Globoko učenje vs. Strojno učenje vs. AI: Kako gredo skupaj?

Oglas

Naslednja velika stvar v tehniki je strojno učenje. Ali pač globoko učenje? Mogoče je umetna inteligenca. Če se zapletete v razlike med tremi, niste sami.

Nekatera tehnološka podjetja nikoli ne izkoristijo priložnosti za ustvarjanje hipena in pridobijo denarja tveganega kapitala, zato vsa tri podjetja zamenljivo uporabljajo. Medtem ko vsi spadajo pod isti široki dežnik, je med njimi nekaj bistvenih razlik.

Kaj je umetna inteligenca?

Umetna inteligenca, ki ji običajno rečemo AI, je koncept in ne sistem. Inteligenca je dojeta kot edinstvena človeška lastnost. Tradicionalno se misli, da stroji pridobivajo znanje, ne pa inteligence ali modrosti. Računalničar Alan Turing je velik del zadnjega dela svojega življenja preživel v razmišljanju, ali stroji lahko razmišljajo.

Izmislil je Turingov test Kaj je Turingov test in ga bo kdaj premagalo?Turingov test naj bi določil, ali stroji razmišljajo. Je program Eugene Goostman resnično opravil Turingov test ali so ga ustvarjalci preprosto prevarali? Preberi več

katerega namen je ugotoviti, ali lahko stroj kaže inteligentno vedenje in ne nujno, da je inteligenten. To je pomembno razliko, ker še vedno ne razumemo v celoti misli ali inteligence.

Namesto da bi poskušali definirati inteligenco, upamo, da bomo ustvarili stroje, ki bi lahko kazali inteligentno vedenje.

AI je namesto, da bi bil tehnologija sama, sredstvo za opisovanje sistemov. Te sisteme lahko označimo kot Ožji AI in Splošni AI. Ozki AI je sistem, ki je inteligenten, vendar le pri določeni nalogi. General AI je vrsta, ki jo bolj poznamo iz pop kulture.

Te vrste sistemov bi lahko prikazale vse elemente človeške inteligence. Skynet iz franšize o filmu Terminator ali HAL iz leta 2001: Vesoljska odisejada so izmišljeni primeri splošnega AI. Kljub temu, kar vam pravijo filmi, ne bi bili vsi sistemi splošnega AI uničeni za človeštvo.

Kaj je strojno učenje?

Vsi vemo, da so podatki lahko koristni. Ne glede na to, ali vemo, po kateri poti se odpravimo na pot v pisarno ali pazimo na svoje zdravje, nam podatki sporočajo naše odločitve in nas vodijo skozi življenje. Toda vsak dan ustvarjamo toliko, da nam ljudje ne morejo analizirati.

Torej, morali bi nabaviti stroje, ki bodo za nas težko dvigovali.

Googlove tečaj strojnega učenja Kaj je strojno učenje? Googlov brezplačni tečaj te razbijeGoogle je zasnoval brezplačen spletni tečaj, ki vas bo naučil osnov strojnega učenja. Preberi več povzame strojno učenje kot "uporabo podatkov za odgovor na vprašanja." Razčlenijo ga na dva dela: trening in napovedi. Predstavljajte si, da imate zbirko slik z oblikami, ki ste jih želeli prepoznati. Če se slike vnesejo v algoritem strojnega učenja, se sistem začne učiti lastnosti te oblike.

Ko naleti na novo sliko, se oblika primerja z elementi iz podatkov o vadbi, da se ugotovi, ali je ujemanje.

Čeprav tega morda ne prepoznate, so prilagojeni rezultati iskanja, spotificirani seznami predvajanja in priporočila za izdelke Amazon tudi posledica strojnega učenja. Netflix uporablja celo algoritme strojnega učenja prilagodite prikazano umetniško platnico.

Kaj je poglobljeno učenje?

Medtem ko ne razumemo popolnoma inteligence, so znanstveniki uspeli pokazati, da možgani ustvarjajo informacije s pomočjo zapletene mreže nevronov. Naši možgani so sestavljeni iz teh električnih povezav, ki tvorijo nevronske poti. Te poti nosijo informacije okoli našega telesa, ki nam omogočajo gibanje, dihanje in razmišljanje.

