Saiba as diferenças entre machine learning e inteligência artificial

Machine Learning e Inteligência Artificial são termos que criaram um burburinho no mundo da tecnologia, e por um bom motivo. Eles estão ajudando as empresas a otimizar processos e a descobrir dados para tomar melhores decisões de negócios, auxiliando-as a trabalhar de maneira mais inteligente. Em suma, estão se tornando soluções essenciais para as empresas manterem uma vantagem competitiva.

Essas tecnologias são responsáveis ​​por recursos como reconhecimento facial em smartphones, experiências de compras online personalizadas, assistentes virtuais em residências, entre outros.

Para adotar a solução certa para o seu negócio, é fundamental entender a diferença entre os dois conceitos. Continue a leitura e saiba mais sobre o assunto.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que permite que sistemas aprendam e realizem tarefas normalmente associadas ao intelecto humano, como reconhecimento de fala, tomada de decisões e percepção visual.

Usando a inteligência artificial, as máquinas aprendem, resolvem problemas e identificam padrões, fornecendo insights aos humanos em pesquisa ou negócios. Para aprender mais sobre IA, vamos ver alguns exemplos básicos dela em ação.

Robótica

Os robôs industriais são bons exemplos de IA. Eles têm a capacidade de monitorar sua própria precisão e desempenho, e sentir ou detectar quando a manutenção é necessária — para evitar tempo de inatividade. Além disso, eles têm a capacidade de atuar em um ambiente novo ou desconhecido.

Assistentes pessoais

Outro exemplo de IA são as ferramentas de assistente pessoal, que são dispositivos de interação Humano-IA. Os assistentes pessoais mais populares são Home (do Google), Siri (da Apple), Alexa (da Amazon) e Cortana (da Microsoft).

Esses assistentes pessoais permitem que os usuários encontrem informações, reservem hotéis, adicionem eventos a calendários, respondam a perguntas, agendem reuniões, enviem mensagens ou e-mails, e assim por diante.

O que é machine learning?

Machine learning (ML) — ou aprendizado de máquina — é uma subcategoria da inteligência artificial. A IA é o panorama da criação de máquinas semelhantes às humanas, e o ML ensina as máquinas a aprender com os dados sem a ajuda explícita de humanos.

O aprendizado de máquina usa algoritmos projetados para ingerir conjuntos de dados e aprender com o tempo, por meio de parâmetros definidos e sistemas de recompensa, melhorando em tarefas específicas. Para saber mais, vamos ver alguns exemplos básicos de aprendizado de máquina.

Recomendações de produtos

A maioria dos sites de comércio eletrônico tem ferramentas de aprendizado de máquina que fornecem recomendações de diferentes produtos com base em dados de históricos.

Imagine que você pesquisou livros de aprendizado de máquina na Amazon e depois comprou um deles. Se você voltar à página inicial da Amazon, ela vai mostrar uma lista de livros relacionados ao aprendizado de máquina.

Essa ferramenta também faz recomendações com base no que você gostou, ao que foi adicionado ao seu carrinho e outros comportamentos relacionados.

Filtragem de spam e malware de e-mail

E-mails em massa comerciais indesejados (spam) se tornaram um grande problema para os usuários da internet. Hoje em dia, a maioria dos provedores de serviços de e-mail usa ferramentas de aprendizado de máquina para aprender e identificar automaticamente e-mails de spam e mensagens de phishing.

Os filtros de spam do Gmail e do Yahoo, por exemplo, fazem mais do que apenas verificar e-mails de spam usando regras preexistentes: eles geram novas regras com base no que aprenderam à medida que continuam em suas operações de filtragem de spam.

Como as duas tecnologias funcionam?

Os equívocos populares tendem a colocar a IA em uma ilha com robôs e carros autônomos, mas essa abordagem falha em reconhecer a principal aplicação prática da inteligência artificial: processar a grande quantidade de dados gerados diariamente. Ao aplicar estrategicamente a IA a certos processos, a coleta de insights e a automação de tarefas ocorrem em uma escala e taxa inimagináveis.

Analisando as “montanhas” de dados criados por humanos, os sistemas de IA realizam pesquisas inteligentes, interpretando textos e imagens para descobrir padrões em dados complexos. Em seguida, ela age de acordo com esses aprendizados.

Quais são os componentes básicos da inteligência artificial?

Muitas das tecnologias revolucionárias de IA são palavras-chave comuns, como “processamento de linguagem natural”, “aprendizado profundo” e “análise preditiva” — tecnologias de ponta que permitem que os sistemas de computador entendam o significado da linguagem humana, aprendam com a experiência e façam previsões, respectivamente.

Compreender o jargão de IA é a chave para facilitar a discussão sobre as aplicações dessa tecnologia no mundo real. As tecnologias são disruptivas, e revolucionam a maneira como os humanos interagem com os dados e tomam decisões. Em função disso, devem ser entendidas em termos básicos por todos nós.

Como uma máquina é capaz de aprender?

O aprendizado de máquina é uma técnica de análise de dados que ensina os computadores a fazer o que é natural para humanos: aprender com a experiência. Os algoritmos de machine learning usam métodos computacionais para “aprender” informações diretamente dos dados, sem depender de uma equação predeterminada como modelo.

Ele se concentra no desenvolvimento de algoritmos que podem analisar dados e fazer previsões. Além de ser usado para prever quais filmes da Netflix você pode gostar ou o melhor caminho para seu Uber, o aprendizado de máquina está sendo aplicado aos setores de saúde, farmacêutico e ciências biológicas para auxiliar no diagnóstico de doenças, na interpretação de imagens médicas e para acelerar o desenvolvimento de medicamentos.

Como machine learning e inteligência artificial têm sido usados pelas empresas?

Hoje, existem inúmeras aplicações de machine learning e inteligência artificial nos espaços de consumo e negócios. Confira alguns exemplos. 

IA para experiência, serviço e suporte do cliente

Um dos casos de uso corporativo mais comuns para IA gira em torno de experiência do cliente, serviço e suporte. Os chatbots, por exemplo, usam algoritmos de machine learning e processamento de linguagem para entender as solicitações dos clientes e respondê-las adequadamente. Eles fazem isso mais rápido do que os humanos e com custos mais baixos.

A IA também fornece funções de recomendação, que usam dados do cliente e análises preditivas para sugerir produtos que os consumidores provavelmente precisam ou desejam.

Os sistemas inteligentes também podem ajudar os funcionários a atender melhor os clientes, valendo-se de análises semelhantes às usadas em chatbots e mecanismos de recomendação para dar sugestões aos colaboradores enquanto atendem os clientes. O sistema pode propor as próximas melhores ações, como levar adiante as discussões com o cliente e como apresentar determinada opção direcionada.

IA para marketing direcionado

Provedores de pesquisa, varejistas online e outras entidades da internet usam sistemas inteligentes para entender os usuários e seus padrões de compra, de forma a selecionar anúncios para os produtos específicos que eles provavelmente desejam ou precisam. Cada anúncio (na internet) é colocado por máquinas e projetado para otimizar as taxas de cliques.

A IA também ajuda as empresas a oferecer marketing direcionado no mundo real. Algumas organizações começaram a combinar tecnologias inteligentes, incluindo reconhecimento facial e software geoespacial junto a análises, usando as tecnologias para primeiro identificar clientes e, em seguida, promover produtos, serviços ou vendas projetados para corresponder às suas preferências pessoais.

À medida que os serviços de machine learning e inteligência artificial se tornam mais populares, eles continuam a automatizar os processos existentes, fornecer maior percepção e trazer o big data para a solução de grandes problemas nas empresas.

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