Perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan (AI)

Beberapa perkataan kerap digunakan tetapi dengan makna yang berbeza dalam bidang teknologi. Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) adalah contoh biasa. Walaupun mereka berkait, mereka tidak sama. Artikel berikut akan melihat perbezaan antara AI dan ML, kegunaannya dan masa depannya.

Apakah kecerdasan buatan (AI)?

Kecerdasan buatan (AI) ialah satu cabang sains komputer dan kejuruteraan yang menumpukan pada mencipta mesin yang mampu belajar, menyelesaikan masalah, membuat keputusan dan semua fungsi lain yang dilakukan secara tradisional oleh kecerdasan manusia.

Dalam bentuk yang paling mudah, AI merujuk kepada keupayaan mesin untuk berfikir dan berkelakuan seperti manusia. Sebilangan besar data mesti diproses oleh sistem AI untuk mencari corak dan cerapan yang mungkin tidak dilihat orang dengan segera. Sistem ini kemudiannya boleh membuat keputusan, mencari penyelesaian kepada masalah atau melaksanakan operasi menggunakan pengetahuan yang telah mereka perolehi.

Sejak tahun 1950-an, terdapat perbincangan mengenai kecerdasan buatan (AI). Walau bagaimanapun, perkembangan terkini dalam kuasa pemprosesan, data besar dan teknik Pembelajaran Mesin telah meningkatkan bar untuk AI. AI sudah pun menjadi komponen penting dalam kehidupan harian kita, menjanakan banyak aplikasi termasuk pembantu maya, sistem pengesyoran dan kenderaan tanpa pemandu. Dan pada masa hadapan, AI berkemungkinan akan menembusi lebih banyak lagi bidang kehidupan.

Apakah Pembelajaran Mesin (ML)?

Membina kaedah dan model yang membolehkan komputer belajar daripada pengalaman dan bertambah baik dari semasa ke semasa tanpa pengaturcaraan eksplisit adalah fokus Pembelajaran Mesin (ML), subset kecerdasan buatan. Dalam erti kata lain, ia adalah teknik mengajar komputer bagaimana melaksanakan tugas tertentu dengan memberi mereka data dan membiarkan mereka belajar daripada data tersebut.

Analitis ramalan, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej dan audio serta bidang lain semuanya boleh mendapat manfaat daripada pengesanan corak automatik dan keupayaan pembelajaran algoritma Pembelajaran Mesin (ML).

Pembelajaran Mesin boleh dibahagikan kepada 3 jenis: Pembelajaran pengukuhan, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran diselia. Dalam pembelajaran yang diselia, komputer diajar menggunakan set data yang telah dilabelkan dengan output setiap input. Dengan mempelajari korelasi antara pembolehubah input dan output menggunakan data berlabel ini, komputer boleh meramalkan output untuk input baharu.

Pembelajaran tanpa pengawasan memerlukan komputer mengenali corak dan perhubungan sendiri selepas diberikan set data yang tidak berlabel. Akhir sekali, dalam pembelajaran pengukuhan, komputer mempelajari kemahiran baharu dengan berinteraksi dengan persekitaran mereka dan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau hukuman untuk tingkah laku tertentu.

Mesin boleh belajar daripada data dan membuat ramalan atau pilihan menggunakan pelbagai pendekatan dan algoritma, yang disertakan dalam topik Pembelajaran Mesin yang lebih luas. Begitu juga, Pembelajaran Dalam ialah cabang Pembelajaran Mesin yang memerlukan Rangkaian Neural Buatan didedahkan kepada volum data yang besar untuk melatih mereka mengenali corak dan membuat ramalan. . Oleh itu, Pembelajaran Dalam ialah jenis Pembelajaran Mesin yang sangat canggih dan khusus yang menggunakan rangkaian saraf tiruan berbilang lapisan untuk memahami corak dan hubungan yang kompleks dalam data.

Perbezaan utama antara AI dan ML

Walaupun AI dan ML berkait rapat, terdapat beberapa ciri penting yang membezakannya antara satu sama lain. Berikut ialah beberapa perbezaan utama antara AI dan ML:

Had

Bidang AI adalah luas dan merangkumi pelbagai teknik, termasuk ML. Sebaliknya, ML ialah cabang AI yang menumpukan pada penggunaan model statistik dan algoritma untuk membantu komputer belajar daripada data dan membuat ramalan atau pilihan.

