Aprendizado de máquina versus IA generativa: qual é a diferença?

A inteligência artificial tornou-se predominante nos últimos anos. O tamanho do mercado de IA também deverá atingir 740 bilhões até 2030.

Mas a IA abrange vários subcampos, como Deep Learning, GenAI e Machine Learning. Embora os campos tenham algumas semelhanças, eles também têm diferenças fundamentais que você deve compreender.

Este artigo discutirá dois conceitos principais de IA: aprendizado de máquina e IA generativa. Iremos além da definição para examinar características únicas de aprendizado de máquina versus IA generativa e aplicativos do mundo real.

Mas vamos começar com o básico.

O que é aprendizado de máquina?

O Machine Learning (ML) se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que os computadores aprendam com os dados.

Os sistemas de aprendizado de máquina aprendem padrões com base nos dados de entrada e fazem previsões, decisões ou melhorias. Quando você insere novos dados, eles continuam a atualizar e melhorar a funcionalidade. Isso permite que os computadores resolvam problemas apresentados de maneira semelhante à inteligência humana.

Os serviços de aprendizado de máquina variam desde análises preditivas e sistemas de recomendação até reconhecimento de imagem e fala.

Eles se destacam especialmente em tarefas complexas que exigem grandes conjuntos de dados para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

O que é IA generativa?

A IA generativa usa algoritmos de IA e grandes modelos de linguagem para criar vários tipos de conteúdo, como imagens realistas, texto, código e áudio.

O escopo principal do GenAI é a geração de conteúdo novo, exclusivo e criativo em vários domínios.

Observe que GenAI não deve ser confundido ou trocado com IA. Confira nosso guia abrangente de comparação entre IA e IA generativa.

Então, agora que você entende os dois termos, como eles se enquadram no cenário mais amplo da IA?

O ML encontra padrões e fornece dados, enquanto o GenAI usa a linguagem humana e a criatividade para ajudar a transformar o reconhecimento de padrões em conteúdo envolvente. Os dois compartilham uma relação simbiótica, onde o Machine Learning é a base.

Fundamentos Técnicos da Gen AI e ML

Os dois possuem uma ampla gama de algoritmos. No entanto, as técnicas de treinamento fazem toda a diferença entre IA generativa e algoritmos de aprendizado de máquina.

A IA generativa utiliza diversos modelos, como Redes Adversariais Generativas (GANs) e Autoencoders Variacionais (VAEs) para criar novos dados, como imagens, texto ou música.

Os processos de treinamento em Gen AI podem envolver diferentes estruturas, com algumas aplicações empregando uma abordagem dupla, onde um modelo gera dados enquanto outro os avalia. No entanto, nem sempre é esse o caso, uma vez que a Gen AI abrange uma gama mais ampla de técnicas e objetivos.

As técnicas de algoritmos de aprendizado de máquina incluem:

• Supervisionado : algoritmos comuns incluem regressão linear, máquinas de vetores de suporte e redes neurais.
• Não supervisionado : Esses algoritmos identificam padrões e estruturas em dados não rotulados. Isso inclui a redução da dimensionalidade, usada para simplificar dados complexos, e o clustering, usado para agrupar dados semelhantes.
• Reforço: Esta técnica ajuda a otimizar decisões com recompensas para comportamentos desejados e penalidades para comportamentos indesejados.

Em termos de requisitos de dados, os modelos de IA generativa requerem dados de formação substanciais e de alta qualidade. A qualidade e a diversidade dos dados impactam diretamente a capacidade do modelo de gerar conteúdo sintético, mas realista.

Os requisitos de dados dos modelos de máquina variam. A aprendizagem supervisionada requer grandes conjuntos de dados rotulados, enquanto a aprendizagem não supervisionada pode funcionar com dados não rotulados. A aprendizagem por reforço não precisa de conjuntos de dados tradicionais, mas sim de um ambiente que forneça feedback (ou seja, recompensas ou penalidades).

