IA vs. ML: decodificando as tecnologias que moldam nosso mundo | Notícias e relatórios sobre IoT Now

Mídia Em nossa vida cotidiana, tornou-se cada vez mais difícil evitar ouvir as palavras 'Artificial Intelligence (AI)'E'Aprendizado de Máquina (ML)' seja na indústria ou na academia. Estas tecnologias entraram na nossa vida quotidiana e estão a transformar a maioria dos sectores da economia, construindo novas esferas de conhecimento e prática, e inaugurando uma nova era na história da humanidade. No entanto, mesmo que estas formas de inteligência em rápida evolução se tornem mais visíveis dentro e fora da academia, as suas definições imprecisas, a imprecisão sobre as suas modalidades e o âmbito das aplicações impedem a sua plena compreensão. Este artigo pretende esclarecer estas novas tecnologias, distingui-las umas das outras e delinear as suas implicações abrangentes.

1. IA/ML no mundo da IoT

Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML) e o Internet of Things (IoT) estão intrinsecamente ligados e juntos representam uma tríade poderosa, inaugurando uma nova onda de inovação. O trio está a permitir uma nova geração de produtos e máquinas autónomos inteligentes, autoajustáveis ​​e autootimizáveis, que por sua vez estão a revolucionar e a transformar todos os setores, desde a produção até aos cuidados de saúde. A ligação entre IA, ML e IoT é natural:

• Inteligência baseada em dados:

Os geradores destes dados são sensores e dispositivos inteligentes incorporados em objetos do quotidiano, em contextos tão diversos como redes de tráfego ou eletrodomésticos de cozinha. É o poder e a habilidade da IA ​​e do ML que fornecem a inteligência computacional para processar, transformar e analisar os dados e transformá-los em informações acionáveis. A IoT forma a camada de captura de dados, enquanto a IA e o ML representam o mecanismo de análise que constitui o cérebro computacional.

Na indústria, os dispositivos IoT rastrear sensores de equipamentos e máquinas. Os algoritmos de ML podem identificar links entre seus dados atuais e dados históricos e, em seguida, prever falhas de máquinas ou equipamentos, necessidades de manutenção e outros problemas. Todo o processo é contínuo e o algoritmo de ML pode prever as condições da máquina com base em dados em tempo real de dispositivos IoT. Por exemplo, se os níveis de óleo estiverem baixos ou se houver vibração excessiva, os sistemas poderão prever uma potencial avaria da máquina. Desta forma, a manutenção preditiva pode minimizar o tempo de inatividade e reduzir os custos de materiais sem aumentar significativamente os custos de mão-de-obra.

• Experiência de usuário aprimorada e personalização:

Exemplos dessas aplicações de consumo podem ser encontrados em dispositivos IoT que coletam informações sobre as interações e preferências dos usuários. Por exemplo, ao analisar como você usa uma casa inteligente, a IA poderia controlar sua iluminação e temperatura com base em seu comportamento, com algoritmos de aprendizado de máquina melhorando os esforços preditivos ao longo do tempo, se você continuar a usá-la. Os rastreadores de condicionamento físico também podem usar algoritmos de ML para personalizar recomendações de saúde.

• Tomada de decisão autônoma:

Usando IA e ML, os dispositivos IoT podem começar a tomar decisões autônomas com base em dados em tempo real. Veículos autônomos (um ecossistema de dispositivos IoT), por exemplo, usam ML para compreender os dados dos sensores e decidir quais ações de direção realizar a cada momento na estrada. Nas nossas casas e escritórios, as redes de energia utilizam IA para equilibrar as cargas da rede e otimizar de forma inteligente a distribuição de energia com base em dados IoT fornecidos em tempo real.

• Segurança melhorada:

Segurança e ataques cibernéticos podem se infiltrar nas redes IoT. A IA e o ML podem funcionar como radar de segurança e detectar anomalias no estado das redes IoT ou nos dados gerados pelos dispositivos IoT para saber se um ataque está acontecendo ou prestes a acontecer. A segurança alimentada por IA pode, portanto, tornar a IoT mais segura – estes sistemas podem sempre aprender com os dados provenientes das redes e atualizar as medidas a adotar.

• Eficiência operacional:

Nos negócios e na manufatura, as IoTs inserem muitas variáveis ​​e parâmetros que são analisados ​​por algoritmos de ML para otimizar as operações, reduzindo a quantidade de desperdício e melhorando a eficiência. Ao mesmo tempo, a IA pode ser utilizada para automatizar processos de tomada de decisão mais complexos e, desta forma, otimizar, em tempo real, os parâmetros de operação.

Em suma, a IA e o ML são indispensáveis ​​para a IoT, e um sistema inteligente integrará todos os três como um ecossistema inteligente de aprendizagem, adaptação e decisão: um impulsionador e acelerador da IoT de inovações futuras, ele próprio ajudado por uma regulamentação inteligente.

