A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são frequentemente usados no mesmo contexto. São termos relacionados, mas têm finalidades diferentes. A IA tem múltiplas aplicações em vários setores, com a ideia principal de replicar comportamentos humanos e inteligência de forma manufaturada. O aprendizado de máquina é o método usado para treinar IA nos bastidores, permitindo que ela aprenda e execute tarefas de forma independente. Mesmo os smartphones Android mais acessíveis possuem elementos de IA e aprendizado de máquina integrados, permitindo recursos exclusivos baseados em software além das limitações típicas de hardware.
Este guia aborda as principais diferenças que a IA e o aprendizado de máquina apresentam e fornece exemplos de como eles podem ser usados em vários produtos ou setores.
O que é IA e por que você a vê em todos os lugares agora?
A inteligência artificial (IA) dominou recentemente o nosso mundo e ninguém esperava que ela afectasse dramaticamente as nossas vidas da forma como o fez em tão pouco tempo. Quase da noite para o dia, o termo IA está sendo espalhado por toda parte. Não existe um significado ou caso de uso específico para IA. É um termo genérico. Como a IA pode ser aplicada a qualquer indústria, tornou-se uma ferramenta universal dependendo da sua aplicação e de onde é utilizada. A IA está presente em vários produtos e setores, incluindo smartphones, saúde, finanças e marketing.
Fonte: USAII
Pense na IA como um modelo de computador treinado com dados para ajudá-lo a realizar tarefas automatizadas específicas. O resultado vale a pena treinar um modelo de IA em grandes conjuntos de dados, pois ele pode classificar as informações com precisão e rapidez, superando os humanos. Isso permite retornos mais rápidos que levariam uma eternidade para serem processados usando métodos tradicionais. Como uma máquina pode aprender e aplicar o que aprendeu ao atingir a fase de implantação, isso faz parte do apelo da IA. Também não se cansa como um humano faria.
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O objetivo inicial da IA pode ter sido replicar a inteligência e os comportamentos humanos o mais próximo possível de uma forma digital, mas as coisas estão a começar a mudar. Agora depende do contexto ou aplicação. A IA não precisa ser um objeto físico ou um robô de tamanho humano. Pode ser um chatbot digital, um upscaler de imagem ou um moderador de conteúdo online. Eles usam IA, mas têm finalidades diferentes. Não é mais apenas a ideia de robôs falantes semelhantes aos humanos. A IA evoluiu e agora abrange muitos novos aspectos de nossas vidas.
O que é aprendizado de máquina e como ele difere da IA?
O aprendizado de máquina é considerado um subconjunto da IA, por isso é frequentemente usado no mesmo contexto. Eles estão relacionados. O aprendizado de máquina é um método de treinar os recursos de um aplicativo baseado em IA. Ele se baseia em uma rede neural projetada para ser semelhante ao cérebro humano, com nós digitais representando os neurônios. No aprendizado de máquina, uma rede neural passa por vários estágios de aprendizado, onde esses neurônios trabalham juntos em camadas para classificar as informações. Utilizando algoritmos específicos predefinidos, as redes neurais aprendem por repetição, identificando padrões e correlações entre os dados.
Fonte: “Métodos de aprendizado de máquina para monitoramento de condições de turbinas eólicas: uma revisão” por Stetco et al.
Pense na IA como os recursos com os quais você interage, enquanto o aprendizado de máquina permite que muitos desses recursos existam e operem em segundo plano. Os recursos de IA mais avançados podem ser alimentados pela nuvem, deixando espaço para poder de processamento ilimitado, desde que seu dispositivo tenha conexão com a Internet. Ao mesmo tempo, estamos vendo mais recursos de aprendizado de máquina ou IA no dispositivo que dependem de hardware dedicado para executar tarefas offline e oferecer recursos exclusivos. Por exemplo, considere o chip Google Tensor nos smartphones Google Pixel mais recentes.
