{"id":5117,"date":"2023-04-06T15:31:38","date_gmt":"2023-04-06T20:31:38","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5117"},"modified":"2024-08-31T16:34:00","modified_gmt":"2024-08-31T21:34:00","slug":"ai-vs-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/","title":{"rendered":"Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre IA e ML: desvendar os meandros de dois conceitos revolucion\u00e1rios"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#Defining_AI_vs_ML_Unraveling_the_Intricacies_of_Two_Revolutionary_Concepts\" >Definir IA vs ML: desvendar os meandros de dois conceitos revolucion\u00e1rios<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#AI_The_Bigger_Picture\" >IA: O panorama geral<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#Machine_Learning_A_Subset_of_AI\" >Aprendizagem autom\u00e1tica: Um subconjunto da IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#A_Quick_History\" >Uma breve hist\u00f3ria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#The_Synergy_Between_AI_and_ML\" >A sinergia entre a IA e o ML<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#Misconceptions_and_Clarifications\" >Equ\u00edvocos e esclarecimentos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/ai-vs-ml\/#Understanding_This_Intricate_Relationship\" >Compreender esta rela\u00e7\u00e3o intrincada<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Defining_AI_vs_ML_Unraveling_the_Intricacies_of_Two_Revolutionary_Concepts\"><\/span>Definir IA vs ML: desvendar os meandros de dois conceitos revolucion\u00e1rios<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>A Intelig\u00eancia Artificial (IA) \u00e9 um termo que est\u00e1 cada vez mais presente na vida moderna. \u00c9 um conceito complicado, com uma vasta gama de interpreta\u00e7\u00f5es e defini\u00e7\u00f5es. Nos \u00faltimos anos, tornou-se um termo de marketing abrangente, utilizado por quase todos os aspectos das empresas e da sociedade. <\/p>\n<p>Na realidade, a IA \u00e9 mais um conceito abrangente que engloba uma vasta gama de tecnologias e ideias, e n\u00e3o pode ser definida numa frase. No entanto, para esclarecer a sua verdadeira natureza, \u00e9 essencial estabelecer distin\u00e7\u00f5es entre a IA e outro termo intimamente relacionado: Aprendizagem autom\u00e1tica (ML).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_The_Bigger_Picture\"><\/span>IA: O panorama geral<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Na sua ess\u00eancia, a IA refere-se ao desenvolvimento de sistemas inform\u00e1ticos capazes de realizar tarefas que normalmente requerem a intelig\u00eancia humana. Essas tarefas abrangem uma vasta gama de capacidades cognitivas, incluindo a resolu\u00e7\u00e3o de problemas, a aprendizagem, a perce\u00e7\u00e3o, a compreens\u00e3o da linguagem e a tomada de decis\u00f5es. Dada a amplitude do \u00e2mbito da IA, \u00e9 de facto um desafio condensar a sua defini\u00e7\u00e3o numa \u00fanica frase. No entanto, para compreender melhor a IA, \u00e9 fundamental reconhec\u00ea-la como um dom\u00ednio multidisciplinar que se baseia em v\u00e1rias \u00e1reas do conhecimento, incluindo as ci\u00eancias inform\u00e1ticas, a matem\u00e1tica, a psicologia, a lingu\u00edstica, a neuroci\u00eancia e a filosofia.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-02-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>O desenvolvimento de sistemas inteligentes implica a combina\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias abordagens e t\u00e9cnicas. Estas podem incluir, mas n\u00e3o se limitam a, sistemas baseados em regras, representa\u00e7\u00e3o do conhecimento, algoritmos de pesquisa, t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o e m\u00e9todos probabil\u00edsticos. Cada uma destas t\u00e9cnicas serve um objetivo espec\u00edfico na conce\u00e7\u00e3o de um sistema de IA, ajudando-o a imitar a cogni\u00e7\u00e3o, a perce\u00e7\u00e3o e a capacidade de decis\u00e3o humanas.<\/p>\n<p>Por exemplo, os sistemas baseados em regras baseiam-se num conjunto predefinido de regras para tomar decis\u00f5es, enquanto a representa\u00e7\u00e3o do conhecimento envolve o armazenamento e a organiza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o de uma forma estruturada que permite aos sistemas de IA raciocinar e manipular os dados. Os algoritmos de pesquisa e as t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o desempenham um papel vital na procura das melhores solu\u00e7\u00f5es poss\u00edveis para os problemas, enquanto os m\u00e9todos probabil\u00edsticos permitem aos sistemas de IA lidar com incertezas e tomar decis\u00f5es informadas com base nos dados dispon\u00edveis.