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 da 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 artifical vs. machine learning vs. deep learning

Inteligência artificial. Machine learning. Deep learning. Embora esses termos estejam se tornando cada vez mais comuns, para muitas pessoas eles ainda parecem o tema de um filme de ficção científica. Vamos simplificar as coisas e tentar definir rapidamente cada termo:

• Inteligência artificial (IA): Ações do computador que imitam a tomada de decisão humana com base em dados e experiências aprendidas.
• Machine learning (ML): Processos que permitem aos computadores tirarem conclusões a partir dos dados apresentados. ML é um subconjunto da IA que permite aos computadores aprenderem coisas que estão além de suas linhas de código.
• Deep learning: Processos que permitem aos computadores resolverem problemas complexos. Deep learning é um subconjunto de ML que permite o processamento em subcamadas neurais.

História da IA

A própria ideia de inteligência artificial remonta à década de 1950 com o advento das técnicas e habilidades computacionais nas máquinas. O objetivo é simples: ir além do simples do uso do computador como uma calculadora para tomar frente à 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 ampla 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 do poder do computador a partir da década de 1980 significou que o machine learning mudaria as possibilidades da IA.

A evolução do machine learning

As decisões baseadas em regras funcionaram em situações simples, com uso de variáveis claras. Mesmo o xadrez simulado por computador é baseado em uma série de decisões baseadas em regras que incorporam variáveis como quais peças estão no tabuleiro, em que posições estão e de quem é a vez. O problema é que 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 aprendem.

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 conclusões com base nos resultados obtidos. Por exemplo, se um algoritmo de machine learning for 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 horários incomuns ou em lojas em uma localização geográfica diferente.

Tal processo requer conjuntos extensos 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 rostos em uma imagem, criaram problemas.

Nos anos 2000, a tecnologia deu mais um passo à frente e a solução para isso foi criar uma metodologia de aprendizado que imitasse o cérebro humano.

Deep learning vs. machine learning

O deep learning funciona dividindo as informações em relacionamentos interconectados – essencialmente fazendo deduções com base em uma série de observações. Ao gerenciar os dados e os padrões deduzidos pelo machine learning, o deep learning cria uma série de referências a serem usadas para a tomada de decisões. Como é o caso do machine learning padrão, quanto maior o conjunto de dados para aprendizado, mais refinados serão os resultados do deep learning.

Uma maneira simples de explicar esse método é que ele permite que pistas de contexto inesperadas sejam tomadas no processo de tomada de decisão. Pense em como uma criança aprende a ler. Ao se depararem com "Os carros são rápidos" elas podem reconhecer a palavra "carros", mas não identificam "rápidos". No entanto, com algum esforço, elas podem deduzir o significado da oração com base em inferências e contexto. "Rápido" é uma palavra que as crianças provavelmente já ouviram em relação a carros antes, a ilustração pode mostrar linhas para indicar velocidade e elas podem saber como as letras R e A funcionam juntas. São itens individuais, como "reconheço essa letra e sei como ela soa?" Porém, quando colocados em conjunto, o cérebro da criança consegue decidir como o tudo funciona e como ler a oração. Por sua vez, isso reforçará como dizer a palavra "rápidos" na próxima vez que ler essa palavra novamente.

É assim que o deep learning funciona: dividindo vários elementos para tomar decisões de machine learning sobre eles e, em seguida, observando como eles estão interconectados para deduzir um resultado final.

Software de inteligência artificial

O software de inteligência artificial pode usar a tomada de decisão e a automação alimentadas por machine e deep learning para aumentar a eficiência de uma organização. Da modelagem preditiva à geração de relatórios e à automação de processos, a inteligência artificial pode transformar a maneira como uma organização opera, criando melhorias na eficiência e na precisão. A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece a base para a gestão de dados na nuvem impulsionada por IA e ML.