Além disso, o kit de ML do Google permite que os desenvolvedores de aplicativos incluam modelos leves, mas poderosos, de aprendizado de máquina no dispositivo em seus aplicativos. Qualquer desenvolvedor de aplicativos pode adicionar recursos de aprendizado de máquina confiando apenas no poder de processamento do seu dispositivo. Está totalmente offline. Alguns exemplos de recursos de aprendizado de máquina que o ML Kit oferece incluem reconhecimento de imagem, tradução de texto e identificação de produtos na prateleira de uma loja. Por não necessitarem de conexão constante com a internet, os tempos de resposta são mais rápidos e não utilizam dados móveis.
Quais são algumas aplicações da IA hoje?
Como a IA abrange diversas aplicações e setores, daremos alguns exemplos de onde a IA é usada hoje. Existem muitos outros exemplos, mas queremos destacar alguns abaixo.
Chatbots e seu impacto em nossos dispositivos
Os chatbots com tecnologia de IA são alguns dos aplicativos importantes que conquistaram o mercado consumidor em tempo recorde. Os maiores nomes incluem ChatGPT, DALL-E, Google Bard e Microsoft Copilot. Esses chatbots usam IA generativa, que é a próxima evolução da tecnologia chatbot. Você pode pedir para ele fazer algo, como responder uma pergunta ou criar um papel de parede para o seu smartphone, e ele o gera para você em tempo real. Você pode pesquisar tópicos sem gastar horas pesquisando sites ou ser criativo sem ser um artista profissional.
Câmeras de smartphones tiram fotos melhores
Os smartphones Google Pixel sempre tiveram câmeras alimentadas por IA e recursos de aprendizado de máquina desde o dispositivo original em 2016. Sua técnica exclusiva de processamento de imagem HDR+ permite que a câmera tire fotos ainda melhores do que o hardware é capaz. Ele pega várias imagens com exposições diferentes e as une usando IA para criar uma foto mais limpa e de maior qualidade. É por isso que eles ultrapassaram alguns smartphones de lente dupla usando uma única lente. O Google também continua adicionando novos recursos de câmera AI aos seus telefones Pixel mais recentes, como Photo Unblur, Best Take e Magic Audio Eraser.
O que é um modelo de visão?
Capacitando muitos dos aplicativos baseados em imagem e de IA atualmente
Apple, Samsung e outros grandes fabricantes de smartphones também contam com recursos de IA e aprendizado de máquina em suas câmeras. Quando combinado com novos sensores de câmera maiores, o poder e a eficiência da IA nos ajudam a tirar fotos e vídeos melhores. Para fotos, isso é conhecido como fotografia computacional. Embora imperfeitos, os modelos de visão e algoritmos que alimentam esses recursos de IA e câmera de aprendizado de máquina continuam a melhorar.
Plataformas de mídia social e gerenciamento de conteúdo
Sendo a mídia social uma indústria tão grande, é preciso haver uma maneira de moderar o conteúdo de forma responsável. Facebook, Instagram e WhatsApp usam sistemas de IA para sinalizar conteúdo que pode ser ofensivo ou inapropriado. Sua IA procura postagens ofensivas a qualquer hora do dia e da noite, mais do que humanamente possível. Este método nem sempre é perfeito. Às vezes, a IA pode sinalizar conteúdo que não deveria. Vários revisores humanos geralmente vêm depois da IA para garantir que tudo seja verificado depois que uma postagem é sinalizada.
Cartões bancários e de crédito oferecem maior segurança
Fonte: Afirmar
Muitos de nós temos serviços bancários on-line ou cartões de crédito, que usamos ao comprar itens on-line. Para segurança extra, configure a autenticação de dois fatores (2FA) ou chaves de acesso em suas contas, bloqueie seus aplicativos financeiros com sua impressão digital e crie um cartão virtual. Mas e as coisas que você não pode controlar? Alguns bancos e empresas de cartão de crédito estão implantando sistemas de IA e de aprendizado de máquina para detectar e rastrear cobranças fraudulentas de clientes. Seus sistemas detectam e sinalizam cobranças fraudulentas em tempo real usando vários modelos de computador, estatísticas sobre compras recentes e algoritmos.
