para a inteligência artificial, pois ele, juntamente com sua equipe, ajudou a popularizar técnicas e conceitos que hoje são fundamentos da Deep Learning Moderna, o que possibilitou ampliar horizontes e reconhecer que algumas coisas, antes inimagináveis, pudessem de fato serem concretizadas.
Queremos você aprendendo cada vez mais
Quando você aprende alguma coisa – não igual a um computador, é claro! – nós da Gryfo temos o prazer de sermos o promotor desse conhecimento. A formação faz parte dos valores de uma empresa, assim como ampliar e difundir esses conceitos ajudam no desenvolvimento do público e da sociedade em geral.