Inteligência artificial e machine learning: a revolução tecnológica ao seu alcance

Inteligência artificial e machine learning fazem parte das tecnologias de ponta hoje em dia. Nas indústrias e na área de científica, esses dois fenômenos produzem avanços vitais para a maneira como usamos máquinas e ferramentas inteligentes ao nosso favor.


A Pix Force tem como base o uso dos conhecimentos e aplicações de ambos nas soluções que proporciona ao mercado, com especialidade em produtos com visão computacional.


Mas o que é inteligência artificial? Qual o significado de machine learning? Qual a diferença entre inteligência artificial e machine learning? Vamos descobrir!


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Como funciona a inteligência artificial?

A inteligência artificial (I.A.), como o nome diz, não se origina do humano, mas das máquinas. Ainda que replique modelos humanos de funcionamento, o trabalho é feito por um computador ou dispositivo — daí o termo “artificial”.


Em resumo, a I.A. é a tecnologia que permite que máquinas aprendam com as experiências e realizem tarefas que normalmente seriam feitas por humanos. Basicamente, sistemas de I.A. realizam buscas e pesquisas inteligentes, interpretando textos, imagens e outros fatores para identificar padrões em dados complexos. Depois da identificação, a I.A. pode agir de acordo com suas conclusões.


Neste caso, a programação da I.A. foca em três aspectos cognitivos: o de aprendizagem, o de racionalização e o de auto-correção. No primeiro, a programação foca em acumular dados e criar regras para transformá-los em informações úteis.


Essas regras são os algoritmos, e dão aos sistemas as instruções para realizarem determinada tarefa. No processo de racionalização, a programação se preocupa em selecionar o melhor algoritmo para alcançar o objetivo proposto.


Por fim, na auto-correção, a programação visa ajustar com regularidade os algoritmos, buscando que eles ofereçam os resultados mais confiáveis possíveis.


Setores e segmentos da I.A.

Existem diversos processos inclusos na inteligência artificial, como machine learning e visão computacional, ambas muito presentes nos produtos da Pix Force. O objetivo da empresa é justamente aplicar essas tecnologias para solucionar os problemas da indústria, trazendo novas soluções e contribuindo com maior eficiência para o setor.


Deste modo, a visão computacional é uma técnica que faz uso de deep learning (um subconjunto do machine learning que usa redes neurais artificiais para processar dados) junto ao reconhecimento de padrões para interpretar o conteúdo de uma imagem.


Isso pode incluir gráficos, tabelas, imagens, bem como textos e vídeos. A visão computacional está muito presente hoje, tanto na indústria como na pesquisa. Lembrando que a visão computacional é a aplicação da Inteligência Artificial, que utiliza da visão de máquina para aumentar a eficiência do olhar humano.


Como funciona o machine learning?

O machine learning (M.L.) é o aprendizado de máquina, e também faz parte dos processos de I.A. Nele, os sistemas computacionais podem aprender de maneira automática e se aprimorarem de acordo com a experiência, sem necessariamente serem programados.


O M.L. foca no desenvolvimento de algoritmos que podem analisar dados e fazer previsões. A técnica constrói modelos previsíveis de dados que podem fornecer respostas úteis para tomar decisões importantes.


Utiliza-se de conceitos estatísticos, bem como abordagens matemáticas para trabalhar com dados complexos. Existem diferentes abordagens para o machine learning, as duas principais sendo a supervisionada e a não-supervisionada.


Na primeira, o computador possui informações de entrada e as informações das respostas desejadas; o objetivo é aprender o padrão que correlaciona os dois. Na segunda, não há nenhum tipo de informação prévia, e o algoritmo vai descobrindo por si mesmo a estrutura presente nos dados processados.


Qual a diferença entre inteligência artificial e machine learning?

