IA vs. machine learning

Inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) são dois tipos de soluções de software inteligentes que estão impactando como a tecnologia passada, atual e futura é projetada para imitar qualidades mais humanas.

No núcleo, a inteligência artificial é uma solução de tecnologia, sistema ou máquina que se destina a imitar a inteligência humana para executar tarefas enquanto se aprimora iterativamente com base nas informações coletadas.

O machine learning é um subconjunto de IA que se concentra na construção de um sistema de software que pode aprender ou melhorar o desempenho com base nos dados que consome. Isso significa que toda solução de machine learning é uma solução de IA, mas nem todas as soluções de IA são soluções de machine learning

Inteligência artificial vs. aprendizado de máquina vs. aprendizado profundo

Inteligência Artificial. Machine learning. Aprendizado profundo. Embora esses termos estejam se tornando cada vez mais populares, para muitas pessoas ainda se sentem como o tema de um filme de ficção científica. Vamos simplificar as coisas e experimentar a definição de uma linha de cada termo:

  • Inteligência artificial (IA): Ações de computador que mimetizam a tomada de decisão humana com base em experiências e dados aprendidos.
  • Aprendizado de máquina (ML): Processos que permitem que os computadores extraiam conclusões dos dados. ML é um subconjunto de IA que permite que os computadores aprendam fora de sua programação.
  • Aprendizado profundo: processos que permitem que os computadores resolvam problemas muito complexos. O aprendizado profundo é um subconjunto de ML que viabiliza os cálculos em redes neurais multicamadas.

Histórico de IA

A própria ideia de inteligência artificial remonta à década de 1950 com o advento de técnicas e habilidades computacionais em máquinas. O objetivo era simples: ir além de usar um computador como um meio de cálculo e realmente conduzir a tomada de decisão.

Isso significava que os computadores precisavam ir além do cálculo de decisões com base nos dados existentes; eles precisavam avançar com uma visão mais detalhada de várias opções para um raciocínio dedutivo mais calculado. Como isso é praticamente realizado, entretanto, tem exigido décadas de pesquisa e inovação. Uma forma simples de inteligência artificial é criar sistemas baseados em regras ou especialistas. No entanto, o advento do aumento da potência do computador a partir da década de 1980 significava que o machine learning mudaria as possibilidades de IA.

A evolução do aprendizado de máquina

As decisões baseadas em regras funcionaram para situações mais simples com variáveis claras. Mesmo o xadrez simplificado por computador é baseado em uma série de decisões baseadas em regras que incorporam variáveis, como quais peças estão no tabuleiro, quais posições eles estão e quem por sua vez é. O problema é que todas essas situações exigem um certo nível de controle. Em determinado momento, a capacidade de tomar decisões com base simplesmente em variáveis e em regras if/then não funcionou.

O truque, então, foi imitar COMO humanos aprenderam.

O machine learning foi introduzido na década de 1980 com a ideia de que um algoritmo poderia processar grandes volumes de dados e, em seguida, começar a determinar as conclusões com base nos resultados que estava obtendo. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina tiver sido alimentado com um grande volume de transações de cartão de crédito com regras if/then para sinalizar fraudes, ele poderá começar a identificar fatores secundários que criaram um padrão, como quando uma conta compra algo em horas incomuns ou em lojas em uma localização geográfica diferente.

Esse processo exigia grandes conjuntos de dados para começar a identificar padrões. Mas, embora conjuntos de dados envolvendo caracteres alfanuméricos claros, formatos de dados e sintaxe possam ajudar o algoritmo envolvido, outras tarefas menos tangíveis, como identificar faces em uma imagem, criaram problemas.

Na década de 2000, a tecnologia deu mais um passo em frente e a solução para isso foi criar uma metodologia de aprendizagem que imita o cérebro humano.

Aprendizagem profunda vs. machine learning

O aprendizado profundo funciona dividindo as informações em relacionamentos interconectados, tornando as deduções baseadas em uma série de observações. Ao gerenciar os dados e os padrões deduzidos pelo aprendizado de máquina, o aprendizado profundo cria várias referências a serem usadas para tomada de decisões. Como acontece com o aprendizado de máquina padrão, quanto maior o conjunto de dados para aprendizado, mais refinados serão os resultados do aprendizado profundo.

Uma maneira simples de explicar o aprendizado profundo é que ele permite que pistas de contexto inesperadas sejam tomadas no processo de tomada de decisão. Considere como uma criança aprende a ler. Se eles veem uma frase que diz "Cars ir rápido", eles podem reconhecer as palavras "carros" e "ir", mas não "rápido". No entanto, com algum pensamento, eles podem deduzir toda a sentença por causa de pistas de contexto. "Rápido" é uma palavra que eles provavelmente terão ouvido em relação aos carros antes, a ilustração pode mostrar linhas para indicar velocidade, e eles podem saber como as letras F e A funcionam juntos. São itens individuais, como "reconheço essa letra e sei como ela soa?" Mas quando reunidos, o cérebro da criança é capaz de tomar uma decisão sobre como funciona e ler a sentença. E, por sua vez, isso reforçará como dizer a palavra "rápida" na próxima vez que ela vir.

É assim que o aprendizado profundo trabalha - eliminando vários elementos para tomar decisões de aprendizado de máquina sobre eles, verificando como eles estão interconectados para deduzir um resultado final.

Software de inteligência artificial

O software de inteligência artificial pode usar a tomada de decisões e a automação com tecnologia de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para aumentar a eficiência de uma organização. Da modelagem preditiva à geração de relatórios para a automação de processos, a inteligência artificial pode transformar a forma como uma organização opera, criando melhorias em eficiência e precisão. A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) fornece a base para o gerenciamento de dados baseado em nuvem com IA e ML.