No dia a dia, muito se fala sobre inteligência artificial(IA). Isso não é para menos, uma vez que esse conceito está aplicado em todos os lugares ao nosso redor. Inclusive, enquanto eu digito esse texto, estou constantemente recebendo ótimas sugestões para auto completá-lo, isso, claro, feito por algoritmos de IA.
Existe inteligência artificial em todas as áreas possíveis. Quando jogamos um jogo sozinho, existem dezenas de personagens imitando ações humanas para que o ambiente de gaming fique mais imersivo.
Na medicina, existe muita aplicação de inteligência artificial para a área clínica. Inclusive, fizemos um detector de câncer de mama com um algoritmo simples de IA.
Já nas empresas, existem vários tipos de algoritmos auxiliando na tomada de decisão, interface com o cliente e análises preditivas. Mas afinal, o que é, de fato, inteligência artifical?
Inteligência artificial: O que é isso?
Quando falamos sobre inteligência artificial, estamos falando sobre algoritmos, processos e modelos que tentam simular comportamentos humanos, ou até mesmo biológicos.
Os computadores são máquinas programadas, ou seja, eles farão exatamente tudo o que o programador vai solicitar, vírgula por vírgula.
O que a inteligência artificial tenta fazer é dar aos computadores a capacidade de tomar decisões por si só, sem nenhum auxílio humano para isso.
Isso é possível devido a duas coisas: Modelos matemáticos e dados. Os dados são muito importantes pois eles dão as informações para as máquinas trabalharem. E isso se assemelha bastante com os animais biológicos.
Você está aqui, lendo esse artigo, porque passou longos anos tentando aprender a falar, a escrever, a ler, a usar uma tecnologia, e etc. Nós, animais, somos computadores extremamente complexos com uma base de dados gigantesca armazenada em nossos cérebros.
É isso que tentamos fazer com as máquinas, programá-las para extrair informações de conjunto de dados e tomar decisões acerca deles.
Um exemplo disso pode ser o reconhecimento facial. Existe um modelo matemático por trás dele. Esse modelo é alimentado por milhares de fotos de rostos humanos. Após isso, esse modelo vai conseguir reconhecer alguns padrões, e logo logo estará sendo utilizado como validação de transações bancárias.
Inteligência Artificial: O que é machine learning?
Machine learning, ou aprendizado de máquina, entende-se como uma parte fundamental da inteligência artificial. Esse conceito diz respeito a softwares que conseguem mudar seu comportamento durante a sua aprendizagem.
Podemos ilustrar com um exemplo. Eu vou programar um software que dirá se alguém é alto ou baixo. Então, eu defino que se alguém tiver mais que 1,70m, essa pessoa é alta, caso contrário, é baixa.
Esse algoritmo não tem inteligência nenhuma envolvida. Ele nunca vai levar nada em consideração para classificar uma pessoa como alta, ou baixa. Apenas a altura que o programador inseriu.
Agora eu vou programar outro software que vai aprender a dizer se alguém é alto ou baixo. Primeiro, supondo que eu queira fazer esse algoritmo para brasileiros, eu reúno uma quantidade de dados com altura de pessoas e como elas mesmo se classificam.
Depois, eu programo o software para que, quando eu perguntar se alguém é alto ou baixo, ele analise o conjunto de dados que eu tinha fornecido anteriormente e, com base nele, afirme se essa pessoa é ou não alta.
O modelo que ele vai utilizar podem ser vários, agora o que é certo é que esse algoritmo é mais inteligente que o primeiro. Por que ele tem a capacidade de aprender. Se fizermos o mesmo teste em outro local, podemos inserir um novo conjunto de dados e fazer ele aprender de novo.
Sua resposta vai depender do conjunto de dados que ele dispõe. Isso é um exemplo de machine learning.
Conclusão
Sendo assim, espero que tenha ficado mais claro o significado dos conceitos de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Para estudar mais sobre isso, você deve começar com uma linguagem de programação, então leia sobre linguagem de programação para IA. Até a próxima!
Referências
https://www.mkt4edu.com/blog/inteligencia-artificial-e-machine-learning-qual-a-diferenca
