Ao iniciar ou realizar uma transição de carreira no setor da tecnologia e da ciência de dados, muitos profissionais se confundem com os termos da área. Inteligência artificial, machine learning, deep learning, data science e muitos outros termos são usados comumente pelas empresas e gestores.
Mas nem sempre é tão claro explicar em qual área você atua ou gostaria de começar. Em parte, essa confusão acontece por conta dos mitos em relação à inteligência artificial e o que ela representa para o dia a dia das pessoas.
É comum que as pessoas imaginem inteligência artificial com robôs e temáticas de ficção científica. Dito isso, na verdade, a inteligência artificial está cada vez mais presente em nosso dia a dia de uma forma muito menos óbvia: as máquinas, com seus processos, replicam atividades inteligentes e podem auxiliar nossa rotina.
Qual a diferença entre inteligência artificial e machine learning?
A inteligência artificial não é um robô hipotético que transporta você de um lugar ao outro, mas sim um software de navegação que coleta e mapeia informações necessárias para otimizar seu trajeto.
Alguns exemplos de inteligência artificial que podem estar presentes no seu dia a dia são software de identificação de rostos em imagens — como filtros em redes sociais e câmeras de segurança que detectam potenciais invasores.
Outro uso comum para esse tipo de ferramenta são os aplicativos de compra e delivery. Por meio de mapeamento de hábitos — seus e de pessoas de sua região — esses aplicativos fornecem indicações e permitem que você conheça os lojistas que combinam com seu perfil.
Anúncios em banners de sites que combinam com pesquisas que você realizou antes? Inteligência artificial. Sugestões de compra baseada no produto que está em seu carrinho? Inteligência artificial.
Chatbots que respondem às dúvidas sobre uma plataforma ou serviço? Inteligência artificial. Recomendações de filmes e séries nos serviços de streaming? Inteligência artificial.
Ou seja, foi esse mecanismo de utilizar os dados e os comportamentos de usuários que transformou a indústria como um todo. E como o machine learning entra nessa equação?
Na verdade, inteligência artificial é um termo guarda-chuva, que incorpora diferentes aspectos da comunicação humana-máquinas. Entre eles, o conceito de machine learning.
Machine learning significa um mecanismo capaz de “aprender” com os próprios erros e contextos. Ou seja, não apenas responde aos algoritmos e executa processos, mas determina o curso de ação baseando-se no contexto.
Leia também: Case Sirius de Sucesso #3: conheça Leonardo Simões
Como é a linha do tempo da inteligência artificial?
Na verdade, a confusão em relação aos termos também existe por conta da interface entre os conceitos e a história deles. A inteligência artificial é um fenômeno que surgiu do interesse científico determinado pelos primeiros computadores.
Com a criação dos sistemas operacionais, mecanismos que possibilitam a ação e reação das máquinas, a popularização da inteligência artificial começou a ser vista dentro do meio científico e acadêmico.
A existência de redes de funcionamento possibilitou que engenheiros criassem equipamentos capazes de responder às ações humanas, ou seja, mesmo na década de 70, quando essa tecnologia ainda era pequena, já era possível automatizar alguns processos industriais e até possibilitar a chegada dos computadores de uso pessoal nas décadas seguintes.
Na verdade, apesar dessas técnicas terem tido sucesso dentro e fora da indústria, a ideia de inteligência artificial se firmou no imaginário coletivo como uma ideia futurista.
Dessa forma, ainda estava distante do que os cientistas realmente poderiam fazer, mas já trazia diferentes aplicações– seja na ciência laboratorial, nos processos da indústria, no lazer, entretenimento e até mesmo na interface de bancos de dados.
Com o tempo, porém, surgiu a necessidade de que a inteligência artificial pudesse aprender com seus erros, interpretar contextos e exibir ações de acordo com cada um deles.
Qual é o histórico do machine learning?
Nas décadas seguintes, se tornou necessário o desenvolvimento de sistemas mais robustos, que pudessem utilizar os dados coletados de uma forma que tivesse maior usabilidade e independência do fator humano.
