Machine learning x AI: como entender as diferenças

Pode parecer que machine learning é um conceito recente, mas, na verdade, o termo foi cunhado há mais de 70 anos pelo cientista da computação Arthur Samuel. Ele definiu machine learning como “o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”, o que ainda é uma definição muito adequada e precisa.

Em termos mais modernos, machine learning é um subconjunto da IA que usa algoritmos avançados para processar grandes quantidades de dados e imitar a forma como os humanos aprendem. Isso significa essencialmente que, quanto mais informações ele processa, mais preciso pode se tornar e melhor ficará na resolução de problemas. Isso é feito analisando os dados para identificar relações e padrões. Há quatro tipos diferentes de machine learning: machine learning supervisionado, machine learning não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço.

O motivo pelo qual o machine learning é tão útil é que ele pode aprender rapidamente a realizar atividades complexas, sem precisar de algoritmos personalizados para o problema que está resolvendo. Isso faz com que seja excelente para prever tendências, automatizar rapidamente tarefas complexas e identificar padrões ou anomalias em dados.

Leia nosso guia O que é machine learning? para ter uma visão geral mais abrangente do machine learning e seus recursos.

Diferentemente do machine learning, a inteligência artificial não é uma tecnologia específica. Na verdade, é um amplo campo de abordagens destinadas a realizar tarefas e resolver problemas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui machine learning, bem como aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e visão computacional.

As aplicações da IA são infinitas, mas os usos comuns incluem resolução de problemas, aprendizagem, percepção, comunicação, tomada de decisões e criatividade, entre outros. Atualmente, o tipo mais popular de inteligência artificial é a IA generativa. Essa forma de IA pode criar coisas como conteúdo escrito, música, código de computador e arte. Apps de IA generativa como ChatGPT, DALL·E e Midjourney ganharam popularidade devido à natureza impressionante de seus resultados.

Mas há muita controvérsia em torno da IA generativa, especialmente sobre preocupações com plágio e alucinações. Isso decorre da tecnologia que utiliza conteúdo existente para informar como cria seu próprio conteúdo “original”. Conforme o campo da IA continuar a crescer, continuará a haver questionamentos sobre sua ética e será um desafio por si só decidir e aplicar formas de manter todos seguros.

Apesar de os termos serem frequentemente usados de forma intercambiável, machine learning e IA são conceitos separados e distintos. Como já mencionamos, machine learning é um tipo de IA, mas nem toda IA é ou usa machine learning. Embora haja uma grande sobreposição (falaremos mais sobre isso adiante), eles geralmente têm capacidades, objetivos e escopos diferentes.

O objetivo mais amplo da IA é criar aplicações e máquinas que possam simular a inteligência humana para executar tarefas, enquanto o machine learning se concentra na capacidade de aprender com os dados existentes usando algoritmos como parte do objetivo mais amplo da IA.

A IA pode resolver diversos problemas em vários setores: desde carros autônomos até diagnósticos médicos e escrita criativa. Às vezes, esses problemas são semelhantes, mas muitas vezes são totalmente diferentes.

O machine learning, por outro lado, tem recursos muito mais limitados. Os algoritmos são ótimos na análise de dados para identificar padrões e fazer previsões. Mas o machine learning não consegue resolver problemas mais amplos nem ser adaptado da mesma forma que a IA.

A melhor maneira de ver a diferença entre eles é que o machine learning é uma engrenagem (uma só, mas importante) na máquina que é a IA. Essa máquina pode ser uma bicicleta ou um foguete espacial. Pode não ser tão dinâmica, mas é uma parte vital que não pode ser ignorada ou considerada garantida.

Quando falamos sobre machine learning e IA, o termo “sobreposição” é um pouco enganador. Não é que eles se sobreponham, mas o machine learning costuma ser uma parte importante e integrante da própria aplicação de IA, da mesma forma que sua capacidade de aprender como ser humano não está separada da sua inteligência.

A melhor maneira de entender isso é observar algumas das principais maneiras pelas quais o machine learning potencializa a IA:

O principal objetivo da IA é imitar a inteligência e as habilidades humanas, como raciocínio, tomada de decisões e adaptabilidade. Isso é conseguido com uma combinação de técnicas, mas o método mais crítico é quase sempre o machine learning. Isso porque esses algoritmos de machine learning possibilitam que a IA analise informações, identifique padrões e adapte seu comportamento.

Da mesma forma, a tomada de decisões e as previsões são partes essenciais de quase todas as ferramentas de IA. Isso ocorre porque avaliar informações, pesar opções e decidir o melhor próximo passo é parte integrante de qualquer inteligência. O machine learning possibilita que as ferramentas de IA tomem essas decisões orientadas por dados. Os algoritmos de machine learning analisam grandes quantidades de dados para identificar os padrões que facilitam essa tomada de decisão.

