Imagine trigêmeos: fisicamente, eles são muito parecidos. Nossa primeira impressão é de que são idênticos e, além disso, eles estão vestidos e penteados da mesma maneira, o que torna tudo ainda mais difícil. Não sabemos como distingui-los e estamos constantemente trocando seus nomes porque não sabemos quem é quem. Os trigêmeos ficam fartos porque, por mais que sejam parentes e semelhantes, são pessoas completamente diferentes.
No mundo dos dados, é um pouco assim. Referir-se à inteligência artificial está se tornando cada vez mais complexo porque ela é frequentemente confundida com aprendizado de máquina (machine learning) ou aprendizagem profunda (deep learning). Por que esses termos são usados de forma intercambiável e quais são as diferenças entre eles? Isso ocorre porque eles são muito próximos e têm coisas em comum, mas, ao mesmo tempo, são muito diferentes um do outro.
Em termos gerais, poderíamos dizer que a DL é um subconjunto do ML, que, por sua vez, é um subconjunto da IA. Este gráfico ajuda a entender isso um pouco melhor:
Inteligência Artificial: uma máquina capaz de imitar o raciocínio humano
A Inteligência Artificial é uma disciplina da ciência da computação que desenvolve algoritmos responsáveis pelo processamento de dados resultantes do aprendizado de experiências anteriores. Ela funciona de forma semelhante ao nosso cérebro: recebe estímulos e processa essas informações para gerar conhecimento. Portanto, basicamente, o objetivo da IA é criar máquinas que imitem as capacidades dos seres humanos.
Diferentemente de outros sistemas de computador, a inteligência artificial não precisa ser programada especificamente para cada cenário. Podemos ensiná-la coisas (machine learning) ou ela pode aprender sozinha (deep learning). Examinaremos esses dois conceitos específicos a seguir.
Das regras de neg ócios ao aprendizado de máquina
Antes do surgimento do aprendizado de máquina na década de 1980, as regras de decisão de negócios eram, em sua maioria, conjuntos de instruções codificadas manualmente com base no conhecimento de especialistas em negócios. Com o aprendizado de máquina, essas regras surgem a partir de dados coletados anteriormente: o conhecimento de negócio desempenha um papel fundamental na formação dessa engenharia.
Basicamente, o especialista precisa determinar quais fatores podem influenciar os resultados a serem previstos, e o algoritmo seleciona automaticamente a maneira ideal de combinar esses fatores. Em outras palavras, um modelo é "treinado". A questão principal é: com base em meus dados, qual é a melhor regra que posso criar para resolver meu problema de negócios?
Assim, podemos definir o aprendizado de máquina como um ramo da inteligência artificial que tem algoritmos capazes de aprendizado automatizado por meio do treinamento de seus modelos. É um método de análise de dados em que essa inteligência é capaz de treinar a si mesma por meio desses dados, identificar padrões e tomar decisões sem intervenção humana.
Quais são as particularidades do Deep Learning?
O Deep Learning é uma forma de aprendizagem automática, mas muito mais inovadora, algo como sua evolução. Um algoritmo de DL é capaz de encontrar padrões ocultos nos dados por si só, combiná-los e criar regras de decisão muito mais eficientes. Portanto, o grande valor da aprendizagem profunda é essa capacidade de identificar padrões automaticamente.
Um sistema de DL está constantemente analisando dados, de forma semelhante à humana. Para fazer isso, ele se baseia em camadas de estruturas de algoritmos. Esses algoritmos são chamados de redes neurais artificiais e tentam imitar a função dos neurônios humanos. Isso significa lidar com problemas mais complexos, como a compreensão de conceitos em imagens, vídeos, textos, sons, séries temporais e todos os dados não estruturados imagináveis. Obviamente, lidar com dados mais complexos implica em algoritmos mais complexos. E para extrair padrões complexos suficientemente bons, você precisa de muitos exemplos (dados), muito mais do que um modelo de ML. Portanto, é um tipo de aprendizado mais avançado do que o aprendizado de máquina.
Mas não imagine a aprendizagem profunda como um modelo que aprende sozinho e pronto. Assim como um modelo de machine learning precisa de supervisão, os algoritmos de DL ainda precisam de dados rotulados adequadamente, uma avaliação do resultado do modelo e, é claro, uma avaliação do valor comercial que ele proporcionará. A falta de dados rotulados com precisão é um dos principais motivos pelos quais a DL pode falhar, não importa o quão avançada e inovadora ela seja.
Como essa engenharia é feita automaticamente pela máquina, a interpretação não é óbvia nem fácil para um ser humano, e as regras de decisão da aprendizagem profunda podem ser rejeitadas pelos analistas de negócios. De fato, a interpretação dos modelos de DL é um dos maiores desafios da pesquisa atual.
Em resumo, estas são suas diferenças:
Inteligência Artificial: uma disciplina que, por meio da combinação de algoritmos, desenvolve máquinas que tentam replicar ou imitar a inteligência humana.
Machine Learning: um subconjunto da IA, em que os seres humanos treinam essas máquinas algorítmicas para aprender com os dados e fazer previsões.
Deep Learning: a evolução do aprendizado de máquina em que os algoritmos são estruturados em redes neurais e são capazes de aprender por conta própria, entender esses dados e tirar suas próprias conclusões.
Independentemente de definirmos IA, Machine Learning ou Deep Learning, o ponto em comum é que cada um dos segmentos deve ser orientado por humanos. Essa inteligência humana no circuito é a chave para uma IA realmente responsável e transparente. Embora a IA empresarial esteja em seu auge, atraindo atenção e entusiasmo para o espaço da ciência de dados, é importante que as organizações se instruam e criem uma missão e uma visão responsáveis para a implementação da IA a fim de causar um impacto real.