Aprendizado de máquina (ML) x Inteligência artificial (IA) – Qual é a diferença?
*Quem se importa com a diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina?
Sinceramente, eu não me importava muito e não via razão para perder meu tempo tentando descobrir o que certamente seria uma curiosidade insignificante e inútil.
Como era de se esperar, assim que examinei o assunto mais detalhadamente, minha ideia pré-concebida provou estar muito errada.
É bastante claro, neste momento, que a IA é o futuro, então é lógico que ser versado no assunto seja algo positivo. Por outro lado, a ignorância é algo negativo.
Para nos prepararmos para uma realidade inundada por essas tecnologias, é hora de garantir que compreendemos os fundamentos da IA – uma das forças centrais preparadas para remodelar nossa sociedade.
Compreender as diferenças entre esses termos e, por extensão, compreender o escopo do que eles envolvem, proporciona clareza imediata e a capacidade de aplicar melhor as ferramentas à nossa disposição. Em resumo, informação é poder.
Então... vamos começar!
Qual é a diferença entre ML e IA?
Em termos gerais, a inteligência artificial é uma máquina capaz de exibir algumas características ou formas de inteligência humana.
Devido à amplitude dessa definição, tudo está incluído, desde o aprendizado de máquina básico (explicado em breve) até um robô soberano totalmente sensível.
Portanto, é prudente começarmos por definir algumas distinções fundamentais entre inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Como inteligência artificial é o termo mais abrangente, é hora de sermos mais específicos.
Vamos falar sobre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Primeiro, vamos dar uma olhada rápida na relação entre todos esses conceitos.
Em sua essência, o aprendizado de máquina é apenas um “modelo de previsão”. Ele possui (a) dados dos quais aprende e (b) um algoritmo que realiza o aprendizado propriamente dito.
O algoritmo é apenas um conjunto de regras que dizem ao código o que esperar (dados sobre X ou Y) e o que fazer com eles.
A qualidade de um algoritmo de aprendizado de máquina é tudo para determinar sua utilidade. Se as regras forem ilógicas ou severamente limitantes, ele será incapaz de fornecer insights úteis.
É fácil se sentir intimidado pela profundidade técnica avassaladora dessa área — árvores de decisão, aprendizado por reforço e redes bayesianas são apenas algumas das muitas áreas —, mas você ficará bem se apenas se lembrar disso:
O aprendizado de máquina é, fundamentalmente, apenas um conjunto de regras sobre como interpretar os dados recebidos.
Se você deseja criar uma ferramenta que aprenda rotas de GPS para ajudar os motoristas, ela precisa conhecer as leis sobre vias de mão única. Caso contrário, ela pode começar a aprender algumas rotas muito rápidas que não são tão convenientes quanto parecem à primeira vista.
No entanto, quando as regras refletem uma compreensão profunda e detalhada de todas as variáveis em jogo, o aprendizado de máquina pode realizar o que parece impossível.
Tradicionalmente, fornecer estimativas precisas de tempo tem sido uma das partes mais complicadas do trabalho de um gerente de projetos. No entanto, muitos se surpreendem ao descobrir que as máquinas são capazes de ter um desempenho comparável.
A ClickUp está atualmente testando a funcionalidade de ML com vários de nossos usuários para prever quais ações um indivíduo provavelmente realizará. Isso permite previsões de tarefas que, com o tempo, são capazes de imitar características humanas, como estimativa subjetiva de tarefas, com precisão suficiente para serem extremamente úteis.
Essa abordagem agiliza o ciclo de feedback e vimos equipes passarem de ações semiautomatizadas para totalmente automatizadas em apenas algumas semanas. Alguns itens que nossos algoritmos podem realizar são:
- Prever e atribuir tarefas aos membros certos da equipe
- Marcação automática de usuários em comentários relevantes para eles
- Visualização de notificações e atualizações com base na sua relevância para um determinado usuário
- Prever e determinar quando os prazos não serão cumpridos e corrigir as estimativas de tempo das tarefas.
Bônus: alternativas ao Copy AI
As plataformas de gerenciamento de projetos e produtividade estão mudando rapidamente, mas o aprendizado de máquina/IA é definitivamente uma tendência de gerenciamento de projetos que veio para ficar.
É uma questão de tempo até entendermos completamente como essas novas tecnologias afetarão o gerenciamento de projetos, mas quanto mais rápido sua empresa se adaptar, mais alinhados os membros da sua equipe estarão para o sucesso do projeto.
Acreditamos que o futuro pertencerá àqueles que forem mais capazes de aproveitar as oportunidades disponíveis, sendo o aprendizado de máquina e a inteligência artificial algumas das mais imediatas.