Entenda a diferença entre algoritmos, aprendizado de máquina e inteligência artificial e como eles estão moldando nosso futuro. Descubra como essas tecnologias estão se tornando cada vez mais presentes em nossas vidas, e qual a importância de compreender seus conceitos básicos.
Programas avançados de computador influenciam e até mesmo ditam partes significativas de nossas vidas. Pense em serviços de streaming, pontuação de crédito e software de reconhecimento facial. À medida que essa tecnologia se torna mais sofisticada e mais difundida, é importante entender a terminologia básica. As pessoas costumam usar 'algoritmo', 'aprendizado de máquina' e 'inteligência artificial' de forma intercambiável. Há alguma sobreposição, mas não são as mesmas coisas.
Decidimos conversar com alguns especialistas para nos ajudar a entender melhor esses conceitos, começando com uma definição básica de 'algoritmo'. Melanie Mitchell, professora de complexidade no Instituto Santa Fé, ofereceu uma explicação simples de um algoritmo de computador: 'Um algoritmo é um conjunto de etapas para resolver um problema ou realizar um objetivo'. O próximo passo é o aprendizado de máquina, que usa algoritmos. 'Em vez de uma pessoa programar as regras, o próprio sistema as aprendeu', disse Mitchell. Um exemplo é o software de reconhecimento de fala, que usa dados para aprender quais sons se combinam para formar palavras e frases. E esse tipo de aprendizado de máquina é um componente-chave da inteligência artificial.
'Inteligência artificial é basicamente a capacidade dos computadores de imitar as funções cognitivas humanas', disse Anjana Susarla, que ensina IA responsável na Universidade Estadual de Michigan. Ela disse que devemos pensar em 'IA' como um termo guarda-chuva. 'IA é muito mais abrangente, englobando, em comparação com apenas aprendizado de máquina ou algoritmos', afirmou Susarla. É por isso que você pode ouvir 'IA' como uma descrição solta para uma variedade de coisas que mostram algum nível de 'inteligência'. Como um software que examina as fotos do seu telefone para classificar as que têm gatos, a robôs espeleólogos avançados que exploram cavernas. Entender essas distinções é crucial pois, às vezes, essas ferramentas produzem resultados tendenciosos. 'É realmente importante ser capaz de articular quais são essas preocupações', disse Bethany Edmunds, professora e diretora de programas de computação na Universidade Northeastern. 'Para que você possa realmente dissecar onde está o problema e como resolvê-lo.'
