Strojové učenie vs. Umelá inteligencia: Aký je rozdiel?

V technologickej oblasti sa často používa niekoľko módnych slov s rôznym významom. Príkladmi sú umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML). Hoci sú prepojené, nie sú to isté. Preskúmame rozdiely medzi AI a ML, ich použitie a budúcnosť.

Čo je umelá inteligencia (AI)?

Umelá inteligencia (AI) je odvetvie informatiky a inžinierstva, ktoré sa zameriava na vytváranie schopných strojov učenia, riešenia problémov, rozhodovania a všetkých ostatných funkcií, ktoré človek tradične vykonáva intelekt.

Vo svojej najjednoduchšej forme sa AI vzťahuje na schopnosť stroja myslieť a správať sa trochu ako človek. Systémy umelej inteligencie musia spracovať veľké množstvo údajov, aby našli vzory a poznatky, ktoré ľudia nemusia hneď vidieť. Tieto systémy sa potom môžu rozhodovať, hľadať riešenia problémov alebo vykonávať činnosti s využitím vedomostí, ktoré získali.

Od 50. rokov minulého storočia sa vedú diskusie o umelej inteligencii (AI). Nedávny vývoj v oblasti výkonu spracovania, veľkých údajov a techník strojového učenia však zvýšil latku pre AI. Umelá inteligencia je už dnes nevyhnutnou súčasťou nášho každodenného života a poháňa množstvo aplikácií vrátane virtuálnych asistentov, systémov odporúčaní a vozidiel bez vodiča. A v budúcnosti

AI pravdepodobne naruší mnoho ďalších oblastí života.

Čo je strojové učenie (ML)?

Vytváranie metód a modelov, ktoré počítačom umožňujú učiť sa zo skúseností a časom sa zlepšovať bez explicitného programovania je stredobodom strojového učenia (ML), podmnožiny umelých inteligenciu. Inými slovami, je to technika na výučbu počítačov, ako vykonávať konkrétne úlohy tým, že im poskytnete údaje a necháte ich, aby sa z nich učili.

prediktívna analytika, spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie obrazu a zvuku a ďalšie oblasti môžu mať prospech z automatickej detekcie vzorov a schopností učenia algoritmov strojového učenia (ML).

Strojové učenie možno rozdeliť do troch kategórií: posilňovacie učenie, učenie bez dozoru a učenie pod dohľadom. Pri výučbe pod dohľadom sa počítač vyučuje pomocou súboru údajov, ktorý bol označený výstupmi každého vstupu. Naučením sa korelácie medzi vstupnými a výstupnými premennými pomocou týchto označených údajov môže počítač predpovedať výstupy pre nové vstupy.

Učenie bez dozoru vyžaduje, aby počítač po predložení neoznačeného súboru údajov sám rozpoznal vzorce a vzťahy. V neposlednom rade pri posilňovacom učení počítač získava nové zručnosti interakciou s okolím a získavaním spätnej väzby vo forme odmien alebo pokút za konkrétne činy.

Stroje sa môžu učiť z údajov a robiť predpovede alebo voľby pomocou rôznych prístupov a algoritmov, ktoré sú zahrnuté v širšej téme strojového učenia. podobne, hlboké učenie je odvetvie strojového učenia to znamená vystavenie umelých neurónových sietí obrovskému množstvu údajov s cieľom naučiť ich rozpoznávať vzory a robiť predpovede. Hlboké učenie je teda vysoko špecializovaný a sofistikovaný typ strojového učenia, ktorý sa používa viacvrstvové umelé neurónové siete na pochopenie zložitých vzorcov a vzťahov v údajov.

Kľúčové rozdiely medzi AI a ML

Hoci sú AI a ML úzko prepojené, existuje niekoľko významných charakteristík, ktoré ich od seba odlišujú. Nasledujú niektoré z hlavných rozdielov medzi AI a ML:

