Quando falamos sobre Inteligência Artificial (IA), muitos associam ao que vemos na ficção científica, ou seja, máquinas inteligentes que desenvolvem consciência e resolvem dominar a espécie humana. Porém, a situação real é bem diferente: a IA é uma ferramenta que pode ser usada para melhorar a vida de muitas pessoas.
Contudo, assim como pode trazer benefícios significativos, também existem preocupações sobre seu uso indevido, o que causa receios. Para esclarecer suas dúvidas, neste artigo do Engenharia 360, explicamos o que é a Inteligência Artificial e o Machine Learning (aprendizado de máquinas), conceitos frequentemente confundidos, mas que possuem diferenças fundamentais. Confira!
O que é Inteligência Artificial e Machine Learning?
Inteligência Artificial
A IA está relacionada a máquinas que simulem o raciocínio humano e a capacidade de tomar decisões que têm mais chance de sucesso. Por isso, são chamadas “máquinas inteligentes”.
Com o tempo, essas máquinas "aprendem" e evoluem. Um exemplo notável é o AlphaGo Zero, um software de IA que aprendeu a jogar Go (um jogo tradicional chinês) sozinho. Ele não recebeu instruções, apenas dados de várias partidas anteriores. Além disso, já é possível ver aplicações de IA no cotidiano, como carros autônomos, reconhecimento facial, assistentes virtuais, diagnósticos médicos, entre outros.
Machine Learning
A saber, o termo Machine Learning costuma ser confundido com Inteligência Artificial. Na verdade, os dois são interligados e o Machine Learning é quase uma subcategoria da IA.
Machine Learning (ou aprendizado de máquinas, em português), é um campo que leva à IA. Ele usa algoritmos que analisam dados, aprendem com esses dados e, então, tomam decisões baseadas nesse aprendizado. Ao contrário dos algoritmos tradicionais, que seguem rotinas predefinidas, esses sistemas têm a capacidade de melhorar com o tempo, ajustando-se aos dados que são inseridos. Um exemplo claro é o AlphaGo Zero, que foi criado com Machine Learning para aprender a jogar Go.
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Diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning
Embora os dois conceitos estejam interligados, Machine Learning pode ser considerado uma subcategoria da Inteligência Artificial. Em termos simples, a IA refere-se à capacidade de uma máquina de simular comportamentos inteligentes, enquanto o Machine Learning é o processo pelo qual essas máquinas aprendem a partir dos dados.
Como surgiram a Inteligência Artificial e Machine Learning?
O desenvolvimento da Inteligência Artificialcomeçou na década de 1950. Um dos nomes famosos no meio é Alan Turing, que publicou um artigo denominado “Computing Machine and Intelligence”, em que propõe um teste para a inteligência da máquina. Basicamente, a máquina passa no teste de Turing se o interrogador não for capaz de distinguir se está conversando com um humano ou com uma máquina.
Machine Learning também não fica para trás na história, ele foi idealizado pelos mesmos pesquisadores que buscavam desenvolver a IA. Arthur Samuel, que criou, ainda na década de1950, um sistema que o superou em um jogo de damas, definiu o Aprendizado de Máquina como uma área que permite às máquinas aprender sem serem programadas para a tarefa de forma explícita.
A saber, o que permitiu o grande crescimento da Inteligência Artificial e Machine Learning foi o desenvolvimento de GPUs (Graphic Processing Units) mais baratas e mais poderosas. Elas permitem um processamento paralelo mais eficiente. Além disso, a enorme quantidade de dados produzidos atualmente (incluindo imagens, mapas, texto e outras informações) também contribui para o desenvolvimento dessas áreas.
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Como a Inteligência Artificial e Machine Learning Impactam a Engenharia?
A aplicação de Inteligência Artificial e Machine Learning na Engenharia está crescendo rapidamente. A função principal da Engenharia é melhorar a qualidade de vida, e essas tecnologias estão revolucionando o campo, desde a automação de processos até melhorias em diagnósticos médicos e sistemas de transporte inteligente.
Exemplos de IA e Machine Learning na Engenharia incluem:
- Carros autônomos: Veículos que utilizam IA para tomar decisões em tempo real, melhorando a segurança no trânsito.
- Assistentes Virtuais: Ferramentas que ajudam engenheiros a otimizar o trabalho diário e gerenciar tarefas com eficiência.
- Diagnósticos médicos: Algoritmos que analisam dados médicos para identificar padrões e prever doenças.
Vale destacar que, embora a IA tenha um enorme potencial positivo, também há uma preocupação crescente com o seu uso em áreas como a militar. O uso de IA para criar armas autônomas letais gerou debates éticos, com muitos pesquisadores e engenheiros comprometidos a não desenvolver tais tecnologias.
Exemplo prático de aplicação
Um software de Machine Learning foi implementado em um projeto piloto de uma Estação de Tratamento de Esgoto (ETE) da Maxion Componentes Estruturais (uma divisão da Iochpe-Maxion), na unidade Cruzeiro. Essa obra foi realiza em parceria com a startup Birmind, com o objetivo de fazer o controle do uso de cal.
O software fica a cargo, então, de fazer a análise dos dados de entrada e compara com os dados de saída. Assim, ele encontra a melhor relação entre eles. O diferencial é que, cada vez que uma comparação é feita, o software é capaz de aprender e ter resultados melhores. Espera-se que a redução no uso de cal seja de 25%.
Concluindo, a implementação do software contribui para a manutenção prescritiva, ligada à Indústria 4.0. Isso se deve ao fato de que ele é capaz de verificar padrões de alarmes dos sistemas para prever um problema antes que ele aconteça.
Veja Também: O futuro da engenharia no Brasil com IA
Fontes: Forbes, Transformação Digital, IoT for All, Data Science Brigade.
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Larissa Fereguetti
Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.