IA, ML e IA generativa: principais diferenças e aplicações

No domínio das tecnologias de ponta, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se um termo omnipresente. No entanto, engloba vários subcampos que, por vezes, podem ser confusos. Ao compreender as suas características e aplicações únicas, podemos ter uma perspetiva mais clara do panorama em evolução da IA.

Comecemos pela palavra do ano: IA generativa.

A IA generativa é um ramo avançado da IA que utiliza técnicas de aprendizagem automática para gerar conteúdos novos e originais, como imagens, texto, áudio e vídeo. Ao contrário da aprendizagem automática tradicional, que se centra no mapeamento da entrada para a saída, os modelos generativos visam produzir saídas novas e realistas com base nos padrões e informações presentes nos dados de treino. Talvez já tenha jogado com o Dall-E ou com o chat GPT 4, todos estes são exemplos de IA generativa.

Aprendizagem automática (ML):

A aprendizagem automática é um subconjunto da IA que se centra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos sistemas aprender e fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Ao contrário da IA tradicional, os algoritmos de aprendizagem automática são concebidos para aprender automaticamente e melhorar com a experiência sem serem explicitamente programados. Utilizam técnicas estatísticas para identificar padrões, extrair conhecimentos e fazer previsões informadas.

A aprendizagem automática funciona bem para resolver um problema de cada vez e depois reiniciar o processo, enquanto a IA generativa pode aprender consigo própria e resolver problemas sucessivamente.

Inteligência Artificial (IA):

A Inteligência Artificial refere-se à criação de máquinas inteligentes que imitam capacidades cognitivas semelhantes às humanas. A IA engloba uma série de técnicas, algoritmos e metodologias destinadas a permitir que os computadores executem tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. Estas tarefas podem incluir o processamento de linguagem natural, a resolução de problemas, o reconhecimento de padrões, o planeamento e a tomada de decisões.

Nota do editor: Pensámos em cortar o parágrafo seguinte por ser impreciso. A IA tradicional não é uma programação baseada em regras. No entanto, decidimos deixá-la, com esta declaração de exoneração de responsabilidade, como um exemplo de como nem sempre se pode confiar na GenAI para fornecer informações factuais e como ela pode desinformar ou, aparentemente, até alucinar. Isto serve para lembrar que os conteúdos criados com ferramentas GenAI devem continuar a ser revistos e verificados por especialistas na matéria.

As técnicas de IA podem ser classificadas em duas categorias principais: IA tradicional e aprendizagem automática. A IA tradicional utiliza programação baseada em regras e conjuntos de regras predefinidos para resolver problemas. Implica a definição explícita de regras e relações entre inputs e outputs. Os sistemas de IA tradicionais são frequentemente frágeis e têm dificuldade em adaptar-se a cenários novos ou complexos.

Aplicações e sinergias:

A IA, a aprendizagem automática e a IA generativa encontram aplicações em vários domínios. As técnicas de IA são utilizadas no processamento da linguagem natural, nos assistentes virtuais, na robótica, nos veículos autónomos e nos sistemas de recomendação. Os algoritmos de aprendizagem automática estão na base de recomendações personalizadas, deteção de fraudes, diagnósticos médicos e reconhecimento de voz. A IA generativa ganhou proeminência em áreas como a síntese de imagens, a geração de texto, a sumarização e a produção de vídeo.

Enquanto a aprendizagem automática é um subconjunto da IA, a IA generativa é um subconjunto da aprendizagem automática . Os modelos generativos tiram partido do poder da aprendizagem automática para criar novos conteúdos que apresentem características aprendidas com os dados de treino. A interação entre os três domínios permite avanços e inovações que impulsionam a IA.

Conclusão

A IA, a aprendizagem automática e a IA generativa são domínios distintos mas interligados no âmbito da IA. A IA engloba uma vasta gama de técnicas centradas na criação de sistemas inteligentes, enquanto a aprendizagem automática se especializa no desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados para fazer previsões ou tomar decisões, e a IA generativa utiliza a aprendizagem automática para gerar conteúdos originais e realistas.

Nota do editor: ChatGPT foi utilizado para criar a maior parte deste conteúdo. O pessoal escreveu ou reviu algumas frases para garantir a sua clareza e exatidão. Uma vez que a IA generativa não pode gerar e partilhar perspectivas como os seres humanos, esta publicação do blogue não apresenta os pontos de vista específicos de nenhum membro da nossa equipa de liderança, nem explora ou interpreta o significado e a aplicação destas tecnologias em relação a cenários do mundo real. No entanto, esta experiência explica efetivamente as diferenças entre a IA, a aprendizagem automática e a IA generativa, tal como percebidas pelo ChatGPT e verificadas pelos nossos especialistas na matéria.

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