Če pa bi bila vsaka od teh nevronskih poti med seboj neodvisna, bi bili naši reakcijski časi neverjetno počasni in morda ne bi mogli vzpostaviti povezav med mislimi. Uspeh sistema je odvisen od razmerja med vsemi temi potmi, kar povzroča sočasno obdelavo podatkov.

Globoko učenje je metoda razmnoževanja te goste mreže nevronov. Računalniki so z obdelavo več tokov podatkov hkrati lahko znatno zmanjšali čas, ki je potreben za obdelavo podatkov. Uporaba te tehnike pri globokem učenju je povzročila umetne nevronske mreže Kaj so nevronske mreže in kako delujejo?Nevronska omrežja so naslednja velika stvar, ko gre za težke izračune in pametne algoritme. Takole delujejo in zakaj so tako neverjetni. Preberi več .

Ta omrežja so sestavljena iz niza vozlišč. Na sredini so vhodna vozlišča za sprejem podatkov, izhodna vozlišča za nastale podatke in skrite plasti vozlišč. Cilj je pretvoriti vhodne podatke v nekaj, kar lahko uporabijo izhodna vozlišča. Tu prihajajo skriti sloji. Medtem ko podatki napredujejo skozi ta skrita vozlišča, nevronsko omrežje uporablja logiko, da se odloči, kateremu vozlišču bo posredoval podatke.

Strojno učenje vs. AI vs. Globoko učenje

Čeprav je strojno učenje močno orodje, ki nam pomaga razumeti ogromno količino podatkov, ki jih ustvarjamo, ne kaže samostojne misli. Algoritem oblikujejo programerji in določajo pravila, ki jih mora igrati sistem strojnega učenja. Predsodki razvijalcev, zavestni ali ne, imajo posledice.

Eden prvih pomembnih neuspehov pri strojnem učenju je prispeval eden od Googlovih inženirjev. Leta 2015 je opazil, da je algoritem za identifikacijo fotografij podjetja njega in njegove črne prijatelje označil za gorile. Google se je takoj opravičil in izvedel kratkoročne popravke.

Vendar dve leti pozneje oz. WIRED poroča Googlova rešitev je bila, da v celoti odstrani gorile iz podatkov o usposabljanju.

Po drugi strani pa nas globoko učenje vodi korak bližje splošni umetni inteligenci. S poskusom ponovitve človeškega uma prek večplastne zbirke vozlišč ni treba poglobljenih učnih struktur izučiti z velikim začetnim naborom podatkov. Odločajo se na podlagi posredovanih informacij in logike sistema.

Da odločitev nevtralne mreže ni pregledna, se morda zdi neurejena, vendar pomeni, da uspe posnemati človeško inteligenco. Na primer, sploh ne razumemo, kako se domislimo lastnih misli in odločitev.

Umetna inteligenca za vsakogar

Na koncu ni treba primerjati strojnega učenja z AI ali globokega učenja s strojnim učenjem, saj vsi služijo različnim namenom. AI opisuje koncept inteligence človeškega sloga v strojih, medtem ko sta strojno učenje in poglobljeno učenje prizadevanja za oblikovanje splošnega AI.

To ne pomeni, da je področje AI povsem abstraktno. Google uporablja svoje velike množice podatkov tako, da skoraj vsem svojim izdelkom doda AI. Pred kratkim je bil Gmail prenovljen s pametnimi odgovori, medtem ko se družba Duplex AI podjetja uveljavlja po ZDA in lahko upravljajte telefonske klice v vašem imenu. Niso pa edini, ki se lahko vključijo v igro AI.

Takoj lahko preizkusite sami Googlovi spletni eksperimenti z AI 5 najboljših Googlovih poskusov AI za raziskovanje umetne inteligenceGoogle ima trenutno več poskusov AI, s katerimi se lahko zdaj igrate in se igrate. Zahvaljujoč strojnemu učenju lahko z vašo pomočjo spremenijo jutrišnji svet. Preberi več .

Kreditna slika: sdecoret /depositphotos