Strojno učenje vs. Umetna inteligenca: v čem je razlika?

Na tehnološkem področju se pogosto uporablja več modnih besed, vendar z različnimi pomeni. Primera sta umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML). Čeprav sta povezana, nista enaka. Preučili bomo razlike med AI in ML, njuno uporabo in njuno prihodnost.

Kaj je umetna inteligenca (AI)?

Umetna inteligenca (AI) je veja računalništva in inženirstva, ki se osredotoča na izdelavo strojev, ki so sposobni učenja, reševanja problemov, odločanja in vseh drugih funkcij, ki jih tradicionalno opravlja človek intelekt.

V svoji najpreprostejši obliki se umetna inteligenca nanaša na sposobnost stroja, da razmišlja in se obnaša nekako kot oseba. Sistemi umetne inteligence morajo obdelati ogromne količine podatkov, da bi našli vzorce in vpoglede, ki jih ljudje morda ne bodo videli takoj. Ti sistemi lahko nato sprejemajo odločitve, iščejo rešitve za težave ali izvajajo dejavnosti z uporabo znanja, ki so ga pridobili.

Od leta 1950 potekajo razprave o umetni inteligenci (AI). Kljub temu je nedavni razvoj procesorske moči, velikih podatkov in tehnik strojnega učenja dvignil lestvico za AI. Umetna inteligenca je že nujna sestavina našega vsakdanjega življenja, saj poganja različne aplikacije, vključno z virtualnimi pomočniki, priporočilnimi sistemi in vozili brez voznika. In v prihodnosti, Umetna inteligenca bo verjetno motila veliko več področij življenja.

Kaj je strojno učenje (ML)?

Metode gradnje in modeli, ki računalnikom omogočajo, da se učijo iz izkušenj in sčasoma postanejo boljši brez eksplicitnega programiranja je v središču strojnega učenja (ML), podskupine umetnega inteligenca. Z drugimi besedami, to je tehnika za učenje računalnikov, kako izvajati določene naloge, tako da jim zagotovi podatke in jim omogoči, da se iz njih učijo.

Prediktivna analitika, obdelava naravnega jezika, prepoznavanje slik in zvoka ter druga področja lahko izkoristijo zmožnosti samodejnega zaznavanja vzorcev in učenja algoritmov strojnega učenja (ML).

Strojno učenje lahko razdelimo v tri kategorije: učenje s krepitvijo, nenadzorovano učenje in nadzorovano učenje. Pri nadzorovanem učenju se računalnik poučuje z uporabo nabora podatkov, ki je označen z izhodi vsakega vhoda. Z učenjem korelacije med vhodnimi in izhodnimi spremenljivkami z uporabo teh označenih podatkov lahko računalnik napove rezultate za nove vhode.

Nenadzorovano učenje zahteva, da računalnik sam prepozna vzorce in razmerja, potem ko mu je predstavljen neoznačen nabor podatkov. Nenazadnje pri učenju z okrepitvijo računalnik pridobiva nove veščine z interakcijo z okolico in prejemanjem povratnih informacij v obliki nagrad ali kazni za določena dejanja.

Stroji se lahko učijo iz podatkov in delajo napovedi ali odločitve z uporabo različnih pristopov in algoritmov, ki so vključeni v širšo temo strojnega učenja. Podobno, globoko učenje je veja strojnega učenja ki vključuje izpostavljanje umetnih nevronskih mrež ogromnim količinam podatkov, da bi jih usposobili za prepoznavanje vzorcev in napovedovanje. Zato je globoko učenje visoko specializirana in prefinjena vrsta strojnega učenja, ki uporablja večslojne umetne nevronske mreže za razumevanje kompleksnih vzorcev in odnosov v podatke.

