IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo o que são? Quais as diferenças entre esses três termos?

Na era tecnológica atual, os termos IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo aparecem cada vez com mais frequência. Muitas pessoas até os usam como conceitos equivalentes, mas na verdade são três conceitos intimamente relacionados, porém distintos.

Por exemplo, quando o programa AlphaGo do Google derrotou o campeão de Go Lee Sedol em 2016, a mídia usou alternadamente os termos IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo para descrever essa vitória. Na realidade, IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo contribuíram para o sucesso do AlphaGo, mas não são a mesma coisa.

Este artigo ajudará você a entender claramente as diferenças entre IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, bem como a relação entre eles. Vamos explorar os detalhes junto com INVIAI!

O que é Inteligência Artificial (IA)?

Inteligência Artificial (Artificial Intelligence - IA) é um campo abrangente da ciência da computação que se concentra na criação de sistemas computacionais capazes de simular a inteligência e as funções cognitivas humanas.

Em outras palavras, IA inclui todas as técnicas que permitem que computadores realizem tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como resolver problemas, tomar decisões, perceber o ambiente, compreender a linguagem, entre outras. IA não se limita apenas a métodos de aprendizado a partir de dados, mas também inclui sistemas baseados em regras ou conhecimentos programados por humanos.

Na prática, sistemas de IA podem ser projetados de várias formas: baseados em regras fixas, em conhecimento especializado ou em dados com capacidade de autoaprendizagem. Normalmente, classificamos a IA em dois grupos principais:

• IA restrita (IA fraca): Inteligência Artificial com escopo limitado, especializada em uma tarefa específica (por exemplo: jogar xadrez, reconhecimento facial). A maioria dos sistemas de IA atuais pertence a essa categoria.
• IA geral (IA forte): Inteligência Artificial capaz de compreender e executar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. Este ainda é um objetivo futuro e não existe na prática.

>>> Clique para entender melhor sobre: O que é IA?

O que é Aprendizado de Máquina (Machine Learning)?

Aprendizado de Máquina (ML, machine learning) é um subconjunto da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que computadores aprendam a partir de dados para melhorar gradualmente sua precisão sem serem explicitamente programados passo a passo. Em vez de o ser humano escrever todas as instruções, os algoritmos de ML analisam os dados de entrada para extrair padrões e, a partir disso, fazem previsões ou tomam decisões quando encontram novos dados.

Uma definição clássica dada por Arthur Samuel em 1959 descreve o Aprendizado de Máquina como o “campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente”. Os algoritmos de ML geralmente são divididos em alguns tipos principais:

• Aprendizado supervisionado (supervised learning): Modelos treinados em conjuntos de dados rotulados (por exemplo: prever o preço de uma casa a partir de dados históricos com preços conhecidos).
• Aprendizado não supervisionado (unsupervised learning): Modelos que encontram estruturas ou grupos em dados não rotulados (por exemplo: segmentação de clientes em grupos com comportamentos semelhantes).
• Aprendizado por reforço (reinforcement learning): Modelos que interagem com o ambiente e aprendem a agir por meio de recompensas ou punições (por exemplo: IA que joga videogames e melhora suas habilidades a cada partida).

É importante notar que nem todo sistema de IA é Aprendizado de Máquina, mas todo algoritmo de Aprendizado de Máquina pertence à IA. IA é mais ampla que ML – assim como todo quadrado é um retângulo, mas nem todo retângulo é um quadrado.

Muitos sistemas tradicionais de IA, como programas de jogos baseados em algoritmos de busca, não “aprendem” a partir de dados, mas seguem regras programadas por humanos – eles ainda são considerados IA, mas não ML.

O que é Aprendizado Profundo (Deep Learning)?

Aprendizado Profundo (DL, deep learning) é uma especialização do Aprendizado de Máquina que utiliza modelos baseados em redes neurais artificiais profundas (deep neural networks) para aprender a partir dos dados.

O termo “deep” (profundo) refere-se ao fato de que essas redes possuem múltiplas camadas ocultas (geralmente mais de 3) – essa estrutura em múltiplas camadas permite que o modelo aprenda características complexas em níveis elevados de abstração. O Aprendizado Profundo é inspirado no funcionamento do cérebro humano, com “neurônios” artificiais interconectados que simulam redes neurais biológicas.