E os processos computacionais? Um modelo de ML precisa de computação matemática para calcular parâmetros, como precisão e recuperação, para garantir a precisão dos dados analíticos. Além disso, a qualidade dos dados, a seleção de modelos e a engenharia de recursos desempenham papéis cruciais para garantir resultados confiáveis.

Enquanto isso, os modelos Gen AI exigem métricas qualitativas para avaliar o realismo, a coerência e a diversidade dos dados criativos. Métricas quantitativas, como funções de perda, também podem ajudar a avaliar e melhorar o desempenho do modelo.

Aplicações e casos de uso de Gen AI e Machine Learning

Gen AI e ML podem ser usados ​​em setores semelhantes. No entanto, a diferença entre IA generativa e aplicativos de aprendizado de máquina reside na complexidade do caso de uso e no resultado esperado.

Aqui estão casos de uso de negócios de aprendizado de máquina versus IA generativa em diferentes setores:

Assistência médica

Os modelos de ML podem analisar dados de pacientes ou imagens médicas (como raios X e ressonâncias magnéticas) para detecção precoce de doenças e melhorar os resultados dos pacientes.

A Gen AI vai além da transcrição de notas clínicas e da interpretação de imagens ou resultados de testes para auxiliar no diagnóstico. Por exemplo, pode ajudar a criar planos de tratamento personalizados com base nos dados. Também pode gerar estruturas moleculares de medicamentos, acelerando o processo de descoberta de medicamentos.

Varejo

Os algoritmos de ML podem usar dados de vendas anteriores ou atuais para ajudar a criar recomendações e conteúdo personalizado. Você também pode prever volumes de vendas com base nos padrões de compra do cliente.

Gen AI ajuda você a criar descrições detalhadas de produtos e cópias para promoções personalizadas e recomendações de produtos. Ele também pode oferecer suporte a testes virtuais, que ajudam as pessoas a tomar decisões de compra informadas.

Educação

O ML pode personalizar caminhos de aprendizagem, adaptar o conteúdo com base no desempenho do aluno e recomendar recursos relevantes.

Gen AI ajuda a criar materiais educacionais, como questões práticas. Uma empresa de desenvolvimento de IA generativa pode até ajudá-lo a simular tutores virtuais para orientar os alunos através dos materiais.

Suporte ao cliente

As soluções de aprendizado de máquina podem ser usadas para interações com clientes e análise de sentimentos, o que ajuda a melhorar a qualidade geral do serviço. Os algoritmos de ML também são a espinha dorsal dos dados das ferramentas de chat interativo.

Por outro lado, a Gen AI aprimora o atendimento ao cliente ao capacitar chatbots e assistentes virtuais que lidam com consultas de rotina e fornecem respostas instantâneas.

Finança

Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar milhões de pontos de dados para detectar fraudes ou lavagem de dinheiro em tempo real.

Você pode aproveitar a IA generativa para desenvolver estratégias de investimento personalizadas. Os modelos LLM facilitam o processamento e a geração de grandes quantidades de documentos financeiros, como papéis de empréstimo ou apólices de seguro.

Benefícios e limitações exclusivos

Vamos explorar os benefícios e limitações da IA ​​generativa e do aprendizado de máquina.

Benefícios do aprendizado de máquina

• O ML automatiza a análise de dados, fornecendo insights e suposições valiosas para apoiar a tomada de decisões.
• Ajuda na detecção de anomalias e no reconhecimento de padrões complexos em dados.
• Permite o desenvolvimento de máquinas, softwares e processos inteligentes que automatizam tarefas complexas, agilizando as operações.