1. Rozsah: Oblasť AI je rozsiahla a zahŕňa rôzne techniky vrátane ML. Naopak, ML je odvetvie AI, ktoré sa zameriava na využívanie štatistických modelov a algoritmov, ktoré počítačom pomáhajú učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia.
2. Prístup: Navrhovanie algoritmov, ktoré napodobňujú ľudské poznanie a procesy rozhodovania, je bežnou stratégiou AI. Na rozdiel od toho je hlavným cieľom ML trénovať algoritmy na údajoch s cieľom nájsť prepojenia a vzory, ktoré možno použiť na predpovede alebo voľby.
3. Požiadavky na údaje: Pomocou predprogramovaných pravidiel a heuristiky je možné vytvoriť algoritmy AI tak, aby pracovali s malými súbormi údajov alebo dokonca so žiadnymi údajmi. Naproti tomu veľké súbory údajov sa musia použiť na trénovanie algoritmov ML, aby sa našli vzory a prepojenia.
4. Flexibilita: Hoci algoritmy AI môžu byť navrhnuté tak, aby riešili rôzne úlohy, často sú prispôsobené na konkrétne účely. Na druhej strane, algoritmy ML sú zvyčajne prispôsobivejšie a možno ich použiť na riešenie širokého spektra problémov a výziev.
5. Ľudské zapojenie: AI často zahŕňa vytváranie algoritmov, ktoré môžu doplniť alebo nahradiť ľudské schopnosti alebo rozhodovanie. Na druhej strane sa ML vo všeobecnosti používa na automatizáciu opakujúcich sa procesov alebo podporu ľudského rozhodovania.

So zameraním na simuláciu procesov ľudského poznania a rozhodovania je AI širšou oblasťou, ktorá zahŕňa rôzne prístupy vrátane ML. Cieľom strojového učenia je, naopak, umožniť počítačom učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia.

Aplikácie AI a ML

AI a ML sa používajú v širokej škále aplikácií, ako sú:

1. Prirodzené lingvistické spracovanie (NLP): Využitie zahŕňa chatboty, analýzu sentimentu, rozpoznávanie reči a preklad jazyka.
2. Detekcia podvodov, riadenie rizík a optimalizácia portfólia sú aplikácie vo finančnom sektore.
3. Systémy na vytváranie odporúčaní: Príklady zahŕňajú vytváranie návrhov na knihy a filmy, ako aj na produkty.
4. Identifikácia tváre, detekcia objektov a rozpoznávanie scény sú len niekoľkými spôsobmi použitia Technológia rozpoznávania obrazu a videa AI.
5. Samoriadiace automobily a drony sú dva príklady používaných autonómnych vozidiel.
6. Plánovanie diagnózy a liečby, hľadanie nových liekov a sledovanie pacientov sú všetky aplikácie v zdravotníckom priemysle.

Potenciál AI a ML priniesť transformačné zmeny v rôznych oblastiach je čoraz zreteľnejší, pretože ich aplikácie sú čoraz rozmanitejšie a sofistikovanejšie. Tieto technológie majú zásadný vplyv na budúcnosť priemyselných odvetví tým, že umožňujú spoločnostiam a organizáciám zefektívniť svoje operácie, znížiť náklady a robiť lepšie rozhodnutia.

Výhody a nevýhody AI a strojového učenia

Dve z najfascinujúcejších a najsľubnejších technológií súčasnosti sú umelá inteligencia a strojové učenie.

Majú moc zmeniť rôzne aspekty nášho života, vrátane našich vzájomných vzťahov, ľudí a prostredia okolo nás, ako aj spôsobu, akým pracujeme a učíme sa. Hoci AI a ML majú mnoho výhod, existujú aj významné etické problémy, ktoré je potrebné vziať do úvahy.

Existujú napríklad obavy ako môže AI ovplyvniť zamestnanosť a hospodárstvo. Je tiež dôležité zabezpečiť, aby sa nové technológie vytvárali a implementovali spôsobom, ktorý rešpektuje autonómiu a súkromie ľudí.

Umelá inteligencia a strojové učenie majú obrovský vplyv

Dve technológie, ktoré menia mnohé aspekty nášho života, AI a ML, sú oddelené, ale súvisia. Zatiaľ čo ML je konkrétna technológia využívaná v oblasti AI, AI je oveľa väčšia oblasť, ktorá zahŕňa mnoho ďalších technológií.

Umelá inteligencia aj ML sú pripravené zmeniť v nasledujúcich rokoch mnohé odvetvia. Majú široké uplatnenie v oblastiach vrátane zdravotníctva, bankovníctva a dopravy. Prinášajú tiež významné spoločenské a etické výzvy, ako každá nová technológia, ktoré je potrebné riešiť.