O que torna o Aprendizado Profundo poderoso é a capacidade de extrair automaticamente características dos dados brutos: os modelos de deep learning podem identificar padrões e características importantes sem que o ser humano precise fornecer manualmente os atributos de entrada. Por isso, o Aprendizado Profundo é especialmente eficaz para dados complexos como imagens, áudio, linguagem natural – onde a definição manual de características úteis é muito difícil.

No entanto, para alcançar alta performance, modelos de deep learning geralmente requerem grandes volumes de dados e recursos computacionais poderosos (GPU, TPU, etc.) para treinamento. Em contrapartida, quando alimentados com dados e poder computacional suficientes, o Aprendizado Profundo pode superar em tarefas como reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz, tradução automática, jogos, entre outras, chegando a resultados comparáveis ou superiores aos humanos em algumas áreas.

Relação entre IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

Como mencionado, Deep Learning ⊂ Aprendizado de Máquina ⊂ IA: IA é o campo mais amplo, Aprendizado de Máquina está dentro da IA, e Aprendizado Profundo é uma parte do Aprendizado de Máquina. Isso significa que todo algoritmo de deep learning é um algoritmo de aprendizado de máquina, e todo método de aprendizado de máquina pertence à IA.

No entanto, o inverso nem sempre é verdadeiro – nem todo sistema de IA utiliza aprendizado de máquina, e o aprendizado de máquina é apenas uma das várias abordagens para implementar IA.

Por exemplo, um sistema de IA pode basear-se apenas em um conjunto de regras programadas por humanos (sem aprendizado de máquina), como um programa de IA que classifica frutas com base em códigos de barras. Por outro lado, quando o problema é mais complexo e os dados são abundantes, métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são necessários para obter melhores resultados.

Principais diferenças entre IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

Apesar da relação hierárquica, IA, ML e DL apresentam diferenças claras em escopo, funcionamento e requisitos técnicos:

Escopo do campo

IA é um conceito geral que inclui todos os métodos que ajudam máquinas a simular inteligência (baseados em regras e aprendizado a partir de dados). Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA que se baseia no aprendizado automático a partir de dados. Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML que utiliza redes neurais profundas para aprender, portanto DL é ao mesmo tempo ML e IA.

Métodos de aprendizado e intervenção humana

No aprendizado de máquina tradicional, a intervenção humana ainda é significativa – por exemplo, engenheiros precisam selecionar e extrair características adequadas dos dados para alimentar os algoritmos.

Em contraste, o aprendizado profundo automatiza grande parte da extração de características; redes neurais profundas aprendem automaticamente características importantes em diferentes níveis de abstração a partir dos dados brutos, reduzindo a dependência de especialistas humanos.

Simplificando, para problemas complexos (como reconhecimento de imagens), um modelo tradicional de ML pode precisar que engenheiros forneçam características como forma, cor, bordas para identificar objetos, enquanto um modelo DL pode “enxergar” a imagem e aprender essas características automaticamente.

Requisitos de dados

Algoritmos de aprendizado de máquina geralmente apresentam bons resultados mesmo com volumes moderados ou pequenos de dados, desde que os dados sejam de qualidade e as características bem definidas. Já modelos de aprendizado profundo normalmente precisam de grandes conjuntos de dados (milhões de amostras) para mostrar sua vantagem.

Por exemplo, um sistema de reconhecimento de voz baseado em deep learning pode precisar ser treinado com dezenas de milhares de horas de áudio para alcançar alta precisão. Isso torna o aprendizado profundo especialmente adequado para a era do “big data”, quando mais de 80% dos dados de uma organização são não estruturados (como texto, imagens) e requerem métodos avançados para processamento eficiente.

Requisitos de infraestrutura computacional

Como modelos de deep learning são geralmente complexos e processam grandes volumes de dados, seu treinamento exige alta capacidade computacional. Algoritmos tradicionais de ML podem rodar bem em CPUs, até mesmo em computadores pessoais, enquanto o aprendizado profundo quase sempre requer suporte de GPUs (ou TPU, FPGA) para acelerar cálculos matriciais paralelos.

O tempo de treinamento de modelos de deep learning também é significativamente maior que o de modelos simples de ML, podendo levar horas ou dias, dependendo do volume de dados.

