Inteligência Artificial vs. Machine Learning: Diferenças Principais Explicadas

Inteligência artificial (IA) é um dos maiores termos da moda para 2020 e continuará a se tornar mais popular no futuro à medida que começamos a capitalizar totalmente seu potencial. Para aqueles novos no assunto, você pode se perguntar por que quase sempre vê o conceito "inteligência artificial" acompanhado de "machine learning?"

O que são eles? Como são diferentes? Onde podem ser aplicados em um ambiente industrial? Por que são tão importantes? Semelhante a muitos outros termos que surgiram através da Indústria 4.0, inteligência artificial e machine learning parecem ser frequentemente usados em excesso e mal aplicados. Este artigo tenta esclarecer a diferença sem nenhum hype de marketing.

IA e ML Definidos

Inteligência artificial é uma técnica que permite que máquinas imitem o comportamento humano. Machine learning (ML) é um subconjunto de IA que usa métodos estatísticos para melhorar com o tempo à medida que ganha experiência. Existem muitos tipos de inteligência artificial, abrangendo tópicos como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e robôs inteligentes.

A inteligência artificial tem a capacidade de sentir, raciocinar e aprender. O machine learning, que é a base de muitos sistemas de inteligência artificial, só tem a capacidade de fazer previsões sobre resultados. Enquanto o ML pode identificar diferenças em padrões de dados, ele nunca entenderá o que está realmente fazendo. A IA usará os resultados do machine learning, junto com outros métodos analíticos, para chegar a algum nível de inteligência.

Diagrama de inter-relações: inteligência artificial, machine learning e deep learning

Diferença

O machine learning tem a tarefa de tomar decisões binárias. Algo é verdadeiro ou não é. Com o tempo, o método usado para tomar a decisão é melhorado, levando a maior confiança de que a decisão é a correta. Reconhecimento facial é um exemplo clássico de machine learning. É você ou não é você em uma foto. A inteligência artificial, por outro lado, usa as decisões combinadas de muitas entradas para melhorar todas elas. Ela extrai de muitos aspectos diferentes das decisões. Se você aparece frequentemente em fotografias com outra pessoa, a inteligência artificial aprenderá com essa experiência e atualizará o algoritmo de machine learning para melhorar o processo de decisão.

Aplicação

A aplicação mais comum de machine learning é reconhecimento de padrões. Usando aprendizado supervisionado, um algoritmo de machine learning recebe um conjunto robusto de dados. Dois dos métodos de aprendizado mais comuns são regressão e árvore de decisão. O programador identifica as condições de interesse. O algoritmo então buscará condições semelhantes no futuro.

Sistemas de machine learning são frequentemente aplicados para monitorar saúde de ativos. Por exemplo, análise de vibração é usada para detectar problemas com um rolamento em um equipamento rotativo. Usando machine learning, um algoritmo recebe um grande conjunto de dados de vibração, talvez vários anos, e identifica padrões nos dados. O programador identificará os momentos em que uma falha de rolamento ocorreu no conjunto de dados. O sistema tomará uma decisão, junto com um nível de confiança. Por exemplo, o sistema poderia estar 90% confiante de que o rolamento falhará dentro de seis semanas.

Onde a inteligência artificial entra nessa situação é através do uso de outros métodos de análise de dados. Isso pode ser a introdução de dados de manufatura, como dados de processo ou qualidade. O sistema de IA buscará então aprimorar o algoritmo de machine learning para detectar melhor falhas de rolamento. Também tem a capacidade de fornecer as melhores condições para alcançar algum resultado desejado. Talvez haja uma parada planejada em oito semanas. O sistema de IA fornecerá as condições necessárias para aumentar a probabilidade de o rolamento não falhar antes disso.

Importância

Técnicas de ML e IA se tornarão críticas para o sucesso na manufatura. Através da capacidade de capturar mais dados e usar ferramentas analíticas, melhores decisões podem ser tomadas mais rápido. Isso melhorará drasticamente a eficiência operacional e de negócios. Processos podem ser melhorados otimizando certos parâmetros enquanto se restringem outros valores — por exemplo, maximizar eficiência mantendo qualidade. Decisões de compra podem ser otimizadas durante condições de mercado variadas. Conforme observado acima, equipamentos podem ser operados em níveis otimizados.

Conclusão

Uma palavra de cautela antes de tentar implementar inteligência artificial e machine learning. Embora existam muitos benefícios em usá-los em seu negócio, eles não devem ser o primeiro passo em sua transformação digital. Você precisará ter um sistema que tenha uma quantidade significativa de poder computacional. Recomenda-se explorar uma arquitetura em nuvem, pois esses sistemas podem ser escalados para atender às necessidades de sua aplicação.

A qualidade dos dados também é crítica para o sucesso desses esforços. O ditado "lixo entra, lixo sai" certamente se aplica. Mas uma vez que seus dados estejam corretos e organizados, e você tenha o poder para processá-los, a inteligência artificial usando machine learning certamente levará aos resultados mencionados acima.