IA/ML, abreviação de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), representa uma importante evolução na ciência da computação e no processamento de dados, e está transformando rapidamente diversos setores do mercado.

Quando as empresas passam pela transformação digital, elas se deparam com um tsunami de dados de incrível valor e, ao mesmo tempo, que se tornam cada vez mais difíceis de coletar, processar e analisar. São necessárias novas ferramentas e metodologias para gerenciar a grande quantidade de dados que estão sendo coletados, interpretá-los em busca de insights e definir planos de ação.

É aí que entram a inteligência artificial e o machine learning.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial (IA) geralmente se refere a processos e algoritmos capazes de simular a inteligência humana, incluindo a imitação de funções cognitivas, como percepção, aprendizado e solução de problemas. O machine learning e o deep learning (DL) são subgrupos da IA.

As aplicações práticas específicas da IA incluem mecanismos de pesquisa na web modernos, programas de assistente pessoal que entendem a linguagem falada, veículos autônomos e mecanismos de recomendação, como os usados pelo Spotify e pela Netflix.

Existem quatro níveis ou tipos de IA, dois dos quais já alcançamos e dois que permanecem teóricos neste estágio.

Quatro tipos de IA

Os quatro tipos de IA vão do mais simples ao mais avançado: máquinas reativas, memória limitada, teoria da mente e autoconsciência.

Máquinas reativas conseguem realizar operações básicas com base em alguma forma de entrada. Nesse nível de IA, não há "aprendizado": o sistema é treinado para executar uma tarefa específica ou um conjunto de tarefas e nunca se desvia disso. Essas são máquinas puramente reativas que não armazenam entradas, não podem funcionar fora de um contexto específico nem de evoluir com o tempo.

Exemplos de máquinas reativas incluem a maioria dos mecanismos de recomendação, o Deep Blue chess AI da IBM e o AlphaGo AI do Google (possivelmente o melhor player de Go do mundo).

Sistemas de IA de memória limitada podem armazenar dados de entrada e sobre quaisquer ações ou decisões tomadas. Depois, eles analisam os dados armazenados para melhorar ao longo do tempo. É aí que o "machine learning" realmente começa, já que é necessária memória limitada para o aprendizado acontecer.

Como as IAs de memória limitada podem melhorar com o tempo, elas são as IAs mais avançadas que desenvolvemos até agora. Alguns exemplos são veículos autônomos, assistentes virtuais de voz e chatbots. 

A teoria da mente é o primeiro dos dois tipos de IA mais avançados e teóricos que ainda não alcançamos. Nesse nível, a IA começaria a entender os pensamentos e emoções humanos e a interagir conosco de maneira significativa. Aqui, a relação entre humanos e IA se torna recíproca, em vez de a relação unidirecional simples que os humanos têm com várias IAs menos avançadas atualmente.

A terminologia "teoria da mente" vem da psicologia e, neste caso, refere-se a um entendimento da IA de que os humanos têm pensamentos e emoções que, por sua vez, afetam o comportamento da IA.

A autoconsciência é considerada o objetivo final para muitos desenvolvedores de IA. Nela, as IAs têm consciência de nível humano, são conscientes de si mesmas como seres no mundo com desejos e emoções semelhantes aos humanos. Até agora, a IAs autoconsciente é mera ficção científica.

O que é machine learning?

O machine learning (ML) ou aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que se enquadra na categoria de "memória limitada", na qual a IA (máquina) consegue aprender e se desenvolver com o tempo.

Há uma diversidade de algoritmos diferentes de machine learning, e os três principais tipos são: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. 

Três tipos de algoritmos de machine learning

Assim como os diferentes tipos de IA, esses tipos de machine learning abrangem diversas complexidades. Embora existam vários outros tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, a maioria é uma combinação desses três principais ou baseada neles.

O aprendizado supervisionado é o mais simples deles e, como se deve imaginar, é quando uma IA é ativamente supervisionada durante todo o processo de aprendizado. Pesquisadores ou cientistas de dados fornecerão dados à máquina para ela processar e aprender, além de alguns exemplos de resultados do que esses dados devem produzir (mais formalmente chamados de entradas e saídas desejadas).

