Uczenie maszynowe vs. Sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?

W dziedzinie technologii często używa się kilku modnych słów, ale mają one różne znaczenia. Przykładami są sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). Chociaż są ze sobą powiązane, nie są tym samym. Przyjrzymy się różnicom między AI i ML, ich zastosowaniom i ich przyszłości.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki i inżynierii, która koncentruje się na budowaniu zdolnych maszyn uczenia się, rozwiązywania problemów, podejmowania decyzji i wszystkich innych funkcji tradycyjnie wykonywanych przez człowieka intelekt.

W najprostszej formie sztuczna inteligencja odnosi się do zdolności maszyny do myślenia i zachowywania się trochę jak człowiek. Systemy sztucznej inteligencji muszą przetwarzać ogromne ilości danych, aby znaleźć wzorce i spostrzeżenia, których ludzie mogą nie widzieć od razu. Systemy te mogą następnie podejmować decyzje, znajdować rozwiązania problemów lub wykonywać działania z wykorzystaniem zdobytej wiedzy.

Od lat 50. toczą się dyskusje na temat sztucznej inteligencji (AI). Jednak ostatnie osiągnięcia w zakresie mocy obliczeniowej, dużych zbiorów danych i technik uczenia maszynowego podniosły poprzeczkę dla sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja jest już niezbędnym elementem naszego codziennego życia, obsługując różnorodne aplikacje, w tym wirtualnych asystentów, systemy rekomendacji i pojazdy bez kierowcy. A w przyszłości Sztuczna inteligencja prawdopodobnie zakłóci wiele innych dziedzin życia.

Co to jest uczenie maszynowe (ML)?

Budowanie metod i modeli, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie doświadczeń i z czasem stawać się coraz lepszymi bez jawnego programowania jest przedmiotem uczenia maszynowego (ML), podzbioru sztucznego inteligencja. Innymi słowy, jest to technika uczenia komputerów, jak wykonywać określone zadania, dostarczając im danych i pozwalając im się z nich uczyć.

Analityka predykcyjna, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazu i dźwięku oraz inne dziedziny mogą skorzystać na automatycznym wykrywaniu wzorców i możliwościach uczenia się algorytmów uczenia maszynowego (ML).

Uczenie maszynowe można podzielić na trzy kategorie: uczenie ze wzmocnieniem, uczenie bez nadzoru i uczenie nadzorowane. W uczeniu nadzorowanym komputer jest uczony przy użyciu zestawu danych, który został oznaczony danymi wyjściowymi każdego wejścia. Ucząc się korelacji między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi przy użyciu tych oznaczonych danych, komputer może prognozować wyniki dla świeżych danych wejściowych.

Uczenie bez nadzoru wymaga, aby komputer samodzielnie rozpoznawał wzorce i relacje po przedstawieniu zestawu danych bez etykiety. Wreszcie, w uczeniu się przez wzmacnianie komputer zdobywa nowe umiejętności, wchodząc w interakcję z otoczeniem i otrzymując informację zwrotną w postaci nagród lub kar za określone czyny.

Maszyny mogą uczyć się na podstawie danych i dokonywać przewidywań lub wyborów przy użyciu różnych podejść i algorytmów, które są objęte szerszym tematem uczenia maszynowego. Podobnie, uczenie głębokie jest gałęzią uczenia maszynowego pociąga to za sobą wystawianie sztucznych sieci neuronowych na działanie ogromnych ilości danych w celu nauczenia ich rozpoznawania wzorców i przewidywania. Dlatego głębokie uczenie się jest wysoce wyspecjalizowanym i wyrafinowanym rodzajem uczenia maszynowego, które wykorzystuje wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych w celu zrozumienia złożonych wzorców i relacji w dane.

