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Inteligência artificial e machine learning: qual a diferença?

Criança usando o computador

Quando se fala em desenvolvimento de chatbot usando inteligência artificial ou machine learning, a primeira coisa que vem à mente são as imagens de um futuro distópico controlado por máquinas que se tornam autoconscientes e rebelam-se contra os humanos.

Mas essa realidade longínqua e assustadora fica apenas no cinema mesmo. Na verdade, essas tecnologias existem e são usadas para o bem, ajudando no diagnóstico de pacientes, em processos empresariais e jurídicos, na criação de ferramentas digitais diversas, entre outras funcionalidades.

Há, no entanto, uma grande confusão conceitual quando se trata de diferenciar uma da outra. Pensando nisso, resolvemos elucidar algumas questões pontuais que definem essas tecnologias. Acompanhe!

Inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) ou artificial inteligence (AI) é um conceito que emerge no meio acadêmico ainda nos anos 1950. O marco inaugural da discussão acerca dessa tecnologia ocorre na Conferência de Inteligência Artificial de 1956.

De lá para cá, várias pesquisas vêm sendo conduzidas nessa área. Na década de noventa, por exemplo, um computador da IBM, o Deep Blue, impressionou o mundo vencendo o campeão mundial de xadrez.

A IA aplicada, que é a tecnologia de Inteligência Artificial, que serve apenas a funções específicas (como jogar xadrez), também é bastante usada na indústria dos videogames, animando estratégias de jogo dos oponentes dos games single player.

Outros usos dessa tecnologia remetem aos sistemas operacionais dos carros autônomos ou às assistentes pessoais dos S.O. (como a Siri, da Apple, e a Cortana, da Microsoft).

Um passo além para as tecnologias de Inteligência Artificial seria a simulação de redes neurais do cérebro humano para a criação de dispositivos com cognição multifuncional, o que chamam de IA generalizada. Mas, por enquanto, os avanços na área são mais notórios no campo da IA aplicada mesmo.

Machine learning

A tecnologia machine learning refere-se ao aprendizado das máquinas, traduzindo literalmente. Nela, usa-se algoritmos para analisar grandes quantidades de dados, aprender com eles e criar predições sobre questões específicas.

A machine learning é especialmente útil quando se trabalha com análise de uma quantidade de dados para a qual as limitações de tempo e de inteligência humana não são suficientes.

Algoritmos de machine learning possibilitam às máquinas a análise de gigantescas quantidades de dados em processos jurídicos de forma rápida. O que demandaria meses de trabalho de estudo e leitura de uma equipe de advogados pode ser resolvido rapidamente por meio de um software. Além disso, há aplicações dessa tecnologia para determinar comportamentos de compra e tendências de mercado.

Um dos últimos destaques da tecnologia machine learning são os chatbots (robôs de conversação) que simulam conversas em mídias de chat e automatizam o atendimento ao cliente. Nós do Push, por exemplo, estamos desenvolvendo uma plataforma chatbot multi idiomas com apoio e investimentos da Unicef Innovation.

As diferenças

Em relação aos dois conceitos, a Inteligência Artificial é o termo mais abrangente e que surgiu primeiro. Pode-se dizer que o machine learning é uma área do campo da inteligência artificial.

A inteligência artificial pode ser definida como o campo geral que abarca pesquisas com softwares e algoritmos que possibilitam que as máquinas desempenhem funções que anteriormente somente competiam à inteligência humana.

Machine learning, por sua vez, é a tecnologia que viabiliza a inteligência artificial. Trata-se das engrenagens por dentro dos sistemas de IA.

Essas “engrenagens” desempenham tarefas específicas e vão se desenvolvendo com sua própria experiência de uso, dispensando uma manutenção constante no que se refere à programação. Além disso, o alcance do “raciocínio” machine learning depende da capacidade de processamento das máquinas, por isso, vai longe.

Gostou do nosso post sobre a diferença entre inteligência artificial e machine learning? Quer mais conteúdos sobre tecnologia? Não perca tempo! Entenda também como os dispositivos móveis estão dominando o mercado.

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