O resultado do aprendizado supervisionado é um agente capaz de prever resultados com base em novos dados de entrada. A máquina pode continuar a refinar seu aprendizado armazenando e reanalisando continuamente essas previsões, melhorando sua precisão com o tempo.

As aplicações de aprendizado de máquina supervisionado incluem reconhecimento de imagens, sistemas de recomendação de mídia, análise preditiva e detecção de spam.

O aprendizado não supervisionado não requer ajuda de humanos durante o processo. O agente recebe uma quantidade de dados para analisar e identifica padrões de maneira independente. Esse tipo de análise pode ser extremamente útil, pois as máquinas podem reconhecer mais e diferentes padrões em qualquer conjunto de dados do que os humanos. Assim como o aprendizado de máquina supervisionado, o ML não supervisionado pode aprender e melhorar com o tempo.

Entre usos para o aprendizado de máquina não supervisionadas estão determinar segmentos de clientes com base em dados de marketing, imagens médicas e detecção de anomalias.

O aprendizado por reforço é o mais complexo desses três algoritmos, pois não há um conjunto de dados fornecido para treinar a máquina. Em vez disso, o agente aprende interagindo com o ambiente em que é colocado. Ele recebe recompensas positivas ou negativas com base nas ações que realiza e melhora com o tempo, refinando suas respostas para maximizar recompensas positivas.

Algumas aplicações do aprendizado por reforço incluem robôs industriais autoaperfeiçoados, negociação automatizada de ações, mecanismos avançados de recomendação e otimização de lances para maximizar os gastos com publicidade.

O que é deep learning?

Deep learning (DL) é um subconjunto do machine learning que tenta emular redes neurais humanas, eliminando a necessidade de dados pré-processados. Algoritmos de deep learning podem ingerir, processar e analisar grandes quantidades de dados não estruturados para aprender sem qualquer intervenção humana.

Como acontece com outros tipos de machine learning, um algoritmo de deep learning pode melhorar com o tempo.

Atualmente, algumas aplicações práticas de deep learning incluem o desenvolvimento de visão computacional, reconhecimento facial e processamento de linguagem natural.

Comparação entre IA, machine learning e deep learning

Portanto, o deep learning é um subconjunto do machine learning, que, por sua vez, é um subconjunto da inteligência artificial. Mas quais são as verdadeiras semelhanças e diferenças entre eles?

Uma maneira comum de ilustrar a relação entre eles é como um conjunto de círculos concêntricos, com a IA do lado de fora e o DL no centro.

Figure 1.

Como descrito acima, há quatro tipos de IA, incluindo duas que são puramente teóricas no momento. Dessa forma, a inteligência artificial é o conceito maior e mais abrangente de criar máquinas que simulam a inteligência e o pensamento humanos. O objetivo final de criar inteligência artificial autoconsciente está muito além de nossas capacidades atuais. Portanto, grande parte do que constitui a IA é impraticável no momento.

Machine learning, por outro lado, é uma aplicação prática da IA que é possível atualmente, sendo do tipo "memória limitada".

Em geral, machine learning ainda é relativamente simples. A maioria dos algoritmos de ML tem apenas uma ou duas "camadas" (como uma camada de entrada e uma de saída) com poucas ou nenhuma camada de processamento entre elas. Os modelos podem melhorar com o passar do tempo, mas, muitas vezes, precisam de orientação e retreinamento humanos.

Por outro lado, o deep learning tem várias camadas, e são essas camadas extras "ocultas" de processamento que dão nome ao deep learning. Os algoritmos de deep learning são essencialmente autotreinantes, pois podem analisar suas próprias previsões e resultados para avaliar e ajustar a precisão com o tempo. Algoritmos de deep learning têm o poder de aprender de forma independente.

O DL pode fazer isso por meio de algoritmos em camadas que, juntos, compõem o que é conhecido como uma rede neural artificial. Ela é inspirada nas redes neurais do cérebro humano, mas, obviamente, está muito longe de alcançar esse nível de sofisticação. No entanto, isso é significativamente mais avançado do que os modelos de ML mais simples e são os sistemas de IA mais avançados que conseguimos criar no momento.

Por que a IA/ML é importante?

Não é segredo que os dados são um ativo cada vez mais importante nas empresas, sendo que o volume de dados gerado e armazenado no mundo todo cresce a uma taxa exponencial. Naturalmente, não adiantará coletar dados se você não fizer nada com eles. No entanto, é impossível gerenciar esses enormes fluxos de dados sem a ajuda de sistemas automatizados.