<\/p>\n<p>Para uma defini\u00e7\u00e3o mais formal de IA, podemos olhar para <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/~\/media\/McKinsey\/Business%20Functions\/McKinsey%20Analytics\/Our%20Insights\/An%20executives%20guide%20to%20AI\/An-executives-guide-to-AI.ashx\">McKinsey<\/a>, que a define como:<\/p>\n<ul>\n<li><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><em>Intelig\u00eancia Artificial:<\/em><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong> A IA \u00e9 normalmente definida como a capacidade de uma m\u00e1quina desempenhar fun\u00e7\u00f5es cognitivas que associamos \u00e0s mentes humanas, como a perce\u00e7\u00e3o, o racioc\u00ednio, a aprendizagem e a resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Exemplos de tecnologias que permitem \u00e0 IA resolver problemas empresariais s\u00e3o a rob\u00f3tica e os ve\u00edculos aut\u00f3nomos, a vis\u00e3o computacional, a linguagem, os agentes virtuais e a aprendizagem autom\u00e1tica.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Machine_Learning_A_Subset_of_AI\"><\/span>Aprendizagem autom\u00e1tica: Um subconjunto da IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A aprendizagem autom\u00e1tica, um subconjunto distinto da IA, diz respeito principalmente ao desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender e melhorar o seu desempenho com base em dados introduzidos. Ao contr\u00e1rio dos sistemas tradicionais baseados em regras, que necessitam de programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita para executar tarefas espec\u00edficas, os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica s\u00e3o concebidos para analisar automaticamente conjuntos de dados extensos, identificar padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es ou tomar decis\u00f5es. Consequentemente, os sistemas baseados em ML melhoram continuamente em termos de precis\u00e3o e efici\u00eancia \u00e0 medida que processam mais dados, \"aprendendo\" efetivamente com as suas experi\u00eancias.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-03-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>Existem v\u00e1rios tipos de algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica, cada um deles adequado a diferentes requisitos e situa\u00e7\u00f5es. Algumas das principais categorias incluem a aprendizagem supervisionada, a aprendizagem n\u00e3o supervisionada, a aprendizagem por refor\u00e7o e a aprendizagem profunda. <\/p>\n<p>A versatilidade e a adaptabilidade dos algoritmos de AM tornaram-nos uma ferramenta poderosa no conjunto de ferramentas da IA, contribuindo significativamente para o avan\u00e7o das capacidades da IA. Por exemplo, o ML tem sido fundamental para o desenvolvimento de sistemas de processamento de linguagem natural, vis\u00e3o computacional e reconhecimento de voz mais precisos e eficientes, entre outros. Ao permitir que os computadores aprendam com os dados, o ML abriu caminho a sistemas de IA que podem n\u00e3o s\u00f3 executar tarefas que normalmente requerem intelig\u00eancia humana, mas tamb\u00e9m aperfei\u00e7oar e melhorar continuamente o seu desempenho ao longo do tempo.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/~\/media\/McKinsey\/Business%20Functions\/McKinsey%20Analytics\/Our%20Insights\/An%20executives%20guide%20to%20AI\/An-executives-guide-to-AI.ashx\">McKinsey<\/a> tamb\u00e9m fornece uma defini\u00e7\u00e3o completa de aprendizagem autom\u00e1tica: <\/p>\n<ul>\n<li>Aprendizagem autom\u00e1tica: Os avan\u00e7os mais recentes na IA foram conseguidos atrav\u00e9s da aplica\u00e7\u00e3o da aprendizagem autom\u00e1tica a conjuntos de dados muito grandes. Os algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica detectam padr\u00f5es e aprendem a fazer previs\u00f5es e recomenda\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s do processamento de dados e experi\u00eancias, em vez de receberem instru\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas de programa\u00e7\u00e3o. Os algoritmos tamb\u00e9m se adaptam em resposta a novos dados e experi\u00eancias para melhorar a sua efic\u00e1cia ao longo do tempo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_Quick_History\"><\/span>Uma breve hist\u00f3ria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>As ra\u00edzes da IA remontam \u00e0 d\u00e9cada de 1950, quando os investigadores come\u00e7aram a explorar a ideia de criar m\u00e1quinas capazes de simular a intelig\u00eancia humana. A investiga\u00e7\u00e3o inicial em IA centrava-se no desenvolvimento de sistemas baseados em regras, em que os programadores definiam explicitamente as regras que regiam o comportamento da m\u00e1quina. Embora estes sistemas tenham tido algum sucesso, eram limitados pela sua depend\u00eancia de regras definidas por humanos e pela sua incapacidade de se adaptarem a novas situa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Entretanto, o conceito de ML surgiu como resposta \u00e0s limita\u00e7\u00f5es dos sistemas de IA baseados em regras. Investigadores como Arthur Samuel e Frank Rosenblatt come\u00e7aram a explorar algoritmos que podiam aprender com os dados, lan\u00e7ando as bases para as t\u00e9cnicas modernas de AM. A introdu\u00e7\u00e3o das redes neuronais, uma t\u00e9cnica de AM inspirada na estrutura do c\u00e9rebro humano, revolucionou ainda mais este dom\u00ednio.