Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Já falamos aqui, em um post anterior, sobre o que é Machine Learning (ML). E, frequentemente, em nossas redes, também divulgamos diversas notícias sobre Inteligência Artificial (IA). Hoje, então, vamos explicar a diferença entre esses dois conceitos/tecnologias.

A ideia da IA é a de criar sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, só podem ser feitas com o auxílio do raciocínio humano. Ou seja, é a criação de softwares que conseguem recriar a forma como a nossa inteligência funciona para resolver problemas.

Mas, como isso é feito? É, então, que começamos a falar de ML. Machine Learning é um campo de estudo que pertence à Inteligência Artificial e que tem, como propósito, criar sistemas capazes de aprenderem sozinhos. Ou seja, a máquina aprende, por meio de um software de ML para, depois, realizar atividades que, antes, eram somente feitas por humanos (IA) – como recomendações de produtos, análise de dados, análise de sentimentos, atendimento via robôs/chatbots e muito mais!

Podemos sintetizar, finalmente, que Machine Learning é um processo/ramo da Inteligência Artificial. Em conjunto, essas áreas tecnológicas estão alterando principalmente a forma como as empresas entendem o comportamento do cliente e como estabelecem uma comunicação eficiente com o consumidor.

 

Com informações de:

https://chatbotsbrasil.take.net/inteligencia-artificial-e-machine-learning/

http://www.santodigital.com.br/entenda-a-diferenca-entre-inteligencia-artificial-e-machine-learning/

Inteligência artificial do Google consegue identificar pratos de restaurantes

O Google anunciou que o seu sistema de aprendizado de máquinas agora é capaz de reconhecer alimentos e identificar restaurantes. O cientista de dados Kenji Doi usou modelos de aprendizado de máquina e AutoML Vision para classificar tigelas de lámen, um prato da gastronomia japonesa, e identificar o restaurante em que cada tigela foi feita.

 

O AutoML Vision cria modelos de machine learning personalizados automaticamente, que ajudam a identificar padrões nas imagens para, por exemplo, classificar animais em estado selvagem, reconhecer tipos de produtos para melhorar uma loja online ou, nesse caso, classificar os pratos de comida.

 

A inteligência artificial analisou pratos de 41 restaurantes e teve uma taxa de precisão de 95%. Durante o aprendizado, o cientista usou 48 mil fotos de tigelas de sopa junto com etiquetas com o nome de cada loja. O modelo levou cerca de 24 horas no aprendizado, porém, um modo “básico”, que é menos preciso, consegue ficar pronto em 18 minutos.

O sistema é capaz de identificar diferenças muito sutis entre os cortes da carne ou o modo como as coberturas são servidas, para conseguir classifica os restaurantes e pratos.

App de notícias do Google com inteligência artificial está disponível para iOS

Na semana passada, o Google anunciou uma nova versão do aplicativo Google News, que usa inteligência artificial para selecionar notícias que podem interessar o usuário. Conforme relata o The Verge, até então, a ferramenta estava disponível apenas para o sistema Android e agora ela foi liberada para o iOS.

Assim como na versão Android, o aplicativo usa o aprendizado de máquina para que os algoritmos sejam capazes de vasculhar notícias longas ou complexas, dividi-las e apresenta-las em ordem cronológica de acordo com os interesses do usuário.

O aplicativo é dividido em quatro seções, sendo que a primeira reúne as cinco principais histórias que o software do Google acha que você deseja ler, junto de outros artigos escolhidos por algoritmos e notícias locais. Além disso, também tem as seções “Manchetes”, que são as notícias mais recentes.

 O usuário ainda conta com uma seção de favoritos, onde pode selecionar as suas fontes de notícias preferidas e salvar notícias para ler depois. Já a última seção, o Play Banca, permite que o usuário reúna os serviços de notícias que  são pagos mensalmente.
Disponível em: https://olhardigital.com.br/noticia/app-de-noticias-do-google-com-inteligencia-artificial-esta-disponivel-para-ios/76068

Inteligência Artificial: o futuro chegou ao presente, e agora?

A Inteligência Artificial movimenta, nos dias de hoje, US$ 2,4 bi; Para 2025, a expectativa é que esse valor supere os US$ 60 bi

 

Falecido em 14 de março de 2018, Stephen William Hawking, ou Stephen Hawking, como é conhecido, disse que “todos os aspectos das nossas vidas serão transformados, e isso pode ser o maior evento na história da nossa civilização”. Nessa frase, o físico se referia à Inteligência Artificial (IA) e o impacto que ela pode ter em nosso cotidiano.