Os jogos agora suportam recursos de upscaling de IA
Fonte: Google
Experimentar um mundo de jogo realista com desempenho suave requer um poder de processamento significativo, o que pode ser desafiador, mesmo para um PC para jogos. As coisas ficam mais complicadas quando você aumenta a resolução, adiciona texturas altamente detalhadas e adiciona um traçado de raio exigente. Tecnologias de upscaling como DLSS, FSR e XeSS atingem essa meta de desempenho com perda mínima de qualidade visual.
O upscaling para jogos com tecnologia de IA é fascinante, pois depende do aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina. O aprendizado profundo é benéfico para tradução de idiomas, detecção de objetos e reconhecimento de imagens, que são perfeitos para videogames. Além disso, o DLSS, por exemplo, usa núcleos de IA especializados em placas gráficas NVIDIA GeForce RTX, aliviando parte da carga de trabalho da GPU e liberando recursos do sistema. Isso permite que os jogos ofereçam maior desempenho sem sobrecarregar tanto a GPU, resultando em maior eficiência mesmo em máquinas de baixo custo.
Não demorará muito para vermos consoles de jogos e smartphones usando chips de IA integrados, dedicados ao aprimoramento de jogos. Diz-se que os recursos de upscaling alimentados por IA desempenham um papel vital nos próximos consoles de jogos em 2024 e além. Isso pode ajudar os jogos a atingir metas de desempenho mais altas, manter uma taxa de quadros estável com alta fidelidade gráfica e incluir mais recursos de rastreamento de raios. Um salto gigante para a indústria de jogos. Combinar o poder bruto do hardware com IA pode criar eficiência além das limitações típicas de hardware. Isso beneficiará todos os tipos de jogos, incluindo tela plana, VR e dispositivos móveis.
Das três tecnologias de upscaling para jogos, apenas DLSS e XeSS usam ou oferecem recursos alimentados por IA. FSR depende de métodos de upscaling baseados em software, o que proporciona maior compatibilidade entre hardware, incluindo consoles da geração atual. Este método funciona bem sem depender de IA, mas o FSR pode introduzir recursos de IA posteriormente.
Os cuidados de saúde são mais precisos e pessoais
O setor de saúde se beneficia quando combinado com IA, o que o torna outro cenário de uso perfeito. Por exemplo, usar um algoritmo alimentado por IA para identificar irregularidades em uma radiografia ou tomografia computadorizada é mais rápido e eficiente do que seus equivalentes humanos. Como a IA é treinada previamente em um conjunto abrangente de dados, ela sabe exatamente o que procurar com imensa velocidade e precisão. Ao mesmo tempo, os médicos podem usar a IA para digitalizar os dados de um paciente em seu sistema e gerar um plano de tratamento personalizado.
Recursos de marketing de dados autônomos e preditivos
O marketing é um negócio complicado, pois você deve entender as tendências e aprender o que funciona e o que não funciona. Está em constante mudança e evolução. A indústria de marketing e a IA funcionam bem juntas para análise de dados. A IA pode analisar dados de clientes e criar uma campanha projetada para esse grupo. A IA também pode fornecer lances de anúncios precisos para plataformas de publicidade populares para aproveitar ao máximo o orçamento de uma campanha publicitária. Ele ainda prevê o comportamento futuro do cliente usando dados e padrões anteriores da análise.
IA e aprendizado de máquina vieram para ficar
IA é o termo geral que fornece recursos exclusivos a dispositivos, aplicativos ou produtos depois que eles são treinados para realizar tarefas específicas. O aprendizado de máquina é um método que treina e potencializa esses recursos de IA. O boom da IA e do aprendizado de máquina está apenas começando. Com empresas, produtos e indústrias a prepararem-se para investir fortemente em tecnologias de IA, a IA expandir-se-á para outras partes das nossas vidas. Em breve veremos mais produtos com chips e recursos dedicados alimentados por IA, desde smartphones e consoles de jogos até dispositivos domésticos inteligentes.
Os modelos de aprendizado de máquina podem potencializar a IA, mas os grandes modelos de linguagem (LLMs) são a espinha dorsal dos chatbots baseados em IA. Explicamos tudo o que você precisa saber sobre LLMs e por que chatbots como ChatGPT ou Google Bard confiam neles.