Kluczowe różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą ściśle powiązane, istnieje kilka istotnych cech, które je od siebie odróżniają. Oto niektóre z podstawowych różnic między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym:

1. Zakres: Dziedzina sztucznej inteligencji jest rozległa i obejmuje różnorodne techniki, w tym ML. Przeciwnie, ML jest gałęzią sztucznej inteligencji, która koncentruje się na wykorzystaniu modeli statystycznych i algorytmów, aby pomóc komputerom uczyć się na podstawie danych i dokonywać przewidywań lub wyborów.
2. Podejście: Projektowanie algorytmów, które naśladują ludzkie procesy poznawcze i decyzyjne, jest powszechną strategią sztucznej inteligencji. Natomiast głównym celem ML jest trenowanie algorytmów na danych w celu znalezienia powiązań i wzorców, które można wykorzystać do przewidywania lub dokonywania wyborów.
3. Wymagania dotyczące danych: Wykorzystując wstępnie zaprogramowane reguły i heurystykę, można tworzyć algorytmy sztucznej inteligencji do pracy z niewielkimi zbiorami danych lub nawet bez danych. W przeciwieństwie do tego, duże zbiory danych muszą być używane do trenowania algorytmów ML w celu znalezienia wzorców i powiązań.
4. Elastyczność: Chociaż algorytmy sztucznej inteligencji można projektować tak, aby radziły sobie z różnymi zadaniami, często są one dostosowywane do określonych celów. Z drugiej strony algorytmy ML są zazwyczaj bardziej elastyczne i mogą być wykorzystywane do rozwiązywania wielu problemów i wyzwań.
5. Zaangażowanie ludzi: sztuczna inteligencja często wiąże się z budowaniem algorytmów, które mogą uzupełniać lub zastępować ludzkie zdolności lub podejmowanie decyzji. Z drugiej strony ML jest generalnie stosowany do automatyzacji powtarzalnych procesów lub wspomagania podejmowania decyzji przez ludzi.

Skupiając się na symulowaniu ludzkiego poznania i procesów decyzyjnych, sztuczna inteligencja to większa dziedzina, która obejmuje różne podejścia, w tym ML. Natomiast celem uczenia maszynowego jest umożliwienie komputerom uczenia się na podstawie danych i przewidywania lub podejmowania decyzji.

Zastosowania AI i ML

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wykorzystywane w wielu zastosowaniach, takich jak:

1. Naturalne przetwarzanie językowe (NLP): Zastosowania obejmują chatboty, analizę nastrojów, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie języka.
2. Wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem i optymalizacja portfela to aplikacje w sektorze finansowym.
3. Systemy tworzenia rekomendacji: Przykłady obejmują tworzenie sugestii dotyczących książek i filmów, a także produktów.
4. Identyfikacja twarzy, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie scen to tylko kilka zastosowań Technologia rozpoznawania obrazu i wideo AI.
5. Samojezdne samochody i drony to dwa przykłady używanych pojazdów autonomicznych.
6. Planowanie diagnozy i leczenia, znajdowanie nowych leków i śledzenie pacjentów to zastosowania w branży medycznej.

Potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do wprowadzania zmian transformacyjnych w różnych dziedzinach staje się coraz bardziej widoczny, ponieważ ich zastosowania stają się coraz bardziej zróżnicowane i wyrafinowane. Technologie te mogą wywrzeć głęboki wpływ na przyszłość przemysłu, umożliwiając firmom i organizacjom usprawnienie ich operacji, obniżenie kosztów i podejmowanie lepszych decyzji.

Zalety i wady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Dwie najbardziej fascynujące i obiecujące technologie naszych czasów to sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Mają moc zmiany różnych aspektów naszego życia, w tym naszych wzajemnych relacji, otaczających nas ludzi i środowiska, a także sposobu, w jaki pracujemy i uczymy się. Chociaż AI i ML mają wiele zalet, istnieją również istotne kwestie etyczne, które należy wziąć pod uwagę.

Martwią się np jak sztuczna inteligencja może wpłynąć na zatrudnienie i ekonomia. Ważne jest również, aby upewnić się, że nowe technologie są tworzone i wdrażane w sposób szanujący autonomię i prywatność ludzi.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają ogromny wpływ

Dwie technologie, które zmieniają wiele aspektów naszego życia, AI i ML, są oddzielne, ale powiązane. Podczas gdy ML to szczególna technologia wykorzystywana w dziedzinie sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja to znacznie większa dziedzina, która obejmuje wiele innych technologii.

Zarówno AI, jak i ML są gotowe zmienić wiele branż w nadchodzących latach. Mają szeroki zakres zastosowań w takich dziedzinach, jak opieka zdrowotna, bankowość i transport. Wiążą się również z istotnymi wyzwaniami społecznymi i etycznymi, jak w przypadku każdej nowej technologii, którym należy się zająć.