A Inteligência Artificial (IA) tem sido algo transformador no cenário atual, mas termos como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e IA Generativa (GenAI) são frequentemente usados de forma intercambiável, o que leva a confusões. Este artigo tem como objetivo desmistificar esses conceitos, destacando suas diferenças e significância na indústria atual.
Os investimentos em IA estão se tornando cada vez mais substanciais (“Relatório Stanford AI Index” publicado no Fórum Econômico Mundial, KPMG, Unite.AI, All About AI). No entanto, muitas pessoas ainda não têm uma compreensão clara das diferenças entre IA, ML, DL e GenAI. Essa lacuna muitas vezes leva a expectativas irreais e investimentos mal direcionados. Então, como essas tecnologias se diferem e como podemos aplicá-las de maneira eficaz?
Nosso objetivo é fornecer uma compreensão clara desses conceitos, apresentando a perspectiva dos autores Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Andrew Ng. Eles abordaram amplamente esses conceitos e sua aplicabilidade na resolução de problemas específicos, os quais serão discutidos ao longo deste artigo.
O que é Inteligência Artificial (IA)?
A IA é um campo amplo dentro da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Ela abrange várias tecnologias, desde sistemas baseados em regras até algoritmos avançados que podem aprender e se adaptar. Implementar IA pode ser complexo e caro, exigindo dados de alta qualidade e algoritmos sofisticados.
A IA é classificada em duas categorias: IA Restrita, projetada para executar tarefas específicas, e IA Geral, que pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa. Dentro da IA, o Machine Learning (ML), o Deep Learning (DL) e a IA Generativa (GenAI) são subconjuntos, cada um projetado para diferentes objetivos e variando em complexidade. Essas tecnologias, embora interconectadas, desempenham papéis distintos no avanço das capacidades da IA.
O que é Machine Learning (ML)?
Machine Learning é um subcampo da IA que utiliza algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. Amplamente utilizado em aplicações como filtragem de spam, recomendações de produtos e detecção de fraudes, o ML requer grandes volumes de dados e pode ser suscetível a vieses se os dados de treinamento não forem representativos.
O ML é dividido em três categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado de reforço.
- Aprendizado Supervisionado: Esse método treina o modelo com dados rotulados, aprendendo a mapear entradas para saídas, como na classificação de e-mails ou no reconhecimento de voz. Algoritmos comuns incluem regressão linear, regressão logística, Support Vector Machine (SVM) e Redes Neurais.
- Aprendizado Não Supervisionado: Dados não rotulados são usados para identificar padrões ocultos, como na análise de clusters e segmentação de clientes. Também é usado para redução de dimensionalidade, o que ajuda a simplificar os dados, mantendo informações importantes. Algoritmos comuns incluem K-means, Análise de Componentes Principais (PCA) e Clusterização Hierárquica.
- Aprendizado de Reforço: Aprende a tomar decisões sequenciais interagindo com um ambiente, maximizando recompensas cumulativas. As aplicações incluem jogos, robótica e otimização de sistemas dinâmicos, usando algoritmos como Q-Learning, Redes Q Profundas (DQN) e Algoritmos de Gradiente de Políticas.
O que é Deep Learning (DL)?
Deep Learning, um subconjunto de ML, utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para modelar e entender padrões complexos nos dados. Ele revolucionou o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem natural (NLP). O DL requer computação de alto desempenho e hardware especializado, como GPUs. No entanto, interpretar os modelos de DL pode ser desafiador.
O que é IA Generativa (GenAI)?
GenAI é um subconjunto de DL que foca em criar novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como Generative Adversarial Networks (GANs) e transformers (ex: GPT-4). As aplicações incluem criação de conteúdo, design de produtos, arte e entretenimento. Abordar questões éticas, como deepfakes e vieses no conteúdo gerado, tem sido um grande desafio para as empresas.
Diferenças entre as aplicações de AI, ML, DL e GenAI
Vamos analisar alguns exemplos de aplicações para entender melhor as diferenças entre AI, ML e DL.
AI: Siri e Alexa são exemplos de aplicações de AI. Elas conseguem entender linguagem natural e usam conceitos como ML, DL e GenAI nos bastidores para executar tarefas como configurar alarmes, fazer chamadas telefônicas e tocar música.
ML: A Netflix usa ML para recomendar filmes aos usuários. O algoritmo aprende com o histórico de visualização do usuário e recomenda filmes com base em padrões semelhantes. Embora este seja o exemplo mais comum de aplicação de Machine Learning, ele também pode ser usado para resolver problemas em qualquer setor, como apresentado em nossos casos de uso de gerenciamento de ativos florestais e manutenção preditiva de máquinas industriais.
DL: O Facebook usa DL para reconhecer rostos em fotos. O algoritmo aprende a partir de um grande conjunto de dados e cria uma rede neural que consegue reconhecer rostos em novas fotos, nunca vistas antes. Outro exemplo de DL são os carros autônomos. Esses carros usam DL para reconhecer objetos, como pedestres e outros carros, e tomar decisões com base nesse reconhecimento. O algoritmo aprende com um grande conjunto de imagens e cria uma rede neural profunda que pode fazer previsões precisas em tempo real.
GenAI: O GPT-4 da OpenAI pode gerar textos coerentes e contextualmente relevantes com base em um determinado comando, permitindo aplicações como criação automatizada de conteúdo, assistentes virtuais e ferramentas de escrita criativa. Além disso, Generative Adversarial Networks (GANs) são usados para criar imagens realistas, como gerar novas obras de arte ou produzir imagens fotorrealistas de pessoas que não existem.
Para resumir, AI, ML, DL e GenAI são tecnologias relacionadas, mas diferentes. Inteligência Artificial refere-se a máquinas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como entender a linguagem natural e tomar decisões. Machine Learning é um subconjunto da AI que foca em permitir que as máquinas aprendam com os dados. Deep Learning é um subconjunto de ML que se concentra na construção de redes neurais que podem aprender com grandes quantidades de dados. GenAI, um subconjunto de AI, gera novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como GANs e transformers.
Entender as distinções entre AI, ML, DL e GenAI é crucial para que as empresas aproveitem essas tecnologias da melhor, otimizem recursos e alcancem melhores resultados, usando a melhor ferramenta de acordo com o contexto do seu trabalho. Ao alinhar os investimentos em tecnologia com os objetivos de negócios, as empresas podem impulsionar a inovação e obter uma vantagem competitiva.
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