Limitações do aprendizado de máquina

• Os modelos de ML podem cometer erros, especialmente ao lidar com dados ruidosos ou incompletos.
• O desempenho do ML depende fortemente de dados relevantes e de alta qualidade. Conseqüentemente, dados inadequados levam a modelos imprecisos.
• Os modelos de ML podem herdar preconceitos nos dados de treinamento, o que afeta os resultados.
• O treinamento de modelos complexos de ML exige poder computacional, conhecimento e tempo significativos.

Benefícios de IA generativa

• Produção de conteúdo aprimorada, criativa e rápida.
• Chatbots alimentados por IA generativa aumentam a satisfação do cliente.
• A Gen AI permite que as empresas explorem as possibilidades do que poderia ser.

Limitações de IA generativa

• Baseia-se em padrões de dados existentes, o que pode limitar a sua capacidade de produzir ideias verdadeiramente inovadoras.
• O conteúdo gerado pode variar em qualidade.
• A Geração AI pode produzir involuntariamente conteúdo tendencioso ou prejudicial.

Lembre-se sempre de que o sucesso de cada tecnologia reside na compreensão de suas limitações e capacidades.

Desenvolvimentos Futuros e Considerações Éticas

O futuro da Gen AI e do Machine Learning é promissor.

Por exemplo, os chatbots agora são multimodais. O GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google funcionam com texto, imagens e áudio semelhantes aos humanos. Espera-se que isso impulsione o desenvolvimento de aplicativos de IA, mesmo para pessoas com pouco conhecimento de tecnologia.

Também esperamos ver chatbots mais personalizados. O Google e a OpenAI estão investindo em plataformas fáceis de usar que permitem às pessoas criar seus minichatbots sem nenhuma habilidade de codificação.

Os algoritmos de ML continuarão a evoluir, apoiando a hiperpersonalização em vários domínios. A nova fronteira da geração AI será a conversão de texto em vídeo, que poderá se tornar uma das maiores tendências de IA em aplicativos móveis.

Uma empresa como a Runway já está aperfeiçoando a qualidade do modelo de vídeo.

Além disso, espera-se que a tendência dos deepfakes continue crescendo, o que é preocupante. Provavelmente os veremos mais usados ​​em publicidade, entretenimento e nas próximas eleições, como vimos na Argentina.

O campo da IA ​​também verá mais diretrizes e políticas que moldam o desenvolvimento e implantação responsáveis ​​de sistemas de IA.

Isto porque o potencial uso indevido da IA ​​sempre foi uma preocupação, e é por isso que estruturas abrangentes são cruciais. Seguir essas estruturas garante que seus resultados sejam transparentes, justos, facilmente interpretáveis ​​e imparciais. Tudo isso protegendo os dados do usuário.

Já vimos regulamentações iniciais de IA através da ordem executiva de Biden em outubro de 2023, seguida pela Lei de IA da UE em dezembro. É provável que sejam introduzidos mais quadros regulamentares à medida que a tecnologia evolui.

Desafios de integração

Você enfrentará vários desafios ao introduzir a IA nas operações comerciais:

• Lacuna de competências : À medida que as soluções de IA avançam, os níveis de conhecimento necessários também aumentam. Como resultado, você poderá ter dificuldades para encontrar e reter profissionais com as habilidades necessárias.
• Resistência à mudança : sua equipe pode resistir à mudança para soluções de IA devido à complexidade percebida ou ao medo de perder o emprego no futuro.
• Custos de implementação : As pequenas empresas podem ter dificuldades para implementar modelos de IA de forma eficiente devido aos custos de infraestrutura, software e manutenção.

Você pode enfrentar esses desafios de frente com uma abordagem holística que combina conhecimento técnico, cultura organizacional e planejamento estratégico.

Conjuntos de habilidades e caminhos educacionais para Gen AI e ML

Agora, vamos discutir os conjuntos de habilidades e caminhos educacionais que você precisa para se especializar em aprendizado de máquina versus IA generativa.

Requisitos de habilidades da geração AI

• Proficiência em Aprendizado Profundo. Você pode aprender mais sobre algoritmos de aprendizado profundo em nossa postagem sobre a diferença entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina.

