Diferença entre sistemas de decisão baseados em regras e em aprendizagem automática

Quando se trata de máquinas e computadores, eles não possuem uma compreensão inata do mundo, do que é aceitável ou não. Tal como uma criança, as máquinas têm de ser ensinadas desde o início. Em termos gerais, existem duas abordagens para ajudar as máquinas a ganhar inteligência, que são a abordagem baseada em regras e a abordagem de aprendizagem automática.

O que é um sistema baseado em regras?

Um sistema de decisão baseado em regras toma decisões com base num conjunto de regras e lógicas predefinidas. Nesta abordagem, os peritos humanos ou especialistas do domínio codificam explicitamente as regras no sistema, ditando a forma como este deve responder a diferentes cenários de entrada. Estas regras têm normalmente a forma de declarações "se-então", em que condições específicas (a parte "se") são seguidas de acções ou decisões correspondentes (a parte "então").

O processo de decisão num sistema baseado em regras é determinístico e segue um conjunto fixo de regras. Quando uma entrada ou situação corresponde às condições especificadas nas regras, o sistema aplica a ação correspondente sem qualquer aprendizagem ou adaptação adicional. As regras são normalmente concebidas para abranger uma gama específica de situações ou cenários de tomada de decisão.

Os sistemas de decisão baseados em regras são normalmente utilizados em vários domínios, incluindo sistemas especializados, aplicações comerciais, diagnóstico médico, controlo de processos e sistemas de apoio à decisão. Oferecem a vantagem da transparência e da interpretabilidade, uma vez que a lógica de decisão é explicitamente definida por peritos humanos. Além disso, os sistemas baseados em regras podem ser mais fáceis de conceber e implementar em cenários em que as regras de decisão são bem compreendidas e estáticas.

As limitações de um sistema baseado em regras

No entanto, os sistemas baseados em regras também têm limitações. Podem ter dificuldade em lidar com situações complexas ou ambíguas que não se enquadram perfeitamente em regras predefinidas. medida que o número de regras aumenta, a gestão e a manutenção do sistema podem tornar-se um desafio. Além disso, os sistemas baseados em regras não têm a capacidade de aprender com novos dados ou de se adaptar a condições variáveis, o que os torna menos adequados para ambientes dinâmicos.

Por exemplo, um sistema baseado em regras assinalará todos os utilizadores como suspeitos se estes se desviarem do padrão de bens normais que normalmente compram, embora isso, por si só, não seja um indicador garantido de fraude. Embora a deteção de fraude baseada em regras permita que os analistas de fraude efectuem alterações imediatamente e com a frequência necessária, também pode tornar o processo complicado e pesado após a adição de um determinado número de regras. Previsivelmente, estas regras baseadas nos princípios "E/Ou" podem resultar em falsos positivos ou falsos negativos, se uma exceção for ignorada. Para identificar com exatidão a fraude, um sistema tem de estudar e compreender o comportamento de compra dos clientes, combinando os dados de compra com outros indicadores para construir uma imagem completa.

O que é um sistema baseado na aprendizagem automática?

A aprendizagem automática é um subconjunto da IA que se centra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem às máquinas aprender com os dados e fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. Em vez de se basearem em regras predefinidas, os modelos de aprendizagem automática utilizam técnicas estatísticas para aprender com os dados em que foram treinados para situações novas e inéditas.

Continuando com o nosso exemplo de deteção de fraude, a investigação arcaica baseada em regras vê um padrão de acesso à mesma conta por diferentes endereços de protocolo Internet durante um curto período de tempo e assinala-o como suspeito. Por outro lado, uma deteção de fraude equipada com aprendizagem automática pode distinguir entre uma fraude verdadeira e situações enganosas. Os sistemas de IA alimentados com os dados sobre clientes legítimos podem analisar cada situação mais de perto e identificar que o utilizador é um viajante em negócios que está a comprar presentes para a sua família enquanto está na estrada. Poderá ser capaz de reconhecer que alguns dos endereços IP são provenientes de redes Wi-Fi dos locais onde o utilizador está a viajar e utilizar a geolocalização do dispositivo para compreender que o utilizador esteve nesses locais.

AS REGRAS SÃO FORMADAS COM AS COISAS QUE CONHECEMOS; A APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA REVELA COISAS QUE NÃO CONHECEMOS.

Qual é a diferença entre sistemas baseados em regras e sistemas de aprendizagem automática?

Em resumo, a IA utiliza a aprendizagem automática e outras técnicas para permitir que as máquinas aprendam com os dados, se adaptem e tomem decisões. Os sistemas de decisão baseados em regras, por outro lado, baseiam-se em regras predefinidas estabelecidas por peritos humanos e não têm as capacidades de aprendizagem e adaptabilidade dos sistemas de IA.

Embora a aprendizagem automática seja muito promissora, há também decisões a tomar. A decisão de utilizar uma ou outra abordagem depende de vários factores, como a disponibilidade e a qualidade dos dados, a complexidade e a dinâmica do ambiente de tomada de decisões, a necessidade de transparência, os recursos disponíveis para formação e manutenção e o nível de interpretabilidade exigido.

• Se os dados forem abundantes e o processo de tomada de decisão for complexo e dinâmico, a abordagem de aprendizagem automática pode ser mais adequada.
• Se o processo de decisão for bem definido e a interpretabilidade e o controlo forem cruciais, a abordagem baseada em regras poderá ser mais adequada.

Como pode ver, existem duas abordagens diferentes para a tomada de decisões: sistemas baseados em regras e sistemas de aprendizagem automática. A decisão sobre qual a abordagem a utilizar depende das necessidades específicas da sua aplicação. No entanto, independentemente da abordagem que escolher, pode ter a certeza de que a tomada de decisões baseada na IA pode ajudá-lo a melhorar a sua atividade.

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