A ideia é que a máquina, recebendo as informações de bancos de dados e recursos desenvolvidos no meio científico, possa interpretar a situação e agir de acordo. A partir da década de 1980, cientistas de dados e engenheiros de software passaram a desenvolver o aprendizado das máquinas em forma de rede.
Ou seja, assim como nós podemos aprender, as máquinas deveriam aprender não apenas adquirindo informações, mas também tendo a capacidade de interpretá-las e usando o contraste com outras informações recebidas anteriormente.
Para isso ser possível, porém, é preciso que as máquinas tenham acesso a enormes bancos de dados. Então, por exemplo, para um computador conseguir identificar rostos em uma imagem, ele deve ser alimentado de diferentes tipos de rostos até que seja capaz de fazer a interpretação.
Na prática, isso significa que os equipamentos, ao acertar, estão cometendo diversos erros paralelamente. E o conceito de machine learning significa que o próprio recurso digital é capaz de filtrar os erros e exibir os acertos – ou pelo menos fazer uma boa tentativa disso.
Qual o futuro com deep learning?
Se o machine learning é uma forma de inserir raciocínio lógico em sistemas computacionais, o deep learning é um fenômeno que surgiu para torná-lo mais elaborado. O termo teve seu nascimento a partir dos anos 2010 e foi otimizado por redes sociais e mecanismos de busca.
Hoje é possível utilizar uma foto no Google Imagens e fazer uma busca reversa encontrando outras imagens similares. O mesmo pode ser dito do aplicativo Google Lens, que traz essa habilidade para os smartphones gerando um banco de conhecimento muito maior e mais acessível apenas pela interpretação de fotos.
A ideia é que o computador possa filtrar uma imagem, gerar uma base de informações, extrair dados, atribuir presos a eles e trazer de volta o que o usuário está buscando.
Outro exemplo disso é a existência de softwares OCR, recursos que permitem a leitura de imagens com texto, extração dos textos e até mesmo tradução e correção automática de acordo com as regras gramaticais.
Nesse caso, é possível, por exemplo, escanear um documento e ter na forma digital sem sair do mesmo software. Ele será capaz de fazer isso porque ele tem uma base de dados das informações recebidas.
Outra aplicação de OCR é em traduções ao vivo. Se você estiver lendo um texto em outro idioma, pode apenas apontar sua câmera para a palavra e receber a tradução.
Para interpretar as informações, o recurso digital deve passar por uma série de camadas de filtragem. O cérebro humano funciona na base da rede de neurônios, ou seja, quando você recebe uma informação, o neurônio transmite por meio de processos neurobiológicos para outros neurônios por meio das sinapses.
Porém se o cérebro biológico é construído dessa maneira, como traduzir essa ideia para o cérebro de uma máquina? Esse era o desafio que os cientistas estavam entendendo para que as máquinas pudessem ter maior autonomia na tomada de decisões e na interpretação de dados.
Como transformar a ideia de um processo do pensamento humano em uma forma que as máquinas pudessem entender?
O processo então começou a ser feito por forma de redes neurais artificiais. As redes neurais das máquinas, ao contrário das nossas, não existem de uma forma que sejam conectadas entre si, porém isso não significa que elas não sejam capazes de absorver a informação.
As máquinas inteligentes hoje desenvolvidas são capazes de filtrar e atribuir a importância a diferentes dados. Isso se dá pela formação em camadas das redes neurais.
Por exemplo, se um computador recebe uma informação, ela passa pela primeira camada, onde são atribuídos pesos para diferentes aspectos da informação. A partir daí, a segunda camada, que faz o mesmo processo e isso se repete até que a informação seja interpretada com sucesso.
A ideia é que as diferentes camadas de filtragem com atribuição de peso e uma base de dados constantemente atualizada tornar a máquina capaz de aprender com seus erros, o que permite um processo mais inteligente e mais otimizado.
Leia também: Entenda o que é, quais os benefícios e como usar o Tableau!
Como trabalhar com inteligência artificial e machine learning?
Como tornar essa comunicação entre humanos e máquinas possível de uma forma que promova o acesso à informação e torne os processos mais amigáveis aos usuários e flexíveis para cada necessidade que o mundo contemporâneo apresenta?