Desempenho e precisão

O objetivo principal da IA é resolver tarefas com sucesso, não necessariamente por meio do aprendizado a partir de dados. Já o aprendizado de máquina busca otimizar a precisão das previsões aprendendo com conjuntos de dados de treinamento, aceitando sacrificar a interpretabilidade do modelo.

Aprendizado profundo pode alcançar precisão muito superior a métodos tradicionais de ML quando alimentado com dados e poder computacional suficientes – muitos problemas de reconhecimento com deep learning alcançaram recordes de precisão, embora com custos computacionais elevados.

Aplicações adequadas

Aprendizado de Máquina é frequentemente usado em aplicações de análise de dados e previsão quando o volume de dados é moderado e os requisitos computacionais não são muito altos. Por exemplo, ML é útil para prever comportamento de clientes, análise de crédito, detecção de fraudes e filtragem de spam – tarefas com dados estruturados relativamente simples.

Em contrapartida, Aprendizado Profundo se destaca em problemas complexos que exigem alta precisão e processamento de dados não estruturados, como reconhecimento de imagens, voz, processamento de linguagem natural, direção autônoma, entre outros. Essas áreas geralmente envolvem grandes volumes de dados e requerem modelos capazes de “entender” características sofisticadas, tarefa para a qual redes neurais profundas são ideais.

Aplicações práticas de IA, ML e Aprendizado Profundo

Para entender melhor as diferenças, podemos destacar alguns exemplos típicos de aplicação de cada tecnologia:

Inteligência Artificial (IA): IA está presente em muitos sistemas inteligentes ao nosso redor, desde algoritmos de previsão de demanda no Google, aplicativos de transporte Uber/Grab que buscam rotas otimizadas, até sistemas de piloto automático em aviões comerciais. Programas como Deep Blue no xadrez ou AlphaGo no Go também são considerados IA.

Vale lembrar que alguns sistemas de IA podem não usar aprendizado de máquina, como programas de IA que controlam NPCs (personagens não jogáveis) em jogos baseados apenas em regras fixas programadas por desenvolvedores.

Aprendizado de Máquina: O aprendizado de máquina é amplamente aplicado em diversas áreas. Exemplos típicos incluem assistentes virtuais inteligentes como Siri, Alexa e Google Assistant – que aprendem com dados dos usuários para entender comandos e responder adequadamente. Filtros de spam e malware em e-mails também usam algoritmos de ML para identificar mensagens indesejadas com base em padrões aprendidos.

Além disso, ML tradicional é usado em previsão de negócios, análise de risco financeiro e muitos sistemas de recomendação, como sugestões de filmes na Netflix ou produtos na Amazon.

Aprendizado Profundo: O aprendizado profundo está por trás dos avanços recentes em IA. Sistemas de reconhecimento de voz (como transcrição automática e assistentes virtuais), reconhecimento de imagens (detecção de objetos, reconhecimento facial), e carros autônomos que analisam vídeos em tempo real – todos utilizam deep learning para alcançar alta precisão.

Deep Learning também é a tecnologia base para modelos generativos de IA (Generative AI) em destaque atualmente, como o GPT-4 que alimenta o ChatGPT. Esses enormes foundation models são treinados com grandes volumes de texto e imagens, permitindo gerar conteúdo novo e realizar múltiplas tarefas. Na prática, o uso de modelos de deep learning poderosos como a IA generativa pode acelerar a criação de valor várias vezes em comparação com métodos tradicionais.

Em resumo, IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo não são termos sinônimos, mas possuem uma relação hierárquica e diferenças claras.

IA é o panorama geral da inteligência das máquinas, dentro do qual Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo são abordagens importantes para concretizar esse objetivo. Aprendizado de Máquina permite que máquinas aprendam e melhorem a partir dos dados, enquanto Aprendizado Profundo aprofunda-se com modelos de redes neurais profundas que podem alcançar desempenho superior quando há grandes volumes de dados.

Compreender corretamente as diferenças entre IA, ML e DL não só ajuda a usar os termos com precisão, mas também auxilia na escolha da solução tecnológica adequada: às vezes, um modelo simples de aprendizado de máquina já resolve o problema, mas há casos complexos que exigem aprendizado profundo. No futuro, com o aumento dos dados e das demandas, o aprendizado profundo deve continuar desempenhando um papel fundamental para impulsionar novos avanços no campo da IA.