Pendekatan

Mereka bentuk algoritma yang meniru pembuatan keputusan dan persepsi manusia ialah strategi AI yang popular. Sebaliknya, matlamat utama ML adalah untuk melatih algoritma pada data untuk mencari perkaitan dan corak yang boleh digunakan untuk membuat ramalan atau pilihan.

Keperluan data

Menggunakan peraturan dan heuristik yang telah diprogramkan, algoritma AI boleh dibuat untuk berfungsi dengan set data yang kecil atau bahkan tiada data sama sekali. Sebaliknya, set data yang besar mesti digunakan untuk melatih algoritma ML untuk mencari corak dan perkaitan.

Fleksibiliti

Walaupun algoritma AI boleh direka bentuk untuk menyelesaikan pelbagai tugas, ia selalunya disesuaikan untuk tujuan tertentu. Sebaliknya, algoritma ML selalunya lebih mudah disesuaikan dan boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah dan cabaran.

Penyertaan manusia

AI selalunya memerlukan membina algoritma yang boleh menambah atau menggantikan keupayaan manusia atau proses membuat keputusan. Sebaliknya, ML sering digunakan untuk mengautomasikan proses berulang atau menyokong pembuatan keputusan manusia.

Dengan tumpuan pada simulasi pembuatan keputusan dan kognisi manusia, AI ialah bidang yang lebih besar yang merangkumi pelbagai pendekatan, termasuk ML. Sebaliknya, matlamat Pembelajaran Mesin adalah untuk membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan.

Aplikasi AI dan ML

AI dan ML digunakan dalam banyak aplikasi seperti:

1. Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP): Penggunaan termasuk chatbots, analisis sentimen, pengecaman pertuturan dan terjemahan bahasa.
2. Pengesanan penipuan, pengurusan risiko dan pengoptimuman portfolio adalah aplikasi dalam sektor kewangan.
3. Sistem pengesyoran: Contohnya termasuk membuat pengesyoran untuk buku dan filem serta produk.
4. Pengecaman muka, pengesanan objek dan pengecaman pemandangan hanyalah sebahagian daripada aplikasi teknologi pengecaman imej dan video AI.
5. Kereta pandu sendiri dan dron adalah dua contoh kenderaan autonomi yang digunakan.
6. Diagnosis dan perancangan rawatan, mencari ubat baharu dan pemantauan pesakit adalah aplikasi dalam industri penjagaan kesihatan.

Potensi AI dan ML untuk membawa perubahan transformatif dalam pelbagai sektor menjadi semakin ketara apabila aplikasi mereka menjadi lebih pelbagai dan kompleks. Teknologi-teknologi ini berkedudukan untuk memberi impak yang mendalam pada masa depan industri dengan membolehkan syarikat dan organisasi menyelaraskan operasi mereka, mengurangkan kos dan membuat keputusan yang lebih baik. .

Faedah dan Had AI dan Pembelajaran Mesin

Dua daripada teknologi yang paling menarik dan menjanjikan hari ini ialah kecerdasan buatan dan Pembelajaran Mesin. Mereka mempunyai kuasa untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita, termasuk hubungan kita antara satu sama lain, orang dan persekitaran di sekeliling kita, serta cara kita bekerja dan belajar. Walaupun AI dan ML mempunyai banyak kelebihan, terdapat juga isu etika penting yang perlu diambil kira.

Sebagai contoh, terdapat kebimbangan tentang cara AI boleh menjejaskan pekerjaan dan ekonomi. Ia juga penting untuk memastikan bahawa teknologi baharu dicipta dan digunakan dengan cara yang menghormati autonomi dan privasi orang ramai.

Dua teknologi yang mengubah banyak aspek kehidupan, AI dan ML, walaupun berasingan tetapi berkaitan antara satu sama lain. Walaupun ML ialah teknologi khusus yang digunakan dalam bidang AI, AI juga merupakan bidang yang besar, menggabungkan banyak teknologi lain.

Kedua-dua AI dan ML bersedia untuk mengubah banyak industri pada tahun-tahun akan datang. Mereka mempunyai banyak aplikasi dalam sektor termasuk penjagaan kesihatan, perbankan dan pengangkutan. Mereka juga membentangkan cabaran sosial dan etika yang penting, seperti mana-mana teknologi baharu, perlu ditangani.