Embora tenhamos dito que o machine learning tem um escopo mais limitado, ele possibilita que as ferramentas de IA resolvam e lidem com problemas variados em diferentes setores. O machine learning está por trás de muitas dessas aplicações, fazendo com que a IA possa ser tão dinâmica.

A IA, alimentada pelo machine learning, tem potencial para resolver uma quantidade infindável de problemas em vários campos. Mas como é isso na prática? Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA já está automatizando tarefas e simplificando problemas complexos:

• IA generativa. A criatividade não é mais uma característica exclusiva da humanidade. A IA e o machine learning tornaram possível que as máquinas embelezassem genuinamente a arte, gerassem canções e até escrevessem poesia. Ela também pode escrever código e documentação, bem como criar materiais de treinamento ad hoc.

• Automação de processos. A IA não apenas automatizará processos tediosos e repetitivos, mas, graças ao machine learning, poderá aprender a melhorá-los e otimizá-los. Isso pode variar desde a simplificação das comunicações de atendimento ao cliente até a análise de dados financeiros complexos.

• Insights orientados por dados. A tomada de decisões é uma parte fundamental do trabalho e da vida. Mas, às vezes, é impossível obter todos os dados necessários para tomar a melhor decisão. A IA pode analisar grandes quantidades de dados num curto espaço de tempo, identificando a melhor decisão com base nos dados relevantes.

• Personalização e recomendação. Devido à sua capacidade de aprender e se adaptar, a IA com machine learning pode criar experiências genuinamente pessoais. Seja para assistirmos a programas de TV no streaming ou contratarmos um seguro, esses sistemas podem aprender nosso comportamento e preferências para garantir que seja mostrado apenas aquilo que queremos ver.

Aqui na Elastic®, trabalhamos muito para simplificar ao máximo o aproveitamento do poder da IA e do machine learning em sua própria aplicação. Para conseguir isso, criamos o Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). O ESRE é um conjunto de ferramentas para desenvolvedor projetadas para ajudar você a criar aplicações de IA com tecnologia de busca de maneira rápida e fácil. Com o ESRE, você pode criar:

• Busca semântica. Além dos recursos de correspondência de palavras-chave da Elastic, o ESRE permite que você use embeddings vetoriais e modelos transformadores para entender o significado mais profundo por trás das solicitações dos usuários.

• Classificação de relevância. Os melhores recursos de classificação do mercado, como a busca tradicional por palavra-chave e a busca híbrida (combinando busca vetorial e de texto), podem ser usados para todos os tipos de domínios de informação.

• Banco de dados vetorial. Os recursos completos do ESRE incluem a criação de embeddings e o armazenamento e recuperação de vetores.

• Ferramentas de ingestão de dados. Esse conjunto de ferramentas inclui um rastreador da web, conectores de banco de dados, integrações de dados de terceiros e conectores customizados com APIs.

• Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER). Um modelo de recuperação de vetor esparso, treinado pela Elastic, permite realizar buscas semânticas para obter resultados mais relevantes. É um modelo fora do domínio, o que significa que não requer ajuste fino em seus próprios dados, tornando-o adaptável para vários casos de uso imediato.

• Traga seu próprio modelo. Use qualquer plataforma e modelo de IA que desejar com nossa integração de terceiros ou nossos modelos de terceiros (como GPT-3 e 4).

No ano passado, também lançamos o Elastic AI Assistant para o Security e o Observability. O AI Assistant é um companheiro de IA generativa que faz a ponte entre você e nossa plataforma de analítica de busca. Isso significa que você pode fazer perguntas em linguagem natural sobre o estado ou a postura de segurança do seu app, e o assistente responderá com base no que encontrar nos dados privados da sua empresa.

A IA e o machine learning não são mais coisa de ficção científica: eles estão revolucionando tudo, da arte à saúde. Mas embora possam parecer intercambiáveis, há uma diferença clara e distinta entre as duas tecnologias. A IA é uma tecnologia grande e ambiciosa, alimentada pelo machine learning nos bastidores.

À medida que ambas as tecnologias continuam a se desenvolver, as possibilidades são infinitas. E na Elastic, temos o compromisso de fazer com que essas ferramentas sejam acessíveis. Desde os poderosos recursos do ESRE até os assistentes de IA que facilitam a vida do DevOps e dos analistas de segurança, esperamos poder contribuir para o mundo crescente da inteligência artificial, do machine learning e das soluções que eles trarão para os mais variados problemas.

Quando estiver pronto(a), veja aqui quatro maneiras para ajudar você a aproveitar os insights dos dados da sua empresa:

1. Inicie uma avaliação gratuita e veja como a Elastic pode ajudar sua empresa.

2. Conheça nossas soluções para ver como a Elasticsearch® Platform funciona e como nossas soluções atenderão às suas necessidades.

3. Discover 2024 technical trends: How search and generative AI technologies are evolving (Tendências técnicas para 2024: como as tecnologias de busca e IA generativa estão evoluindo).

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