AI, redes neurais e machine learning
No mundo tecnológico de hoje, termos como AI (artificial intelligence), redes neurais e machine learning (também referido com ML ou como aprendizagem de máquina) são frequentemente usados como sinônimos. Porém, embora todos eles sejam relacionados, cada um desses conceitos tem características e aplicações distintas.
Neste post, nós vamos explorar o que cada um desses termos significa, enfatizando suas principais diferenças e seus respectivos papéis no desenvolvimento das aplicações do futuro.
Inteligência Artificial (AI)
Inteligência Artificial ou AI é um ramo que se dedica, de forma abrangente, a criar máquinas inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. Isso envolve uma ampla gama de capacidades, incluindo resolução de problemas, tomada de decisões, compreensão da linguagem natural e reconhecimento de padrões. Os sistemas de IA são desenvolvidos visando imitar a cognição humana.
Principais características da AI:
- Capacidade generalizada de resolução de problemas.
- Capacidade de aprender e se adaptar aos dados.
- Tomada de decisão autônoma.
- Raciocínio e compreensão visando imitar a capacidade humana.
Algumas aplicações de AI:
- Carros autônomos.
- Assistentes pessoais virtuais (por exemplo, Siri, Alexa).
- Algoritmos de jogo (por exemplo, Deep Blue, AlphaGo).
- Sistemas de detecção de fraude.
- Sistemas generativos (por exemplo, algoritmos de arte generativa, algoritmos de criação de textos e vídeos).
Ou seja, a AI é uma área de estudo, desenvolvimento e criação de aplicações inteligentes.
Machine learning (ML): a base da aprendizagem da AI
ML é uma subárea da AI. Ela se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que computadores aprendam e melhorem seus desempenhos em tarefas específicas a partir de suas exposições a dados. Ou seja, os algoritmos de ML são projetados para identificar padrões e fazer previsões ou decisões com base em dados de treinamento. Esse treinamento é, na verdade, o processo de aprendizagem fundamental para muitas aplicações de AI.
Principais características dos algoritmos de ML:
- São capazes de aprender com dados.
- Realizam previsões ou decisões com base em padrões.
- Melhoram seus desempenhos de forma iterativa por meio de treinamento.
Alguns exemplos de aplicações de ML:
- Sistemas de recomendação (por exemplo, recomendações Netflix, sugestões do YouTube).
- Algoritmos para reconhecimento de fala (por exemplo, assistentes de voz).
- Classificação de imagens (por exemplo, identificação de objetos em fotos, identificação de pessoas por equipamentos de segurança).
- Diagnóstico médico (por exemplo, identificação de anomalias em exames de imagens como mamografias e tomografias).
Entenda o termo algoritmo: Um algoritmo é um conjunto de instruções bem definidas para executar uma tarefa específica. Um algoritmo de computador é um tipo particular de algoritmo desenvolvido para ser executado por um computador ou em um disposivito de computação.
Redes Neurais: algoritmos inspirados no cérebro
As redes neurais são um subconjunto de algoritmos da ML. Elas têm como principal característica serem inspiradas na estrutura do cérebro humano. Isso significa que esses algoritmos consistem em nós interconectados (também chamados de neurônios artificiais) dispostos em camadas como mostrado na imagem abaixo. As interconexões dos neurônios de uma rede neural simulam as sinapses de nosso cérebro. São essas interconexões que mudam durante a fase de treinamento de uma rede, para que ela aprenda.
As redes neurais são algoritmos extremamente poderosos e importantes em AI. Elas são particularmente adequadas para tarefas que envolvem grandes conjuntos de dados e padrões complexos.
Se você já conhecia o termo rede neural, provavelmente também já ouviu falar sobre deep learning. Deep learning é um tipo de rede neural caracterizada pela estrutura com muitas camadas.
Principais características das redes neurais:
- São inspiradas na estrutura do cérebro e dos neurônios biológicos.
- São capazes de realizar extrações automáticas de padrões de dados.
- Têm aprendizagem a partir de exposições a dados.
- São capazes de modelar relações complexas em dados.
Algumas aplicações de Redes Neurais:
- Análise de imagens e vídeos (por exemplo, reconhecimento de imagens, detecção de objetos).
- Processamento de linguagem natural (por exemplo, tradução de idiomas, interações linguísticas por texto e voz, análise de sentimentos).
- Carros autônomos.
- Cuidados de saúde (por exemplo, diagnóstico de doenças a partir de imagens médicas).
- Detecção de fraudes.
Conclusão
Em resumo, embora a AI, a ML e as redes neurais estejam intimamente relacionadas, elas desempenham papéis distintos no mundo da tecnologia. A AI tem o objetivo mais amplo de criar máquinas inteligentes. A ML fornece os mecanismos de aprendizagem para sistemas de AI. Já as redes neurais são uma ferramenta de ML para modelar padrões complexos. Compreender essas diferenças é fundamental para qualquer pessoa interessada na área de inteligência artificial.