Mesmo sem ser novo – o termo já existe há décadas –, esse tipo de tecnologia está em constante evolução, tornando-se cada vez mais concreta e dando opções de aplicações nas mais diferentes áreas de negócio. Hoje vivemos a 4ª grande Revolução Tecnológica, que engloba todos os conceitos de IA, Big Data, Analytics e diversas outras inovações.

 

Conforme levantamento realizado pela Statista, que reúne estatísticas de diversos setores, a Inteligência Artificial movimenta, nos dias de hoje, US$ 2,4 bi. Para 2025, a expectativa é que esse valor supere os US$ 60 bi, tornando-se um dos principais setores no que tange as tecnologias disruptivas.

Historicamente empresas encontram diversas barreiras para a realização de tarefas que deveriam ser simples. Em datas de pico, como o Natal, as lojas online precisam aumentar o seu efetivo em call center para atender a demanda. Esse investimento poderia ser melhor aproveitado em algum setor que de fato ajudasse a companhia a elevar o número de conversões. Atualmente isso já é possível. Com a IA as corporações estão encontrando alternativas e alcançando benefícios como a redução de custo operacional, a melhoria na eficiência e a automatização de processos, dentre outros.

Esse tipo de solução já está tão presente na rotina da população, que as pessoas já não percebem mais a tecnologia, mas sim os seus benefícios. Ao realizar uma pesquisa em um buscador, caso o usuário escreva alguma palavra errada, o próprio site questiona se a busca não era diferente, e isso é algo simples que ocorre com cada vez mais frequência. Para os mais leigos, o assunto pode passar batido, mas os mais antenados percebem a evolução: as máquinas estão aprendendo.

E não é só isso. Pesquisas utilizando a voz são possíveis e você não precisa soar robótico, mesmo falando de maneira informal você será entendido e terá seus resultados. Rostos são reconhecidos em fotos nas redes sociais de forma automática. Tudo isso é Inteligência Artificial. Num primeiro momento podemos nos assustar, mas as experiências tendem a ser cada vez mais humanizadas e únicas.

Quanto a essa tendência costumamos falar que no futuro as pessoas não precisarão mais aguardar horas no telefone para adquirir ou cancelar um serviço, que os smartphones estarão cada vez mais próximos, como verdadeiros amigos, e que diversas atividades poderão ser realizadas de maneira autônoma, mas isso é mesmo uma tendência? A grande verdade é que tudo isso já acontece.

Já falava William Ford Gibson, escritor américo-canadense de ficção especulativa, “Como eu tenho dito muitas vezes, o futuro já chegou. Só não está uniformemente distribuído”. O próximo passo, portanto, é tornarmos essas tecnologias cada vez mais palpáveis e acessíveis, garantindo a sua distribuição e assegurando que o futuro estará cada vez mais no presente.

 

Texto de Oliver Sanchez, disponível em: https://www.administradores.com.br/noticias/negocios/inteligencia-artificial-o-futuro-chegou-ao-presente-e-agora/124574/

Afinal, o que é Machine Learning?

Você já deve ter escutado ou lido o termo “Machine Learning (ML)” diversas vezes, principalmente se trabalha na área de TI (e se não trabalha, também!). Mas, afinal, em meio a tantas expressões tecnológicas novas, você sabe o que realmente significa ML?

De forma resumida, Machine Learning – também conhecido como aprendizado de máquina – é um método que permite que máquinas tomem decisões e façam previsões baseadas em análise de dados, sem que tenham sido necessariamente programadas para isso. Ou seja, elas não são programadas, mas sim “aprendem a aprender”.

Diversos avanços tecnológicos atuais têm ML como base, a exemplo de carros que dirigem sozinhos, sistemas de reconhecimento de voz, de imagem, visão computacional etc. Por exemplo, você utiliza Netflix, Google ou Spotify? Essas três empresas utilizam do Machine Learning para muitas coisas!

A Netflix consegue identificar os diversos tipos de perfis de seus clientes e, podendo fazer sugestões inteligentes de programação personalizada para cada usuário. O Google, por sua vez, consegue selecionar resultados mais assertivos quando você realiza uma busca. E o Spotify pode te indicar novas músicas, que você desconhece, baseado nas músicas que você já ouviu ou ouve com mais frequência.

