A onda da inteligência artificial está varrendo o mundo, e muitas palavras estão sempre em nossos ouvidos: inteligência artificial (Inteligência Artificial), aprendizado de máquina (Aprendizado de Máquina), aprendizado profundo (Aprendizagem Profunda). Muitas pessoas sempre têm uma vaga compreensão do significado dessas-palavras de alta frequência e da relação por trás delas. Este artigo esclarece o significado dessas palavras na linguagem mais simples, o que pode ajudar a todos a entender melhor a relação entre elas.
De carros a smartphones, assistentes digitais e até robôs. Não estamos falando apenas dos novos recursos inovadores que aparecem todos os dias. Além disso, dispositivos, computadores e máquinas estão executando tarefas de forma inteligente. Como eles fazem isso? — Através da inteligência artificial, também conhecida como IA.
O termo "inteligência artificial" foi cunhado pela primeira vez pelo cientista cognitivo John McCarthy, que escreveu em seu livro: "Esta pesquisa é baseada na suposição de que qualquer comportamento de aprendizagem ou outra característica intelectual pode, em princípio, ser uma descrição precisa, de modo que uma máquina ser construído para simulá-lo." Desde então, a inteligência artificial tem assombrado a mente das pessoas e incubado lentamente em laboratórios de pesquisa científica. Nas décadas que se seguiram, a inteligência artificial foi invertendo suas polaridades, ou foi chamada de profecia do futuro deslumbrante da civilização humana, ou jogada no lixo como as fantasias de lunáticos tecnológicos. Até 2012, ambas as vozes existiam simultaneamente.
Figura|Ramo de Pesquisa em Inteligência Artificial
Após 2012, graças ao aumento da quantidade de dados, à melhoria do poder computacional e ao surgimento de novos algoritmos de aprendizado de máquina (deep learning), a inteligência artificial começou a explodir. No entanto, o atual trabalho de pesquisa científica está concentrado na parte fraca da inteligência artificial, e é muito esperançoso que um grande avanço seja feito em um futuro próximo. A maior parte da inteligência artificial nos filmes está retratando uma forte inteligência artificial, e essa parte é difícil de alcançar no mundo real atual. (A inteligência artificial é geralmente dividida em inteligência artificial fraca e inteligência artificial forte. A primeira permite que as máquinas tenham a capacidade de observar e perceber, e podem atingir um certo nível de compreensão e raciocínio, enquanto a inteligência artificial forte permite que as máquinas adquiram capacidades adaptativas e resolver alguns problemas que não eram problemas encontrados anteriormente).
Espera-se que a inteligência artificial fraca faça avanços, como isso é alcançado e de onde vem a "inteligência"? Isso se deve em grande parte a uma abordagem à inteligência artificial – aprendizado de máquina.
Usamos o método mais simples para visualizar a relação entre os três.
Inteligência artificial
Simplificando, a inteligência artificial descreve as várias maneiras pelas quais uma máquina interage com o mundo ao seu redor. Com inteligência avançada -humana, uma máquina ou dispositivo de IA pode imitar o comportamento humano ou executar tarefas como um humano por meio dos efeitos combinados de software e hardware.
Podemos ver muito sobre inteligência artificial hoje, como reconhecimento de fala (usado em dispositivos inteligentes de assistente pessoal), reconhecimento facial (usado em filtros atualmente populares nas mídias sociais) ou reconhecimento de objetos (como pesquisar maçã e imagem de laranjas).
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é uma abordagem ou subconjunto de inteligência artificial que enfatiza o "aprendizado" em vez de programas de computador. Uma máquina usa algoritmos complexos para analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões nos dados e fazer uma previsão, um processo que não exige que um humano escreva instruções específicas no software da máquina. Depois de confundir um pudim de creme com uma laranja, o reconhecimento de padrões do sistema melhora com o tempo, à medida que aprende com seus erros e se corrige como um ser humano.
Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que impulsiona grandes avanços na inteligência computacional. Ele usa muitos dados e poder de computação para simular redes neurais profundas. Essencialmente, essas redes imitam a conectividade do cérebro humano, classificando conjuntos de dados e descobrindo correlações entre eles. Com o conhecimento recém-adquirido (sem intervenção humana), a máquina pode aplicar seus insights a outros conjuntos de dados. Quanto mais dados uma máquina processar, mais precisas serão suas previsões.
Por exemplo, um dispositivo de-aprendizagem profunda pode examinar big data, como cor, forma, tamanho, tempo de maturação e origem da fruta, para determinar com precisão se uma maçã é uma maçã verde ou uma laranja é uma laranja-de-sangue.
As diferenças entre IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo não são tão óbvias quanto maçãs e laranjas, são mais sutis. O aprendizado de máquina é um método para alcançar a inteligência artificial, e o aprendizado profundo é uma tecnologia para alcançar o aprendizado de máquina. Agora você entende a diferença entre eles?