<\/p>\n<p>Ao longo do tempo, o ML tornou-se uma for\u00e7a motriz fundamental por detr\u00e1s do r\u00e1pido avan\u00e7o da IA, permitindo o desenvolvimento de sistemas inteligentes que ultrapassam as abordagens tradicionais baseadas em regras.<\/p>\n<p>Pode consultar o excelente <a href=\"https:\/\/www.algotive.ai\/blog\/the-history-of-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning\">cronologia<\/a> sobre a hist\u00f3ria da IA, ML e DL para saber mais. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Synergy_Between_AI_and_ML\"><\/span>A sinergia entre a IA e o ML<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Apesar das diferen\u00e7as entre IA e ML, \u00e9 fundamental compreender que n\u00e3o se excluem mutuamente. De facto, trabalham frequentemente em conjunto para criar sistemas poderosos e inteligentes. O ML \u00e9 apenas uma das muitas t\u00e9cnicas que se enquadram no \u00e2mbito da IA, e provou ser particularmente eficaz no avan\u00e7o das capacidades da IA.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-01-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>Por exemplo, o processamento de linguagem natural (PNL) \u00e9 uma \u00e1rea da IA que se centra na capacidade de os computadores compreenderem e interpretarem a linguagem humana. Ao incorporar t\u00e9cnicas de ML, os sistemas NLP podem aprender a reconhecer padr\u00f5es e nuances lingu\u00edsticos, permitindo-lhes compreender melhor e gerar respostas semelhantes \u00e0s humanas.<\/p>\n<p>Do mesmo modo, a vis\u00e3o computacional, outro subcampo da IA, envolve ensinar os computadores a interpretar e analisar informa\u00e7\u00f5es visuais do mundo, como imagens ou v\u00eddeos. Tirando partido do ML, os sistemas de vis\u00e3o por computador podem identificar objectos, seguir movimentos e reconhecer padr\u00f5es em dados visuais com uma precis\u00e3o not\u00e1vel.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Misconceptions_and_Clarifications\"><\/span>Equ\u00edvocos e esclarecimentos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os termos IA e ML s\u00e3o muitas vezes utilizados indistintamente, dando origem a confus\u00f5es e equ\u00edvocos. <\/p>\n<p>Alguns pontos-chave a ter em conta s\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li>A IA \u00e9 um conceito abrangente, enquanto o ML \u00e9 um subconjunto da IA.<\/li>\n<li>A IA engloba v\u00e1rias t\u00e9cnicas e abordagens, incluindo o ML, para criar sistemas inteligentes.<\/li>\n<li>Os sistemas alimentados por ML aprendem com os dados, enquanto os sistemas tradicionais de IA baseados em regras dependem de programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00c0 medida que a IA continua a transformar as ind\u00fastrias e a sociedade, \u00e9 essencial compreender as distin\u00e7\u00f5es entre IA e ML. A compreens\u00e3o destas diferen\u00e7as pode ajudar a apreciar o verdadeiro potencial destas tecnologias, bem como a promover debates informados sobre as suas implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas, limita\u00e7\u00f5es e desenvolvimento futuro.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_This_Intricate_Relationship\"><\/span>Compreender esta rela\u00e7\u00e3o intrincada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Compreender a intrincada rela\u00e7\u00e3o entre a intelig\u00eancia artificial e a aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 crucial, uma vez que estas tecnologias continuam a moldar o mundo moderno. Enquanto a IA \u00e9 um conceito abrangente que engloba v\u00e1rias abordagens e t\u00e9cnicas destinadas a criar sistemas inteligentes, a aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 um subconjunto poderoso que permite aos computadores aprender com os dados e melhorar o seu desempenho. <\/p>\n<p>Ao reconhecermos as caracter\u00edsticas e contributos \u00fanicos da IA e do ML, podemos apreciar melhor o seu verdadeiro potencial e participar em debates bem informados sobre as suas implica\u00e7\u00f5es \u00e9ticas, limita\u00e7\u00f5es e desenvolvimento futuro. \u00c0 medida que avan\u00e7amos, a IA e o ML continuar\u00e3o a evoluir, transformando as ind\u00fastrias e a sociedade de formas que ainda n\u00e3o compreendemos totalmente.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Defining AI vs ML: Unraveling the Intricacies of Two Revolutionary Concepts Artificial Intelligence (AI) is a term that has been increasingly woven into the fabric of modern life. 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