Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: qual a diferença?

Saiba a distinção entre os 3 conceitos e como são aplicados

O rápido avanço tecnológico das últimas décadas trouxe à tona inúmeras descobertas relacionadas à tecnologia e aos dados. Alguns conceitos se popularizaram e tornaram-se conhecidos mundialmente, como é o caso do Big Data, que tratamos neste artigo. Outras concepções, muitas vezes complexas, demoram mais a romper a barreira do mundo tecnológico para tornarem-se senso comum. É o caso de inteligência artificial, machine learning e deep learning, práticas que tratam do mesmo assunto e estão intrinsecamente ligadas. Neste artigo, você verá o porquê destes conceitos serem comumente confundidos e como são aplicados de fato. 

Inteligência Artificial: ficção ou realidade?
    

A inteligência artificial nasceu da vontade de replicar comportamentos, pensamentos e reações características dos humanos em máquinas. Caso os pesquisadores tivessem obtido sucesso nessa empreitada, o resultado seria algo parecido com o personagem C3-PO de Guerra nas Estrelas. Ou o robô assassino do Exterminador do Futuro. Pode escolher. Esta concepção de supermáquinas é o que chamamos de “IA genérica”. 

O conceito de uma consciência que habita um corpo não-humano está presente na imaginação coletiva desde os primórdios da inteligência artificial, na década de 1950. De lá para cá, o tema já foi muito explorado por filmes e livros do gênero de ficção científica, o que contribuiu para a imagem de “devaneio” que deteve por tanto tempo. E até poucos anos atrás, a IA era, de fato, mais próxima da ilusão do que da realidade. 

Mas desde 2015, devido à enxurrada de dados produzidos na internet - imagens, vídeos, textos, mapas - e à dinamização do uso de tecnologia pessoal, por meio de smartphones e computadores, a IA passou a ser introduzida na vida cotidiana da maioria das pessoas. Mas não da forma como se imaginava...
    

Ao invés de robôs que falam e agem como seres humanos, o que é observado hoje é o que chamamos de “IA limitada”: máquinas e tecnologias que são capazes de executar certas tarefas tão bem quanto humanos, se não melhor. Hoje, as IAs limitadas não são difíceis de encontrar: elas estão presentes em algoritmos de redes sociais como o Instagram e o Facebook, por exemplo.

Machine Learning: o primo da IA

Em suma, machine learning é a prática de “treinar” máquinas para coletar dados, aprender com eles e executar uma tarefa específica. Você deve estar pensando: mas não é isso que uma inteligência artificial faz? E a resposta é: quase, mas não exatamente. O nome “machine learning” já dá a dica: trata-se de uma máquina que literalmente aprende a fazer algo, sozinha, sem a interferência humana. 

Os pesquisadores da área - por sinal, muitas vezes os mesmos que desenvolvem IA - são responsáveis por alimentar a máquina com os dados e algoritmos necessários. A partir daí, a máquina analisa o que está disponível, entende que há uma tarefa a ser realizada e aprende como realizá-la. Trata-se de um processo diferente da inteligência artificial, que recebe não só os dados e algoritmos, mas também as instruções sobre como completar a tarefa. 

O machine learning pode ser considerado, de certa forma, derivado do processo de desenvolvimento da inteligência artificial. Ou seja, um “primo” da IA. Hoje, os chatbots são um exemplo típico do machine learning: robôs que são estimulados por perguntas. A cada pergunta feita, há um recolhimento de dados, o que, na teoria, o deixa cada vez mais capacitado para responder corretamente.  Mas assim como a inteligência artificial demandou décadas de pesquisas e testes para encontrar uma utilidade a nível de inserção no cotidiano das pessoas, o machine learning ainda tem um longo caminho a percorrer. 

Deep Learning: o cérebro artificial

A vontade de reproduzir os comportamentos humanos em máquinas culmina no conceito de deep learning, em que os desenvolvedores tentam literalmente replicar o cérebro humano. Assim foram criadas as redes neurais artificiais, inspiradas nas interconexões entre os neurônios. Mas diferente de um cérebro biológico, em que um neurônio pode se conectar com qualquer outro, as redes neurais artificiais são formadas por certas camadas, conexões e direções de propagação de dados. 

O deep learning tem se diferenciado do machine learning e da IA e, consequentemente, ganhado muito destaque devido à rapidez com que consegue aprender a executar tarefas. As redes neurais potencializam o aprendizado da máquina ao serem capazes de lidar com volumes de dados muito maiores (alguém falou em Big Data aí?). 

O exemplo mais emblemático do deep learning na atualidade são as assistentes virtuais, que têm conquistado cada vez mais usuários. Seja por meio da Siri, Cortana ou Alexa, o deep learning é o principal recurso que possibilita a compreensão do que o usuário está pedindo quando aciona o comando de voz. Além disso, o deep learning também está presente em tecnologias de reconhecimento facial e veículos autônomos.

Três faces de uma mesma moeda

Inteligência artificial, machine learning e deep learning são termos comumente usados para descrever um mesmo fenômeno. Derivadas de um objetivo comum, são tecnologias que estão em rápido desenvolvimento e expansão. A forma mais fácil de diferenciar como cada tecnologia atua é visualizá-las como círculos concêntricos em que a IA é maior - a ideia que surgiu primeiro -, o machine learning - um pouco menor, desdobramento da IA - e finalmente o deep learning, que contém parte das duas. De uma forma ou de outra, a inteligência artificial ainda não chegou ao seu objetivo total: criar máquinas que reproduzam todos os comportamentos humanos, a ponto de flertar com o limite entre o que é natural e o que é artificial. Enquanto isso, deixemos a ficção científica imaginar por nós.

Extra: filmes que retratam a IA genérica

No início do artigo, exemplificamos a IA genérica (máquinas que reproduzem comportamentos humanos) com personagens populares de ficção científica como o robô C3-PO e o Exterminador do Futuro. Mas se você quer explorar o tema mais a fundo e ver como a IA foi retratada no cinema ao longo dos anos, aqui vão algumas dicas de filmes:

A.I. - Inteligência Artificial (2001)

O título entrega qual a temática do filme, não é? Mas trata-se de uma produção mais profunda do que parece. A ficção científica acerta ao combinar elementos de tecnologia avançada e futurista com uma história tradicional e simples: a do Pinóquio. 

2001 - Uma Odisseia no Espaço (1968)

O tema de tecnologia era um dos preferidos do diretor Stanley Kubrick e 2001 - Uma Odisseia no Espaço foi provavelmente uma das primeiras produções cinematográficas a retratar a inteligência artificial com tanta profundidade, em uma época em que os estudos sobre o assunto eram recentes e quase não se falava sobre isso.

Interestelar (2014)

Um dos maiores sucessos de ficção científica dos últimos anos, Interestelar retrata um futuro distópico. Mas o personagem que “roubou a cena” na produção foi TARS, uma inteligência artificial de humor ácido e reações muito humanas.

Blade Runner (1982) e Blade Runner - 2049 (2017)

Blade Runner (1982) se tornou um clássico do gênero de ficção científica ao retratar o limite entre máquinas e humanos. A continuação, de 2017, é igualmente interessante e traz reflexões sobre o impacto da tecnologia na sociedade.