AI vs aprendizado de máquina: Qual é a diferença entre eles?

Inteligência artificial e aprendizado de máquina são duas das palavras mais quentes do mundo da tecnologia. Eles se tornaram tão difundidos em nossas vidas que nem percebemos que estamos usando IA e aprendizado de máquina várias vezes ao dia. Costumamos usar os dois termos de forma intercambiável, sem perceber que eles não são exatamente a mesma coisa. Nesta comparação entre IA e aprendizado de máquina, vamos nos aprofundar no que são e como diferem.

Pesos pesados ​​de tecnologia como Google, Facebook, Tesla, Apple e Microsoft estão gastando bilhões de dólares todos os anos para melhorar os recursos de IA e aprendizado de máquina de seus produtos e serviços. A IA é usada em todos os tipos de coisas, desde robôs que estão roubando nossos empregos a pesquisas na web e muito mais.

O que é inteligência artificial (IA)?

Inteligência artificial é um termo genérico, que significa a capacidade artificial de pensar. Os algoritmos de IA podem imitar as funções cognitivas dos humanos para executar uma determinada tarefa de maneira inteligente. A IA pode ser integrada a um sistema para dar às máquinas a capacidade cognitiva de executar tarefas.

A AI trabalha com instruções if-then, que são regras estabelecidas pelos programadores. As instruções if-then são freqüentemente chamadas de ‘mecanismos de regras’ ou ‘gráfico de conhecimento’. Dependendo do objetivo para o qual foi criada, a IA recolhe as informações que você fornece, as processa com base em regras pré-determinadas e fornece a saída.

Existem várias maneiras pelas quais os algoritmos de IA podem simular a inteligência humana. Seu smartphone, banco, alto-falante inteligente, TV inteligente e outros itens usam inteligência artificial diariamente. Ele promete trazer grandes mudanças ao diagnóstico médico, entretenimento, carros autônomos e muito mais nos próximos anos.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, o que significa que todo ML é AI, mas nem todo AI é ML. Diferentemente do gráfico de conhecimento e dos mecanismos de regras da IA, o aprendizado de máquina é capaz de aprender com as experiências / dados aos quais está exposto. Ele pode modificar seus próprios algoritmos para evoluir sem exigir nenhuma intervenção humana.

Pense em ML como um bebê recém-nascido. Como é exposto a diferentes experiências, ele começa a formar sua própria compreensão do mundo e se ajusta continuamente para prosperar nesse mundo. Os algoritmos de aprendizado de máquina tentam minimizar erros e maximizar a precisão.

Gigantes de tecnologia como Nvidia, Google, Amazon e Microsoft estão concentrando grande parte de seus esforços no aprendizado de máquina. Cada vez mais, as máquinas podem gostar de humanos.

Atualmente, o aprendizado de máquina está sendo usado em carros autônomos, pesquisas na web, e-mails, alto-falantes inteligentes, medicina, genética e muito mais. Os programas de ML estão ajudando os profissionais de marketing a entender melhor o comportamento do consumidor. Eles também estão ajudando os cientistas a descobrir como o genoma humano funciona.

Os serviços do Google, como pesquisa na web, email e Maps, usam o aprendizado de máquina para oferecer uma experiência personalizada. Os algoritmos do Gmail podem prever e mostrar o que você provavelmente responderá a um e-mail. Nem sempre é preciso, mas está melhorando com o tempo, à medida que os algoritmos de aprendizado de máquina do Google continuam aprendendo com bilhões de comunicações por email.

IA vs aprendizado de máquina: Conclusão

A inteligência artificial torna as máquinas inteligentes, dando-lhes a capacidade de imitar funções cognitivas dos seres humanos. O aprendizado de máquina é o facilitador da IA, permitindo que os programas aprendam e ajustem constantemente seus próprios algoritmos para melhorar ao longo do tempo. O aprendizado de máquina se tornou o subconjunto de IA que mais cresce.