�Alguma vez você ouviu alguém recontar a inteligência artificial como aprendizado automático? Ou será que alguma vez você ouviu uma pessoa contar o aprendizado de máquina, tais como a inteligência artificial? Talvez apenas tenha ouvido um desses termos e estar completamente perdido por este ponto. Temos notado que as pessoas trocam ambos os termos e estamos nesse lugar pra limpar o ar.
O aprendizado automático permite que os robôs ter a inteligência artificial. Arthur Samuel, em 1959, definiu o aprendizado automático como “A inteligência de assimilar, sem programação explícita”. Seria possível formar um robô com IA sem a utilização de técnicas de aprendizagem automática, contudo exigiria uma enorme quantidade de tempo e recursos (requer que os programadores escrevam manualmente milhões de linhas de código com regras complexas e árvores de decisão).
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Basicamente, a desculpa na qual você deseja permitir que IA saiba é pra conter a quantidade de tempo que ele levaria os indivíduos codificar. A aprendizagem automática é uma forma de “treinar” uma máquina a respeito de como criar um algoritmo que podes ser aplicado a cada circunstância que se apresente.
A IA de treinamento só significa que os robôs fossem alimentados com grandes quantidades de dados e lhes permite ser configurado pra aperfeiçoar o algoritmo. A título de exemplo, uma máquina tem a tarefa de distinguir se as imagens contêm uma flor, uma árvore ou nenhum dos dois. Os programadores lhes pedirían as pessoas que marcar milhões de imagens com uma flor, uma árvore ou nenhuma etiqueta (os programadores podem ter que fazer estas tags por tua conta). A máquina toma esses milhões de fotos e, logo depois, tentará montar um paradigma que etiquetaría com exatidão uma imagem como uma árvore, uma flor ou nenhum dos 2.
Uma vez que se considera que o nível de exatidão adequado, a máquina imediatamente foi “aprendido” como completar uma tarefa e tem inteligência artificial. Outra abordagem pro aprendizado automático é chamado de aprendizado profundo. O aprendizado profundo trata de imitar a estrutura e as funções do cérebro humano.
As máquinas podem realizar muitas coisas por intermédio do aprendizado profundo, como a criação e o uso de árvores de decisão, programação lógica indutiva e o reforço do discernimento prévio. O aprendizado profundo tenta funcionar como a forma em que funcionam os neurônios interligados no cérebro.