Ključne razlike med AI in ML

Čeprav sta AI in ML tesno povezana, obstaja več pomembnih značilnosti, ki ju ločujejo drug od drugega. Sledi nekaj glavnih razlik med AI in ML:

1. Področje uporabe: Področje umetne inteligence je obsežno in vključuje različne tehnike, vključno z ML. Nasprotno pa je ML veja umetne inteligence, ki se osredotoča na uporabo statističnih modelov in algoritmov za pomoč računalnikom pri učenju iz podatkov in sprejemanju napovedi ali izbir.
2. Pristop: Oblikovanje algoritmov, ki posnemajo človeško spoznanje in procese odločanja, je običajna strategija umetne inteligence. Nasprotno pa je glavni cilj ML usposobiti algoritme na podatkih za iskanje povezav in vzorcev, ki jih je mogoče uporabiti za napovedovanje ali izbiro.
3. Podatkovne zahteve: z uporabo vnaprej programiranih pravil in hevristik je mogoče ustvariti algoritme AI za delo z majhnimi nabori podatkov ali celo brez podatkov. Nasprotno pa je treba velike nabore podatkov uporabiti za urjenje algoritmov ML, da bi našli vzorce in povezave.
4. Prilagodljivost: Čeprav je algoritme AI mogoče oblikovati za reševanje različnih nalog, so pogosto prilagojeni za posebne namene. Po drugi strani pa so algoritmi ML običajno bolj prilagodljivi in ​​jih je mogoče uporabiti za reševanje širokega spektra težav in izzivov.
5. Človeško sodelovanje: AI pogosto vključuje gradnjo algoritmov, ki lahko dopolnijo ali nadomestijo človeške sposobnosti ali odločanje. Po drugi strani se ML na splošno uporablja za avtomatizacijo ponavljajočih se procesov ali podporo človekovemu odločanju.

S poudarkom na simulaciji človeške kognicije in procesov odločanja je AI širše področje, ki obsega različne pristope, vključno z ML. Nasprotno pa je cilj strojnega učenja omogočiti računalnikom, da se učijo iz podatkov in sprejemajo napovedi ali odločitve.

Aplikacije AI in ML

AI in ML se uporabljata v številnih aplikacijah, kot so:

1. Naravna jezikovna obdelava (NLP): Uporabe vključujejo klepetalne robote, analizo občutkov, prepoznavanje govora in jezikovno prevajanje.
2. Odkrivanje goljufij, obvladovanje tveganja in optimizacija portfelja so aplikacije v finančnem sektorju.
3. Sistemi za dajanje priporočil: Primeri vključujejo dajanje predlogov za knjige in filme ter izdelke.
4. Identifikacija obraza, zaznavanje predmetov in prepoznavanje scene je le nekaj uporab AI tehnologija za prepoznavanje slik in videa.
5. Samovozeči avtomobili in droni sta dva primera avtonomnih vozil v uporabi.
6. Načrtovanje diagnoze in zdravljenja, iskanje novih zdravil in spremljanje bolnikov so vse aplikacije v zdravstveni industriji.

Potencial umetne inteligence in strojnega upravljanja, da povzročita transformativne spremembe na različnih področjih, postaja vse bolj očiten, saj postajajo njune aplikacije vse bolj raznolike in sofisticirane. Te tehnologije imajo močan vpliv na prihodnost panog, saj podjetjem in organizacijam omogočajo, da racionalizirajo svoje poslovanje, zmanjšajo stroške in sprejemajo boljše odločitve.

Prednosti in slabosti umetne inteligence in strojnega učenja

Dve izmed najbolj fascinantnih in obetavnih tehnologij našega časa sta umetna inteligenca in strojno učenje.

Imajo moč, da spremenijo različne vidike našega življenja, vključno z našimi medsebojnimi odnosi, ljudmi in okoljem okoli nas, pa tudi načinom dela in učenja. Čeprav imata AI in ML številne prednosti, je treba upoštevati tudi pomembna etična vprašanja.

Na primer, obstajajo skrbi glede kako lahko umetna inteligenca vpliva na zaposlovanje in gospodarstvo. Prav tako je pomembno zagotoviti, da so nove tehnologije ustvarjene in implementirane na način, ki spoštuje avtonomijo in zasebnost ljudi.

Umetna inteligenca in strojno učenje imata velik vpliv

Dve tehnologiji, ki spreminjata številne vidike našega življenja, AI in ML, sta ločeni, a povezani. Medtem ko je ML posebna tehnologija, ki se uporablja na področju umetne inteligence, je umetna inteligenca veliko večje področje, ki vključuje številne druge tehnologije.

Tako AI kot ML bosta v prihodnjih letih pripravljena spremeniti številne industrije. Imajo široko paleto aplikacij na področjih, vključno z zdravstvom, bančništvom in transportom. Ponašajo tudi s pomembnimi družbenimi in etičnimi izzivi, tako kot z vsako novo tehnologijo, ki jih je treba obravnavati.