Inteligência artificial, machine learning e deep learning oferecem às organizações uma maneira de extrair valor do volume de dados que coletam, oferecendo insights de negócios, automatizando tarefas e aprimorando os recursos do sistema. A IA/ML tem o potencial de transformar todos os aspectos de uma empresa, ajudando-a a alcançar resultados mensuráveis, como:

  • Aumento da satisfação do cliente

  • Oferta de serviços digitais diferenciados

  • Otimização de serviços de negócios existentes

  • Automação de operações de negócios

  • Aumento da receita

  • Redução de custos

Exemplos e casos de uso de IA/ML

Isso tudo parece ótimo, é claro, mas continua abstrato. Vejamos alguns casos de uso práticos e exemplos onde a IA/ML está sendo usada para transformar setores atualmente.

Saúde

A IA/ML está sendo usada em aplicações de saúde para melhorar a eficiência clínica, aumentar a velocidade e a precisão do diagnóstico e aprimorar os resultados dos pacientes.

A HCA Healthcare recebeu o Red Hat Innovation Award pelo uso do machine learning para desenvolver um produto de análise preditiva em tempo real, o SPOT (Sepsis Prediction and Optimization of Therapy), que detecta sepse com mais precisão e rapidez, uma condição de potencial risco de vida.

Telecomunicações

No setor de telecomunicações, machine learning é cada vez mais usado para entender o comportamento do cliente, aprimorar a experiência do cliente, otimizar o desempenho da rede 5G, entre outras coisas.

Na verdade, de acordo com nosso relatório O Estado do Open Source Empresarial, publicado no início de 2021, 66% das organizações de telecomunicação esperam usar o open source empresarial para IA/ML nos próximos dois anos, em comparação com apenas 37% hoje.

Seguradoras

No setor de seguros, a IA/ML está sendo usada em uma variedade de aplicações, inclusive para automatizar o processamento de sinistros e oferecer serviços de seguros baseados no uso.

A maioria das seguradoras acredita que a modernização dos sistemas principais é essencial para diferenciar os serviços em um mercado amplo, e o machine learning faz parte desses esforços de modernização.

Serviços financeiros

Os serviços financeiros também estão usando IA/ML para modernizar e melhorar as ofertas, inclusive para personalizar o atendimento ao cliente, melhorar a análise de risco e detectar melhor fraude e lavagem de dinheiro.

Com o aumento da quantidade de dados com os quais as instituições financeiras precisam lidar, espera-se que os recursos de machine learning tornem os modelos de detecção de fraudes mais robustos e ajudem a otimizar o processamento dos serviços bancários.

Setor automotivo

Nos últimos anos, o setor automotivo passou por grandes mudanças e reviravoltas, com a chegada dos veículos elétricos e autônomos, modelos de manutenção preditiva e uma grande variedade de outras tendências disruptivas em todo o setor.

E, claro, a IA/ML é parte importante dessa transformação. Por exemplo, ela é parte essencial das iniciativas de veículos automatizados do BMW Group.

Setor energético

Provedores de energia no mundo todo também estão passando por uma transformação no setor, com novas formas de gerar, armazenar, fornecer e usar energia, mudando o cenário competitivo. Além disso, as preocupações com o clima global, os fatores de mercado e os avanços tecnológicos também mudaram o cenário consideravelmente.

O setor energético já usa IA/ML para desenvolver usinas inteligentes, otimizar consumo e custos, desenvolver modelos de manutenção preditiva, otimizar a segurança e as operações de campo e melhorar o comércio de energia.

Introdução a IA/ML na sua organização

Embora a IA/ML seja claramente uma tecnologia extremamente transformadora que pode oferecer muito valor em qualquer setor, começar pode parecer um pouco trabalhoso.

A boa notícia é que você pode começar gradualmente. É possível adotar IA/ML na sua organização sem grande investimento inicial. Assim, você começa a entender como e onde a IA/ML pode beneficiar sua organização em partes menores e mais fáceis de gerenciar.

Para ver mais informações, elaboramos um roadmap com 13 pontos sobre como iniciar sua jornada de IA/ML.

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