Resumindo, ML é demais! As empresas, cada vez mais, especializam-se e investem nessa área, pois ela proporciona um enorme diferencial competitivo para o negócio, serviço ou produto. Aprendizagem, personalização e experiência são as palavras que definem Machine Learning.

Microsoft Translator ganha tradução offline com inteligência artificial

O Microsoft Translator, aplicativo de tradução da empresa de Redmond, acaba de ganhar um novo recurso bastante útil para quem pretende viajar para outro país. A partir de agora, o software — disponível para Android e iOS — será capaz de traduzir textos mesmo sem estar conectado à internet, utilizando um mecanismo de inteligência artificial para oferecer respostas mais eficientes aos usuários.

O mais bacana é que o recurso vai funcionar até mesmo com dispositivos que não possuem um chip integrado para processos de IA (algo presente apenas em modelos topos de linha), o que significa que uma vasta gama de smartphones poderão usufruir do recurso. Embora vários softwares semelhantes já trabalhem offline, o Microsoft Translator é a primeira solução a oferecer a chamada “tradução neural” sem conexão com a internet.

É importante observar que, neste primeiro momento, a funcionalidade vai englobar “apenas” onze idiomas: árabe, chinês simplificado, francês, alemão, italiano, japonês, coreano, português, russo, espanhol e tailandês. A atualização para a edição do Android já está disponível; porém, a compilação ainda vai demorar um pouquinho até chegar na App Store do iOS.

 

Disponível em: https://canaltech.com.br/apps/microsoft-translator-ganha-traducao-offline-com-inteligencia-artificial-112176/

Robô promete fazer jornalismo 100% imparcial

Software vasculha todos os principais sites em busca de informações e escreve um texto com três versões: favorável, crítica e neutra.

 

Em meio a tantos debates sobre fake news e polarização política, as pessoas estão cada vez mais céticas com os veículos de comunicação tradicionais. Uma startup dos EUA diz ter a solução para isso: um robô jornalista, supostamente capaz de escrever notícias com 100% de imparcialidade. A empresa se chama Knowhere, e criou um bot que lê sites de notícias para determinar quais são os temas mais importantes no momento.

A partir daí, o software escreve três artigos sobre cada assunto. Um deles adota uma postura favorável, outro é crítico e o terceiro é imparcial. Ao escrever uma notícia sobre o Facebook, por exemplo, o robô redigiu os seguintes títulos: “Facebook admite espionar o Messenger” (viés negativo), “Facebook escaneia o Messenger para remover conteúdo impróprio” (viés positivo) e “Facebook escaneia mensagens enviadas no Messenger” (versão neutra). Os fatos em si não mudam. O que muda são as escolhas de palavras e as ênfases do texto.

Depois que o robô escreve o texto, um grupo de nove editores humanos coloca a mão na massa para deixar o texto mais claro e agradável de ler. Os editores não têm autonomia para alterar as informações em si. As notícias “imparciais” podem ser lidas no site da Knowhere, que em alguns casos também publica as versões críticas e favoráveis de cada texto.

O algoritmo atribui maior peso à fontes confiáveis, como o New York Times, e menos peso a sites menores. A fonte que for pega espalhando informações falsas é expulsa do banco de dados. Por hora, a inteligência artificial possui limitações graves, como a impossibilidade de fornecer um furo jornalístico, por exemplo.

O novo jornalista ainda está no início de sua carreira e, como todo iniciante na profissão, ainda tem muito o que aprender. Principalmente, no que se refere a ter um olhar crítico sobre os fatos. Mesmo assim, já está com emprego garantido pelos próximos anos: a Knowhere recebeu US$ 1,8 milhão de investidores. Mais dinheiro do que a maioria dos jornalistas consegue juntar durante a vida.

 

Disponível em: https://super.abril.com.br/tecnologia/inteligencia-artificial-promete-fazer-jornalismo-100-imparcial/

Apple e IBM unem forças em machine learning e AI

Plataformas Watson e Core ML serão integradas para facilitar desenvolvimento de aplicações para iPhone e iPad.