Agora que chegamos até que neste artigo, fica mais fácil entender a diferença entre I.A. e M.L. Neste caso, a Inteligência Artificial é um termo “guarda-chuva” e abrangente, que inclui vários aspectos e técnicas. O machine learning é um deles. Ou seja, o aprendizado de máquina está dentro do conceito de inteligência aritificial.


Em resumo, I.A. é um conceito que se refere à criação de máquinas inteligentes capazes de simular as capacidades e comportamentos humanos, enquanto o M.L. é uma aplicação da I.A., que permite que as máquinas aprendam com os dados sem uma programação prévia explícita.


Refoçando, o machine learning está dentro da inteligência artificial, pois é um subproduto dela. O objetivo da I.A. é criar sistemas computacionais inteligentes, que possam solucionar problemas complexos. Já o do M.L. é permitir que as máquinas aprendam com os dados, para assim dar respostas precisas.


Na I.A., os sistemas podem variar para diferentes atividades que serão realizadas como um humano faria, enquanto no M.L. os dados entregues visam tarefas específicas, e as máquinas são treinadas para determinadas tarefas. Em suma, a I.A. é abrangente, o machine learning é mais específico.


Exemplos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser usada em muitos dispositivos. Vamos aos exemplos:


  • Chatbots

  • Pagamentos eletrônicos

  • Pesquisa e recomendação de algoritmos

  • Mídias sociais

  • Rede online de propagandas

  • Editores de textos

  • Sistemas de reconhecimento facial

  • Dispositivos smart,

  • E-commerce,

  • Serviços de streaming

  • Exploração espacial.


Existem ainda os níveis de I.A.: a I.A. fraca, a I.A. média e a I.A. forte. A primeira inclui a maioria dos sistemas de I.A. que conhecemos hoje e a segunda se refere a sistemas mais robustos, como o Siri da Apple, a Alexa da Amazon, bem como veículos autônomos.


Contudo, ainda não alcançamos a I.A. forte. Teoricamente, ela seria uma forma de inteligência artificial onde a máquina teria uma inteligência equivalente à dos humanos. Ou seja, ela teria uma consciência de si mesma, e a habilidade de resolver problemas, aprender e planejar para o futuro.


Um dos seus componentes seria a Super Inteligência Artificial, que iria superar a inteligência e habilidade do cérebro humano.


Exemplos de machine learning

Como dito antes, o M.L. permite que as máquinas aprendam com os dados recebidos, sem necessariamente serem programadas. Ele pode, por exemplo, fazer previsões usando algoritmos estatísticos, e realizar tarefas além do que foi proposto em sua programação inicial.


O machine learning permitiu muitos avanços na ciência da computação, e podemos vê-lo presente em fenômenos como reconhecimento de imagens e tradução de textos, por exemplo.


A propósito, o Pix Counter, um produto da Pix Force, também utiliza o reconhecimento de imagens através do machine learning, contabilizando itens através de uma imagem tirada por smartphone ou câmera. Se você quiser saber mais detalhes, acesse aqui e entenda!


Além do Pix Counter, existe inúmeros outros exemplos de M.L., tais como:


  • Reconhecimento de voz

  • Alertas no Google Maps

  • Chatbots

  • Extração de informações

  • Recomendações de propagandas em redes sociais e no Google

  • Carros autônomos

  • Dispositivos de vigilância em vídeo

  • Filtragem de spam em e-mails

  • Aplicativos de idiomas

  • Assistentes virtuais e etc.

Conclusão sobre inteligência artificial e machine learning

Ambos, I.A. e M.L. são importantíssimos na maneira como lidamos com os problemas do mundo moderno. E para promover soluções adequadas, a Pix Force busca oferecer o que há de melhor no uso de dispositivos que fazem uso de inteligência artificial e machine learning.


Reconhecemos que as empresas podem ter maior eficiência quando empregam tecnologias da inteligência artificial e aprendizado de máquina nas suas demandas internas. Por isso, a Pix Force possui inúmeras soluções para contribuir com seu negócio e trazer a visão computacional para te ajudar na resolução de problemas.


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