2. Decodificação de IA e aprendizado de máquina: uma visão geral comparativa

Artificial Intelligence (AI)

A Inteligência Artificial é um campo – ou podemos até dizer disciplina – da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que são comumente consideradas como exigindo inteligência humana. Algumas de suas marcas essenciais giram em torno do uso de conceitos como inteligência e aprendizagem, pelos quais se correlaciona a capacidade de execução de tarefas da IA ​​com a faculdade de cognição humana. Exemplos de tais tarefas incluem a compreensão da linguagem natural – que pode ressoar com a capacidade humana de falar; o reconhecimento de padrões – intimamente relacionado com a faculdade humana de percepção; e a capacidade inerentemente comparável de resolver problemas complexos que envolvem dificuldades imprevisíveis e imprecisão e incerteza inexoráveis ​​quanto às suas soluções – como quebra-cabeças retirados do mundo real para o ser humano intelectualmente curioso. É amplamente aceite que, embora os chatbots sejam mais orientados para objectivos, as IA envolvem a capacidade dos computadores de executar qualquer uma das tarefas acima mencionadas de uma forma que nos levaria a dizer que o computador é “inteligente”. Isto é o que por vezes é chamado de “mimetismo intelectual” ou “mimese” da inteligência humana – em suma, aprender com a experiência e “agir de forma inteligente”.

Aprendizado de Máquina (ML)

A aprendizagem automática diz respeito a uma área particularmente ativa da Inteligência Artificial (IA) que tenta codificar a capacidade dos computadores de aprender, fazer escolhas ou previsões com base em dados, ignorando a necessidade de intervenção ou orientação humana. Os algoritmos são treinados em conjuntos de dados previamente recolhidos até compreenderem os padrões subjacentes desses dados, fazerem escolhas informadas com base no que aprenderam e serem capazes de continuar a melhorar gradualmente a sua capacidade preditiva de forma autónoma no futuro. O objetivo do ML é desenvolver programas que sejam capazes de explorar dados para se tornarem melhores e mais adaptáveis ​​na aprendizagem por conta própria, sem intervenção, tarefa por tarefa.

Principais diferenças:

A IA serve para construir um computador inteligente que resolva os problemas de maneira análoga a um ser humano, enquanto o ML permite que um robô aprenda com os dados para traçar uma previsão precisa.

Funcionalidade: a máquina usa um livro de regras pré-escrito (muitas vezes o sistema flexibiliza e 'ajusta' as regras com base nos resultados) versus o sistema de ML segue uma nuvem padrão de entradas esperadas que leva a uma resposta.

3. O que eles trazem para a mesa: Capacidades e aplicações

Contribuições da IA:

A inteligência artificial é muito boa na automatização de tarefas rotineiras – sejam tarefas simples, como a entrada de dados, ou os processos ocultos que alimentam essas decisões, ela maximiza a eficiência e a produtividade.

• Serviços cognitivos:

Graças aos serviços cognitivos (para compreensão da linguagem, fala e visão), o computador está equipado com uma gama mais ampla de interação com os humanos.

• Tomando uma decisão:

Os sistemas de IA podem chegar a conclusões significativas sobre o presente comparando e contrastando dados passados ​​e presentes, fazendo conexões informadas e sínteses de resmas de informações.

Contribuições do ML:

• Análise preditiva:

Os modelos de ML são excelentes para prever e prever tendências e comportamentos a partir de dados anteriores, e é aqui que podem ser aplicados, como nos setores financeiro, médico e de marketing.

• Reconhecimento de padrões:

Uma das aplicações de ML de maior sucesso é aprender a reconhecer padrões ocultos em dados, como atividades anômalas na segurança cibernética ou sinais reveladores de doenças na medicina diagnóstica.

• Individualização:

O ML produz experiências de usuário personalizadas dependendo de como um usuário individual interagiu com o serviço no passado e pode ser usado para melhorar serviços de comércio eletrônico, entretenimento e muito mais.

4. A relação sinérgica: como a IA e o ML se complementam

Essa relação também se apoia mutuamente, com a ciência a retroalimentar-se para melhorar e informar a outra ciência nascente, e os sistemas resultantes a tornarem-se mais capazes e cognitivamente poderosos ao longo do tempo. AI é o organizador: o campo da inteligência artificial define os objetivos gerais e as arquiteturas para a construção de máquinas que, em princípio, podem exibir aspectos da inteligência humana. ML é o kit de ferramentas: o campo do aprendizado de máquina fornece os métodos e técnicas que permitem que essas máquinas aprendam coisas a partir dos dados, melhorem com a prática e tomem decisões.

• Capacidades de aprendizagem aprimoradas: Portanto, sintonizar-se com as “vibrações” da humanidade no mundo real é crucial. Os sistemas de IA devem ser informados pela inteligência humana e o ML permite que as máquinas aprendam com a experiência, da mesma forma que os humanos. Se o aprendizado estatístico une máquinas e humanos, então o ML tem alguma promessa – os sistemas baseados em dados devem aprender como se 'recalibrar' (como os humanos fazem) quando confrontados com novos exemplos de comportamento 'humano' (por exemplo, dirigir, interagir com outros humanos, e assim por diante).

