Mašininis mokymasis vs. Dirbtinis intelektas: koks skirtumas?

Technologinėje srityje dažnai vartojami keli madingi žodžiai, kurių reikšmės skiriasi. Dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis (ML) yra pavyzdžiai. Nors jie yra susiję, jie nėra vienodi. Išnagrinėsime AI ir ML skirtumus, jų naudojimą ir ateitį.

Kas yra dirbtinis intelektas (AI)?

Dirbtinis intelektas (AI) yra kompiuterių mokslo ir inžinerijos šaka, kurios pagrindinis dėmesys skiriamas mašinų, galinčių mokymosi, problemų sprendimo, sprendimų priėmimo ir visų kitų funkcijų, kurias tradiciškai atlieka žmogus intelektas.

Paprasčiausia AI reiškia mašinos gebėjimą mąstyti ir elgtis kaip žmogus. AI sistemos turi apdoroti didžiulius duomenų kiekius, kad rastų modelius ir įžvalgas, kurių žmonės gali nepastebėti iš karto. Tada šios sistemos gali priimti sprendimus, rasti problemų sprendimus arba atlikti veiklą, naudodamosi įgytomis žiniomis.

Nuo šeštojo dešimtmečio buvo diskutuojama apie dirbtinį intelektą (AI). Tačiau naujausi apdorojimo galios, didelių duomenų ir mašininio mokymosi metodų pokyčiai pakėlė dirbtinio intelekto kartelę. AI jau yra būtina mūsų kasdienio gyvenimo sudedamoji dalis, maitinanti įvairias programas, įskaitant virtualius asistentus, rekomendacijų sistemas ir transporto priemones be vairuotojo. Ir ateityje,

AI greičiausiai sutrikdys daug daugiau gyvenimo sričių.

Kas yra mašininis mokymasis (ML)?

Kurti metodus ir modelius, kurie leidžia kompiuteriams mokytis iš patirties ir laikui bėgant tobulėti be aiškaus programavimo yra mašininio mokymosi (ML) dėmesio centre, dirbtinio mokymo pogrupyje intelektas. Kitaip tariant, tai yra būdas išmokyti kompiuterius atlikti tam tikras užduotis, suteikiant jiems duomenis ir leidžiant iš jų mokytis.

Nuspėjamoji analizė, natūralios kalbos apdorojimas, vaizdo ir garso atpažinimas bei kitos sritys gali būti naudingos automatinio modelio aptikimo ir mašininio mokymosi (ML) algoritmų mokymosi galimybėmis.

Mašininį mokymąsi galima suskirstyti į tris kategorijas: mokymąsi sustiprinant, mokymąsi be priežiūros ir prižiūrimą mokymąsi. Prižiūrimo mokymosi metu kompiuteris mokomas naudojant duomenų rinkinį, pažymėtą kiekvienos įvesties išvestimis. Išmokęs koreliaciją tarp įvesties ir išvesties kintamųjų, naudodamas šiuos pažymėtus duomenis, kompiuteris gali numatyti naujų įvesties išvestis.

Neprižiūrimas mokymasis reikalauja, kad kompiuteris pats atpažintų modelius ir ryšius po to, kai jam pateikiamas nepažymėtas duomenų rinkinys. Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas yra tai, kad stiprinant mokymąsi kompiuteris įgyja naujų įgūdžių, sąveikaudamas su aplinka ir gaudamas grįžtamąjį ryšį kaip atlygį ar nuobaudas už tam tikrus veiksmus.

Mašinos gali mokytis iš duomenų ir daryti prognozes ar pasirinkti, naudodamos įvairius metodus ir algoritmus, kurie yra įtraukti į platesnę mašininio mokymosi temą. Panašiai, gilus mokymasis yra mašininio mokymosi šaka Tai reiškia, kad dirbtiniai neuroniniai tinklai susiduria su didžiuliais duomenų kiekiais, kad jie būtų išmokyti atpažinti modelius ir numatyti prognozes. Taigi gilus mokymasis yra labai specializuotas ir sudėtingas mašininio mokymosi tipas, kuris naudojamas kelių sluoksnių dirbtiniai neuroniniai tinklai, kad suprastų sudėtingus modelius ir ryšius duomenis.