Apple e IBM querem criar uma nova era de empresas inteligentes. Para isso, as companhias anunciaram nesta terça-feira (20/3) uma parceria para combinar capacidades em machine learning, inteligência artificial (AI) e nuvem e oferecer novas ofertas: o IBM Watson Services for Core ML e o IBM Cloud Developer Console for Apple.

O anúncio é um dos destaques do Think, evento anual da IBM realizado nesta semana em Las Vegas, nos EUA. “É a única integração deste tipo”, definiu Ginni Rometty, CEO da Big Blue.

Com a parceria – extensão de um acordo firmado entre as companhias há quatro anos -, a plataforma de computação cognitiva da IBM, o Watson, será integrada ao Core ML, sistema de machine learning lançado pela Apple no ano passado, para fornecer informações em tempo real para profissionais.

Com a oferta, desenvolvedores agora podem criar aplicativos com suporte de AI que se conectam de forma segura aos dados da sua empresa, que são otimizados para serem desligados offline e na nuvem e que continuamente aprendem, se adaptam e melhoram por meio de cada interação do usuário.

Na prática, empresas poderão usar sistemas de programação cognitivos da IBM em dispositivos móveis iPhone e iPad. A ideia, no entanto, não é o Watson fazer o papel da assistente virtual Siri, mas sim, ser a aplicação por trás para facilitar o desenvolvimento de aplicações.

Alguns dos recursos disponíveis são: kits de inicialização feitos sob medida para desenvolvedores da Apple que permitem construir e implantar um aplicativo em minutos; orientações detalhadas passo a passo para desenvolvedores com todos os níveis de experiência; e integração perfeita com AI, dados e serviços móveis – tudo otimizado para Swift.

Primeiro caso

A Coca-Cola é o primeiro caso de uso da ferramenta. Com a AI como uma área de foco e sua ênfase na qualidade, a empresa se associou à IBM, trabalhando em protótipos sobre como o IBM Watson Services pode transformar as capacidades de campo. As funcionalidades iniciais em análise são a identificação do problema de reconhecimento visual personalizado, diagnóstico cognitivo e reparo da realidade aumentada.

 

Disponível em: http://computerworld.com.br/apple-e-ibm-unem-forcas-em-machine-learning-e-ai

 

Como a Inteligência Artificial pode auxiliar no dia-a-dia

Quem está inserido no vasto mundo da tecnologia, conhece bem os poderes que a inteligência artificial oferece. Já mostramos aqui o exemplo da Pinacoteca de São Paulo, que possibilitou uma nova interação dos visitantes com as obras expostas, por meio da IA.

Mas, você sabe o que mais essa tecnologia pode fazer? Conversamos com nosso Diretor, Adalberto Giaretta, e ele apontou diversos exemplos! Confira:

 

  • Em hospitais, por exemplo já é possível que a inteligência artificial auxilie na leitura de exames de imagem ou até diagnósticos de câncer.
  • Em call centers, os chatbots já atendem clientes em demandas e dúvidas frequentes. Basta ensinar a máquina (machine learning) e é possível que ela entenda o problema do cliente, o contexto, os sentimentos para, assim, atender da forma mais adequada.
  • Na construção civil, a inteligência artificial também pode ser de grande valia, especialmente quando se trata de segurança. Por exemplo, o sistema pode identificar, por meio de imagens em tempo real, funcionários que estão sem equipamentos de segurança em uma obra.
  • Em celulares, tablets e até mesmo computadores, o reconhecimento de íris e facial também são formas iniciais de inteligência artificial.
  • Na agroindústria, a evolução também já chegou! Hoje, drones já possuem o software de IA e sobrevoam lavouras para analisar padrão de folhas, frutos etc.
  • Para linhas de produção, a qualidade de produtos também pode ser analisada com inteligência artificial. Basta ensinar o padrão correto ao software e ele analisa a conformidade.
  • Em lojas virtuais, a IA pode ser utilizada em um nível muito avançado. Essa tecnologia consegue analisar o que as pessoas falam, o que seguem nas redes sociais, o que curtem, compartilham e, a partir disso, conseguem ter insights da sua personalidade (personality insights). Dessa forma, as lojas virtuais oferecem a você produtos compatíveis com o que você demonstra gostar.

 

É claro que esses são apenas alguns exemplos de como a IA pode auxiliar. Basicamente, dados hoje significam poder. Quem consegue aproveitá-los e trabalhar com eles de maneira efetiva, está (ou pode ficar!) muito à frente no mercado.