• Criatividade para garantir a criação de conteúdo exclusivo.
• Uma grande compreensão de conceitos matemáticos e estatísticos como probabilidade.

Caminho Educacional Gen AI

Buscar diplomas em Ciência da Computação ou Ciência de Dados. Você também pode fazer cursos online de Gen AI em plataformas como Dataquest.

Além disso, você pode aprender por meio de projetos pessoais, participando de competições e contribuindo para bibliotecas de IA generativa de código aberto.

Requisito de habilidades de ML

• Forte conhecimento básico em estatística e matemática.
• Proficiência em Python e bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch.
• Capacidade de pré-processar e transformar dados de forma eficaz.
• Compreensão de diferentes algoritmos de ML, como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte e redes neurais.

Caminho educacional de ML

Você pode obter diplomas em Ciência da Computação, Estatística ou áreas afins. Faça cursos de ML online no Coursera e outras plataformas semelhantes.

Você também deve trabalhar em projetos do mundo real, participar de competições Kaggle e colaborar com comunidades de ML.

Aprendizado de máquina versus IA generativa: análise comparativa

Como esses dois se comparam em termos de eficiência, precisão e adaptabilidade?

A IA generativa pode produzir resultados diversos e realistas de forma eficiente. No entanto, os requisitos computacionais de alguns modelos generativos complexos, como GANs, podem ser significativos.

Os modelos de ML geralmente requerem relativamente menos poder computacional. Uma vez treinados, eles podem lidar facilmente com grandes conjuntos de dados. No entanto, o poder computacional necessário dependerá, em última análise, do tamanho dos dados, da complexidade do modelo e do tipo de algoritmo. Por exemplo, alguns algoritmos Support Vector Machine (SVM) podem exigir grande poder computacional para grandes conjuntos de dados.

Dito isto, nenhuma solução de IA pode afirmar ser totalmente precisa, mas o nível de precisão está sujeito à aplicação pretendida.

Por exemplo, a IA generativa pode atingir um alto nível de precisão na geração de conteúdo realista e exclusivo. Os modelos de ML treinados em diversos conjuntos de dados são altamente precisos em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e análise preditiva.

A IA generativa adapta-se bem a tarefas criativas e pode gerar diversos resultados. Enquanto isso, os modelos de ML se adaptam a tarefas específicas com base em dados de treinamento.

Como interagir com tecnologias Gen AI e ML

Existem várias maneiras de interagir com as tecnologias de ML e GenAI hoje.

Uma maneira fácil de se envolver é por meio de cursos online. Por exemplo, você pode escolher cursos como Generative AI Fundamentals da Dataquest ou cursos GenAI e ML no Coursera.

Além disso, participe de comunidades online relevantes, como grupos do LinkedIn focados em IA e aprendizado de máquina. Esses grupos fornecem uma plataforma que ajuda você a fazer networking, compartilhar conhecimento e se manter atualizado sobre as tendências do setor.

Aqui está um exemplo de um.

Você também pode participar de conferências, eventos do setor e workshops que reúnem líderes, pesquisadores e profissionais do setor em IA.

Para encerrar: Qual é a diferença entre IA generativa e aprendizado de máquina?

Compreender como os diferentes subcampos da IA ​​diferem é crucial para aproveitar o seu potencial. Este artigo enfoca especificamente a diferença entre IA generativa e aprendizado de máquina.

Oferecemos informações para ajudá-lo não apenas a identificar as diferenças, mas também a compreender sua funcionalidade e aplicações comuns. Nossa análise comparativa mostra quão adaptáveis, acessíveis e precisos eles são.

Porém, lembre-se sempre que os dois têm uma relação simbiótica apesar das diferenças. A Gen AI aproveita os dados analisados ​​por modelos de aprendizado de máquina para criar conteúdo original e realista.