No domínio da inovação tecnológica, dois termos misturam-se frequentemente e, por vezes, são mesmo utilizados indistintamente: Aprendizagem automática (AM) e Inteligência Artificial (IA). Embora estes conceitos estejam indubitavelmente relacionados e interligados, representam facetas distintas no panorama mais vasto da tecnologia e da informática.
Definição de aprendizagem automática
A aprendizagem automática, na sua essência, é um subconjunto da Inteligência Artificial. Envolve sistemas e algoritmos que permitem aos computadores aprender com os dados e melhorar o seu desempenho em tarefas específicas sem programação explícita. Na sua essência, os algoritmos de aprendizagem automática utilizam padrões e métodos estatísticos para permitir que as máquinas melhorem progressivamente as suas capacidades.
Existem três tipos principais de aprendizagem automática:
-
Aprendizagem supervisionada: Envolve o treino de um modelo em dados rotulados, em que o algoritmo aprende a partir de pares de entrada-saída e prevê resultados quando recebe uma nova entrada.
-
Aprendizagem não supervisionada: Neste cenário, o modelo trabalha com dados não rotulados, tentando encontrar padrões ou estruturas no conjunto de dados sem orientação específica sobre o resultado.
-
Aprendizagem por reforço: Este tipo envolve algoritmos que aprendem por tentativa e erro através da interação com um ambiente. O sistema recebe feedback sob a forma de recompensas ou penalizações com base nas suas acções.
Compreender a Inteligência Artificial
A inteligência artificial, por outro lado, representa um conceito mais amplo que engloba máquinas ou sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. A IA tem por objetivo simular os processos da inteligência humana, como a aprendizagem, o raciocínio, a resolução de problemas, a perceção e a compreensão da linguagem.
A IA engloba várias tecnologias, incluindo a aprendizagem automática, mas vai para além delas. A IA envolve, por exemplo, sistemas especializados, que são sistemas baseados em regras que emulam a capacidade de tomada de decisões de um perito humano num domínio específico.
Principais diferenças
Embora a aprendizagem automática seja uma componente crucial da IA, a distinção reside no seu âmbito e aplicação:
-
Âmbito: A aprendizagem automática é um subconjunto da IA, centrando-se especificamente em permitir que as máquinas aprendam com os dados. A IA, por outro lado, engloba uma gama mais vasta de tecnologias e metodologias para além da simples aprendizagem a partir de dados.
-
Aplicação: Os algoritmos de aprendizagem automática são aplicados a uma vasta gama de tarefas, desde o reconhecimento de imagens ao processamento de linguagem natural e aos sistemas de recomendação. A IA, no entanto, engloba estas aplicações, bem como sistemas especializados, robótica e outros domínios que simulam a inteligência humana.
