O futuro já chegou: entenda a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learn

O termo “Inteligência Artificial” está cada vez mais em evidência e os conceitos de Machine Learning e Deep Learning embarcaram nesse sucesso. Embora muito falados e extremamente presentes na nossa rotina, muitas pessoas não sabem diferenciá-los.

Hoje, você vai aprender que os três recursos fazem parte da grande evolução tecnológica que permite que máquinas pensem como seres humanos e realizem tarefas, mas que cada um deles têm suas características individuais.

Continue a leitura para entender o significado dos termos e descobrir por que machine e deep learning são os pilares que sustentam a famosa inteligência artificial.

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial, popularmente conhecida pela IA, diz respeito a um sistema ou dispositivo que imita a inteligência humana para executar tarefas e aprimorar as ações conforme as informações que coleta ao longo do seu funcionamento.

Embora seu nome dê a impressão de que estamos falando de algo muito futurístico e distante da realidade, é importante que você saiba que a IA está presente em diversas aplicações que já estão inseridas no nosso dia a dia.

Um chatbot que responde suas perguntas em sites, por exemplo, utiliza a IA para compreender a dúvida enviada e fornecer respostas eficientes e rápidas. Os mecanismos de recomendação dos streamings também utilizam essa tecnologia para fornecer indicações automáticas de acordo com os programas que você costuma assistir.

De forma objetiva, a IA corresponde à capacidade de pensamento e análise de dados, não a uma função específica. Ainda que pareça assustador e seja difícil tirar a imagem de robôs que são muito parecidos com seres humanos da cabeça, vale lembrar que o objetivo principal dessa tecnologia é melhorar e facilitar as nossas ações e não substituí-las.

O que é Machine Learning?

Machine Learning ou, em português, aprendizado de máquina, é o nome dado a um sistema que utiliza algoritmos para organizar dados e reconhecer padrões. Os computadores aprendem com essas informações e passam a gerar insights sem necessidade de solicitação.

Mas se você está em dúvida sobre a relação entre esse conceito e a IA, a gente explica: o machine learning é a área da ciência da computação que torna a inteligência artificial possível. Basicamente, graças a essa tecnologia, os computadores conseguem procurar respostas sem que uma programação prévia tenha sido realizada para que eles façam as buscas.

Os algoritmos mostram o passo a passo necessário para a execução de uma tarefa. No machine learning, esses algoritmos aprendem com os dados entregues e usam esse conhecimento para realizar ações de forma autônoma. E, para complementar, quando novas informações aparecem, eles refazem os cálculos, se adaptam e continuam fornecendo respostas confiáveis.

Mas se você está se perguntando em que, efetivamente, o machine learning é utilizado, nós vamos te contar. Aplicativos de transporte e geolocalização usam esse recurso para diminuir o tempo de espera até a chegada de um carro e combinam as rotas com outros passageiros para reduzir os desvios.

A tecnologia também é utilizada na filtragem de e-mails de spam. O machine learning permite que sua caixa de entrada aprenda diversos sinais que indicam uma mensagem indevida e ainda personaliza os resultados de acordo com os e-mails que você costuma abrir.

O que é Deep Learning?

O último dos conceitos que visitaremos neste blogpost é o Deep Learning, que em português significa aprendizagem profunda. Trata-se de uma das vias do machine learning com a diferença de que, aqui, o objetivo é ensinar as máquinas a interpretar dados e agir de forma natural.

Com algoritmos de alto nível, a aprendizagem profunda ensina o dispositivo a imitar a rede neural do cérebro humano. De forma prática, isso quer dizer que os dados passam por várias camadas de processamento não lineares, que criam conexões e vão em diferentes direções para simular a forma de pensar dos neurônios.

Graças a essa tecnologia, máquinas são capazes de reconhecer imagens e fala, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas avançadas sem necessidade de interferência humana.

A principal aplicação do deep learning está relacionada a tarefas de classificação e reconhecimento de imagens e elas estão presentes no seu dia a dia. Quer ver?

Assistentes virtuais, como a Alexa, utilizam a tecnologia para executar as tarefas enviadas com comandos verbais. Aqui está o recurso de reconhecimento de fala. Já o seu celular, que identifica pessoas em imagens e vídeos, também utiliza os algoritmos de deep learning. Ele compara características faciais com outras que já estavam armazenadas no seu banco de dados.

É hora de esclarecer: qual é a relação entre IA, Machine Learning e Deep Learning?

Agora que você já conhece os três conceitos, fica bem fácil de entender: o machine learning e o deep learning são duas das principais técnicas que tornam a inteligência artificial possível.

O deep learning, que lidera o mundo da IA atualmente, permitiu que muitas aplicações práticas de machine learning pudessem acontecer. Afinal, é esse recurso que executa diversas tarefas e possibilita que inúmeras máquinas operem sem intervenção humana.

Estamos falando de ações que vão desde a recomendação de filmes e séries de acordo com o seu perfil consumidor, até carros que dirigem sozinhos. Isso quer dizer que, com os recursos de machine e deep learning, a IA pode evoluir e alcançar um nível que nós ainda pensamos que está muito distante do real.