É justamente por isso que a lógica de programação se aplica cada vez mais ao mundo contemporâneo. A questão dos códigos e a capacidade de transmitir informações com base na lógica é uma habilidade cada vez mais importante em todos os setores profissionais.
Quando você começa a atuar em tecnologia, ou mesmo insere a tecnologia no ambiente de trabalho, é preciso pensar como uma máquina. Ou seja, a máquina, para aprender e tornar os processos mais simples de serem executados, precisa que seja alimentada por informações de forma facilmente interpretadas por suas redes.
Entender a lógica por trás de cada uma delas é uma parte fundamental de quem atua no setor. Existem algumas dicas-chave para começar a entender esse processo, mesmo antes de começar a aprender programação. Confira!
Entenda a sintaxe
Quando você começa a estudar um novo idioma, precisa entender a sintaxe, certo? Na lógica de programação, é o mesmo ponto de partida.
Se a ideia é trabalhar com programação de recursos de inteligência artificial, você deve tornar a máquina inteligente. E para isso, precisa dialogar com ela.
Estudando a sintaxe das ações e variáveis, você pode determinar quais sequências de comandos sua inteligência artificial deverá executar. E elaborar códigos que permitam que ela desenvolva a capacidade de absorver novas informações.
Trabalhe com dados claros
Também é fundamental dar clareza aos processos. Ou seja, para que a inteligência artificial funcione, ela precisa ser alimentada por bancos de informações precisos e claros.
As máquinas,diferente de humanos, não têm nuance, justamente por isso o machine learning envolve a repetição de processos até que o mecanismo saiba identificar seus erros.
Ao começar a atuar na área, é importante focar em bancos simples e claros, cujas informações possam ser melhor interpretadas.
Aprenda com os erros
Assim como ocorre com as máquinas, o processo de deep learning envolve também o fato de que os próprios programadores aprendam com os erros. Quando você está projetando um serviço de inteligência artificial, muitas vezes ele não irá funcionar da forma como você pensou.
Ainda assim, é sempre importante aprender com o que deu errado e realizar os ajustes necessários para que ele funcione melhor da próxima vez. Um bom exemplo é a identificação de humanos em fotos.
Até pouco tempo, os mecanismos de busca e redes sociais não conseguiam fazer identificação, já que a interpretação de diferentes rostos humanos não era viável para os softwares. Porém, com décadas de desenvolvimento e bancos de dados cada vez mais completos, hoje é possível agrupar as fotos no telefone celular por pessoas fotografadas.
Como escolher entre inteligência artificial e machine learning?
Você pode estar se perguntando se a área em que você quer trabalhar se classifica como inteligência artificial ou machine learning. Na verdade essa distinção existe principalmente por conta do histórico e os conceitos de pesquisa relacionados a elas.
Na prática, significam basicamente a mesma ideia. Uma carreira que envolva trabalhar para que dispositivos computacionais – sejam eles próprios computadores, telefones celulares, eletrodomésticos, sistemas de entretenimento, sites de ecommerce, redes sociais, mecanismos de busca, câmeras, dispositivos de segurança, banco de dados, etc – tenham sua capacidade utilizada e um diálogo mais simples com as pessoas que as utilizam.
Então, na verdade, quando você trabalha com machine learning, você trabalha com inteligência artificial e vice-versa. Afinal, inteligência artificial significa tornar os processos mais fáceis e personalizar as ações de cada um desses mecanismos para que eles sejam cada dia mais úteis para o consumidor final.
Uma carreira nessa área pode envolver desde bancos de dados de pesquisas laboratoriais e automação dos resultados, até criação de algoritmos que recomendam filmes em serviços de streaming.
Na verdade, o importante antes de tudo é começar a estudar e aprender esses processos, inserir em seu repertório a lógica da programação e começar a atuar na área para criar a experiência necessária e se aprofundar cada vez mais neste setor.
Esperamos que este conteúdo tenha te ajudado a entender as principais diferenças entre inteligência artificial e machine learning. Agora, confira como trabalhar com programação, qual o salário e por onde começar!