• Tomada de decisão baseada em dados: Ser “inteligente” em IA significa “ser um bom tomador de decisões”. ML é (provavelmente) uma hipótese nula sobre a melhor forma de tornar a IA rápida na tomada de decisões, fornecendo-lhe as ferramentas para analisar muitos dados sobre o que quer que os objetos de IA estejam fazendo a cada momento, descobrir quais são os padrões nesses dados e então (faz uma previsão) usa análise e reconhecimento de padrões para tomar a próxima decisão.

• Poder preditivo e personalização: De muitas outras maneiras, o ML é uma ferramenta eficaz para tornar possível o que as IAs foram projetadas para alcançar para os usuários: experiência personalizada e previsão de resultados. O ML é ótimo para fornecer uma experiência personalizada a um usuário de um site de comércio eletrônico, um serviço de streaming de vídeo ou uma plataforma de atendimento ao cliente porque coleta pontos de dados sobre o que o usuário fez no passado e prevê o que esse usuário eventualmente fará .

• Melhoria autônoma: Um aspecto fundamental do conceito de IA é a capacidade de projetar um sistema autônomo. O ML vai um passo além, uma vez que os sistemas não estão sendo projetados apenas para operar de forma autônoma, mas para otimizar o desempenho de forma autônoma (por exemplo, aprendendo com os dados obtidos após a inicialização). No caso de um sistema como um carro autónomo que precisa de “aprender” a lidar com um ambiente desconhecido, esse ciclo de melhoria é essencial. Complexo.

• Resolução de problemas: A Aupiter AI procura enfrentar o intratável no espaço computacional acima mencionado dos problemas do mundo real, onde todas as soluções práticas parecem irremediavelmente complicadas e os caminhos fáceis e óbvios encalham. O ML aumenta a complexidade ao fornecer um paradigma baseado na combinação de múltiplas modalidades (por exemplo, conjuntos de algoritmos como redes neurais) para corresponder à complexidade do mundo real e aproveitar dados de alta complexidade e em grande parte não estruturados, disponíveis principalmente no mundo real.

Junte os dois e você terá um ecossistema tecnológico em aceleração exponencial – no qual a capacidade do ML de construir modelos “indutivos” e aprender a aprender por meio do desenvolvimento iterativo a partir de dados pode ser aliada à agenda ainda mais ambiciosa da IA, de modelar a inteligência humana para criar sistemas “generativos” cada vez mais generalistas que possam dominar uma ampla variedade de tarefas complexas, ultrapassar fronteiras de inovação e turbinar indústrias inteiras.

5. Desafios e considerações éticas

Com praticamente todas as tecnologias de rápido avanço e potencialmente disruptivas para IA e aprendizagem automática (ML), descobrimos rapidamente que as preocupações sobre como a tecnologia pode mudar o mundo evoluem quase tão rapidamente quanto as próprias tecnologias emergentes e de rápido avanço. É um problema sem precedentes: como os sistemas de IA e ML precisam de um volume de dados para funcionar de forma eficaz, geramos preocupações sobre a segurança e a privacidade dos dados. As preocupações éticas mais amplas incluem as questões de preconceito e justiça no design da IA ​​(ou seja, os algoritmos podem produzir resultados tendenciosos porque foram treinados anteriormente com dados tendenciosos) e que os processos de decisão intencionais implementados por algoritmos são mais interpretáveis ​​e abertos do que os humanos. – especialmente em cenários educacionais, médicos e de justiça criminal, onde a transparência pode ser tão importante quanto a própria decisão. Haverá empregos eliminados no processo de automação, uma situação que exigirá estratégias muito necessárias de gestão da força de trabalho e de reciclagem de funcionários – e assim por diante. Na verdade, isso pode ser parafraseado como: AS GRANDES PREOCUPAÇÕES:

Na vanguarda deste trabalho estão os apelos crescentes para enunciar princípios e impor padrões para a concepção e implementação de tecnologias de IA e ML. Isto exigirá uma parceria em grande escala entre empresas, decisores políticos e outras partes interessadas para garantir que as tecnologias de IA e ML sejam desenvolvidas e implementadas de forma segura, justa, transparente e para o bem público.

6. As perspectivas futuras: possibilidades infinitas

Mais uma vez, à beira da próxima revolução tecnológica – na IA e no ML – o mesmo se aplica: a medicina irá transformar-se à medida que os pacientes recebem tratamentos prescritos com base na digitalização tomográfica do seu ADN; nossos mundos de vida urbanos serão reformulados em cidades de ML orientadas por IA, implantadas em toda a nossa infraestrutura.

Tomados em conjunto, a IA e o ML estão a permitir um futuro, cada vez mais transparente e invisível, no qual a tecnologia sustenta grande parte da nossa realidade. Saber o que os separa, o que podem realizar e onde continuarão a bater nas barreiras é algo que as organizações, os decisores políticos e a população em geral estarão bem servidos para compreender nos próximos anos. Com estas tecnologias ainda em evolução, mundos inteiramente novos surgirão, outros desaparecerão e o mundo que nos rodeia continuará a mudar através de olhos que ainda não conseguem começar a ver. A revolução da IA ​​está apenas começando. As possibilidades são tão ilimitadas quanto a nossa imaginação permite.

Artigo de Magda Dąbrowska, redatora técnica da WeKnow Media

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• Fonte: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/