Pagrindiniai AI ir ML skirtumai

Nors AI ir ML yra glaudžiai susiję, yra keletas reikšmingų savybių, kurios jas išskiria vieną nuo kitos. Toliau pateikiami keli pagrindiniai skirtumai tarp AI ir ML:

1. Taikymo sritis: AI sritis yra didžiulė ir apima daugybę metodų, įskaitant ML. Priešingai, ML yra AI šaka, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas statistinių modelių ir algoritmų naudojimui, siekiant padėti kompiuteriams mokytis iš duomenų ir numatyti ar pasirinkti.
2. Metodas: Algoritmų, imituojančių žmogaus pažinimo ir sprendimų priėmimo procesus, kūrimas yra įprasta AI strategija. Pagrindinis ML tikslas, priešingai, yra mokyti duomenų algoritmus, kad būtų galima rasti nuorodas ir modelius, kurie gali būti naudojami prognozuojant ar pasirenkant.
3. Reikalavimai duomenims: naudojant iš anksto užprogramuotas taisykles ir euristiką, AI algoritmai gali būti sukurti, kad veiktų su mažais duomenų rinkiniais arba net visai be duomenų. Priešingai, dideli duomenų rinkiniai turi būti naudojami mokant ML algoritmus, kad būtų galima rasti modelius ir nuorodas.
4. Lankstumas: Nors AI algoritmai gali būti sukurti taip, kad galėtų atlikti įvairias užduotis, jie dažnai pritaikomi konkretiems tikslams. Kita vertus, ML algoritmai paprastai yra labiau pritaikomi ir gali būti naudojami sprendžiant daugybę problemų ir iššūkių.
5. Žmogaus dalyvavimas: AI dažnai apima algoritmų kūrimą, kurie gali papildyti arba pakeisti žmogaus gebėjimus ar sprendimų priėmimą. Kita vertus, ML paprastai taikoma siekiant automatizuoti pasikartojančius procesus arba palaikyti žmogaus sprendimų priėmimą.

Pagrindinis dėmesys skiriamas žmogaus pažinimo ir sprendimų priėmimo procesų modeliavimui, todėl dirbtinis intelektas yra platesnė sritis, apimanti įvairius metodus, įskaitant ML. Mašininio mokymosi tikslas, priešingai, yra leisti kompiuteriams mokytis iš duomenų ir daryti prognozes ar sprendimus.

AI ir ML programos

AI ir ML naudojami įvairiose srityse, pavyzdžiui:

1. Natūralus kalbinis apdorojimas (NLP): naudojami pokalbių robotai, nuotaikų analizė, kalbos atpažinimas ir kalbos vertimas.
2. Sukčiavimo aptikimas, rizikos valdymas ir portfelio optimizavimas yra taikomosios programos finansų sektoriuje.
3. Rekomendacijų teikimo sistemos: pavyzdžiai apima pasiūlymų dėl knygų, filmų ir produktų teikimą.
4. Veido atpažinimas, objektų aptikimas ir scenos atpažinimas – tai tik keli naudojimo būdai AI vaizdo ir vaizdo atpažinimo technologija.
5. Savarankiškai važiuojantys automobiliai ir dronai yra du naudojamų autonominių transporto priemonių pavyzdžiai.
6. Diagnostikos ir gydymo planavimas, naujų vaistų paieška ir pacientų stebėjimas – visa tai sveikatos priežiūros pramonėje.

AI ir ML potencialas sukelti transformuojančius pokyčius įvairiose srityse tampa vis akivaizdesnis, nes jų pritaikymas tampa įvairesnis ir sudėtingesnis. Šios technologijos gali turėti didelį poveikį pramonės ateičiai, nes leidžia įmonėms ir organizacijoms racionalizuoti savo veiklą, sumažinti išlaidas ir priimti geresnius sprendimus.

AI ir mašininio mokymosi privalumai ir trūkumai

Dvi patraukliausios ir perspektyviausios mūsų dienų technologijos yra dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis.

Jie gali pakeisti įvairius mūsų gyvenimo aspektus, įskaitant santykius vienas su kitu, mus supančius žmones ir aplinką, taip pat mūsų darbo ir mokymosi būdus. Nors dirbtinis intelektas ir ML turi daug privalumų, yra ir didelių etinių problemų, į kurias reikia atsižvelgti.

Pavyzdžiui, yra susirūpinimas kaip AI gali paveikti užimtumą ir ekonomika. Taip pat svarbu užtikrinti, kad naujos technologijos būtų kuriamos ir diegiamos taip, kad būtų gerbiamas žmonių savarankiškumas ir privatumas.

AI ir mašininis mokymasis turi didžiulę įtaką

Dvi technologijos, keičiančios daugelį mūsų gyvenimo aspektų, AI ir ML, yra atskiros, bet susijusios. Nors ML yra ypatinga technologija, naudojama AI srityje, AI yra daug didesnė sritis, apimanti daugybę kitų technologijų.

Ir AI, ir ML ateinančiais metais gali pakeisti daugybę pramonės šakų. Jie turi platų pritaikymo spektrą tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra, bankininkystė ir transportas. Jie taip pat kelia didelių socialinių ir etinių iššūkių, kaip ir bet kurios naujos technologijos atveju, kuriuos reikia spręsti.