Machine learning (aprendizado de máquina) e IA Generativa são só dois dos muitos termos que o novo momento com a inteligência artificial introduziu no nosso cotidiano.
Mas será que temos clareza sobre a diferença entre essas duas coisas?
A IA Generativa é um modelo, dentre tantos, da inteligência artificial que dá conta da capacidade que um sistema computacional tem de gerar algo novo, de “criar” algo. Esse conteúdo, chamado também de output, pode ser dados, textos, imagens, músicas, áudios ou vídeos.
Já o machine learning (aprendizado de máquina) é a forma pela qual a inteligência artificial “aprende“. Trata-se do mecanismo que o sistema usa, ou seja, o conjunto de algoritmos que proporcionam a capacidade de um sistema computacional fazer relações e inferências a partir de dados, gerando previsões, decisões e até mesmo as “criações” inéditas.
Tanto a IA Generativa quanto o machine learning têm muitas aplicações e desafios em diferentes domínios, mas também têm algumas diferenças fundamentais em seus objetivos e métodos. Além disso, o machine learning é anterior e necessário para a capacidade generativa da inteligência artificial.
Machine learning
O machine learning se concentra no processo de absorver e relacionar dados para produzir os seus outputs, sejam eles previsões, decisões ou novas criações. Esse processo é sequenciado por regras, no formato de códigos computacionais, chamados de algoritmos que, com técnicas específicas conseguem encontrar padrões nos dados e estabelecer relações entre eles para atender às solicitações dos usuários.
Existe o aprendizado supervisionado, que é aquele onde o modelo recebe um conjunto de dados de entrada e rótulos de saída correspondentes. Rótulos referem-se aos valores ou categorias que um modelo é treinado para prever a partir dos dados de entrada.
O modelo aprende a mapear os dados de entrada, conectando aos rótulos de saída e, em seguida, fazer previsões para novos dados. O aprendizado supervisionado pode ser usado para algumas tarefas como classificação binária ou multiclasse, regressão ou análise de sentimento.
No aprendizado não supervisionado o modelo recebe um conjunto de dados de entrada sem quaisquer rótulos de saída, aprendendo a encontrar padrões e estruturas nos dados e, em seguida, aprende como agrupar ou classificar os dados com base em suas semelhanças. Este tipo de aprendizado é importante em aplicações como detecção de anomalias, redução de dimensionalidade ou sistemas de recomendação. O aprendizado não supervisionado pode ser usado para tarefas como detecção de anomalias, redução de dimensionalidade, segmentação de mercado ou sistemas de recomendação.
O aprendizado por reforço é quando é dado ao modelo um conjunto de ações e recompensas. Dessa forma ele aprende como interagir com um ambiente buscando maximizar as recompensas através das suas ações. Este tipo de aprendizado é sobre aprender a melhor sequência de ações na interação com o ambiente, onde as ações tomadas têm consequências que se desdobram ao longo do tempo, tornando o processo de aprendizado intrincado. O aprendizado por reforço pode ser usado para tarefas como jogos, robótica ou carros autônomos.
IA Generativa
A IA Generativa, em muitos de seus métodos mais avançados, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para alcançar seus objetivos de geração.
Um exemplo emblemático é a Rede Generativa Adversarial (GAN – Generative Adversarial Network), que é uma combinação de dois modelos de machine learning: um gerador, que tenta criar dados, e um discriminador, que tenta distinguir entre dados reais e dados gerados.
Durante o treinamento, esses modelos “competem” em um jogo de gato e rato, aperfeiçoando-se mutuamente. O gerador aprende a produzir dados cada vez mais realistas, enquanto o discriminador aprende a diferenciar com precisão entre os dados reais e os gerados. Portanto, neste contexto, a IA Generativa depende diretamente do aprendizado de máquina.
É o que acontece nos programas que estão no hype ultimamente, como o ChatGPT, o MidJourney, o Dall-E, etc.
Inteligência artificial, machine learning e IA Generativa
Em suma, o machine learning é uma subárea da inteligência artificial focada em desenvolver algoritmos que permitem que computadores aprendam a partir de dados. Em vez de serem explicitamente e estritamente programados para realizar uma tarefa, esses algoritmos usam dados e estatísticas para encontrar padrões e fazer previsões ou tomar decisões sem intervenção humana direta.
IA Generativa, por outro lado, refere-se a um conjunto de técnicas dentro da IA que visa criar algo novo com base nos dados fornecidos. O foco está na geração ou produção de conteúdo que não existia anteriormente,
Enquanto o aprendizado de máquina se concentra em identificar e aprender padrões dos dados, a IA generativa trabalha em criar ou gerar novos dados que se assemelham aos dados originais.
Tudo isso para mostrar que o termo “inteligência artificial” é como se fosse um grande guarda-chuva, de onde derivam-se outros termos que se relacionam a modelos computacionais com objetivos diferentes, como o caso da IA Generativa e do machine learning. Existem muitos outros mais, e aos poucos vamos contando tudo por aqui.
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Lembrando aqui no blog que tem outros conteúdos que podem servir de base para estamos inseridos nesse novo momento com a inteligência artificial. Aqui você encontra sobre:
