Verschil tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie (AI)

Sommige woorden worden vaak gebruikt, maar met verschillende betekenissen op technologisch gebied. Artificiële Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) zijn typische voorbeelden. Hoewel ze verwant zijn, zijn ze niet hetzelfde. In het volgende artikel wordt gekeken naar de verschillen tussen AI en ML, hun toepassingen en hun toekomst.

Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie (AI) is een tak van computerwetenschappen en techniek die zich richt op het creëren van machines die kunnen leren, problemen kunnen oplossen, beslissingen kunnen nemen en alle andere functies die traditioneel door menselijke intelligentie worden uitgevoerd.

In zijn eenvoudigste vorm verwijst AI naar het vermogen van machines om te denken en zich te gedragen als mensen. Grote hoeveelheden data moeten door AI-systemen worden verwerkt om patronen en inzichten te vinden die mensen misschien niet meteen zien. Deze systemen kunnen vervolgens beslissingen nemen, oplossingen voor problemen vinden of bewerkingen uitvoeren met behulp van de kennis die ze hebben verworven.

Sinds de jaren vijftig zijn er discussies over kunstmatige intelligentie (AI). Recente ontwikkelingen op het gebied van verwerkingskracht, big data en Machine Learning-technieken hebben de lat voor AI echter hoger gelegd. AI is al een noodzakelijk onderdeel van ons dagelijks leven en drijft veel toepassingen aan, waaronder virtuele assistenten, aanbevelingssystemen en zelfrijdende voertuigen. En in de toekomst zal AI waarschijnlijk op veel meer gebieden van het leven doordringen.

Wat is machinaal leren (ML)?

Het bouwen van methoden en modellen waarmee computers kunnen leren van ervaringen en in de loop van de tijd kunnen verbeteren zonder expliciete programmering is de focus van Machine Learning (ML), een subset van kunstmatige intelligentie. Met andere woorden, het is een techniek om computers te leren hoe ze specifieke taken moeten uitvoeren door ze gegevens te geven en ze van die gegevens te laten leren.

Voorspellende analyses, natuurlijke taalverwerking, beeld- en audioherkenning en andere velden kunnen allemaal profiteren van de automatische patroondetectie en leermogelijkheden van Machine Learning (ML)-algoritmen.

Machine Learning kan worden onderverdeeld in 3 typen: versterkend leren, leren zonder toezicht en leren onder toezicht. Bij begeleid leren krijgt de computer les met behulp van een dataset die is gelabeld met de uitvoer van elke invoer. Door de correlatie tussen invoer- en uitvoervariabelen te leren met behulp van deze gelabelde gegevens, kan de computer de uitvoer voor nieuwe invoer voorspellen.

Bij ongecontroleerd leren moeten computers zelf patronen en relaties herkennen nadat ze een ongelabelde dataset hebben gekregen. Last but not least leren computers bij versterkend leren nieuwe vaardigheden door interactie met hun omgeving en het ontvangen van feedback in de vorm van beloningen of straffen voor specifiek gedrag.

Machines kunnen leren van data en voorspellingen of keuzes maken met behulp van een verscheidenheid aan benaderingen en algoritmen, die deel uitmaken van het bredere onderwerp Machine Learning. Op dezelfde manier is Deep Learning een tak van Machine Learning waarbij kunstmatige neurale netwerken moeten worden blootgesteld aan enorme hoeveelheden gegevens om ze te trainen in het herkennen van patronen en het doen van voorspellingen. Daarom is Deep Learning een zeer geavanceerd en gespecialiseerd type Machine Learning dat gebruik maakt van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken om complexe patronen en relaties in gegevens te begrijpen.

Belangrijkste verschillen tussen AI en ML

Hoewel AI en ML nauw verwant zijn, zijn er enkele belangrijke kenmerken waardoor ze zich van elkaar onderscheiden. Hier zijn enkele belangrijke verschillen tussen AI en ML:

Begrenzing

Het vakgebied van AI is enorm en omvat veel verschillende technieken, waaronder ML. ML is daarentegen een tak van AI die zich richt op het gebruik van statistische modellen en algoritmen om computers te helpen leren van gegevens en voorspellingen of keuzes te maken.

Benadering

Het ontwerpen van algoritmen die de menselijke besluitvorming en perceptie nabootsen is een populaire AI-strategie. Het hoofddoel van ML is daarentegen het trainen van algoritmen op basis van gegevens om associaties en patronen te vinden die kunnen worden gebruikt om voorspellingen of keuzes te maken.

Data benodigdheden

Met behulp van voorgeprogrammeerde regels en heuristieken kunnen AI-algoritmen worden gemaakt om met kleine datasets of zelfs helemaal geen data te werken. Daarentegen moeten grote datasets worden gebruikt om ML-algoritmen te trainen om patronen en associaties te vinden.

Flexibiliteit

Hoewel AI-algoritmen kunnen worden ontworpen om een ​​verscheidenheid aan taken op te lossen, zijn ze vaak op maat gemaakt voor specifieke doeleinden. Aan de andere kant zijn ML-algoritmen vaak beter aanpasbaar en kunnen ze worden gebruikt om een ​​verscheidenheid aan problemen en uitdagingen op te lossen.

Menselijke participatie

AI omvat vaak het bouwen van algoritmen die menselijke capaciteiten of besluitvormingsprocessen kunnen aanvullen of vervangen. Aan de andere kant wordt ML vaak toegepast om repetitieve processen te automatiseren of menselijke besluitvorming te ondersteunen.

Met een focus op het simuleren van menselijke besluitvorming en cognitie is AI een groter veld dat veel verschillende benaderingen omvat, waaronder ML. Het doel van Machine Learning is daarentegen om computers in staat te stellen van gegevens te leren en voorspellingen of beslissingen te maken.

Toepassingen van AI en ML

AI en ML worden in veel toepassingen gebruikt, zoals:

1. Natural Language Processing (NLP): Toepassingen omvatten chatbots, sentimentanalyse, spraakherkenning en taalvertaling.
2. Fraudedetectie, risicomanagement en portefeuilleoptimalisatie zijn toepassingen in de financiële sector.
3. Aanbevelingssysteem: Voorbeelden hiervan zijn het doen van aanbevelingen voor boeken en films, maar ook voor producten.
4. Gezichtsherkenning, objectdetectie en scèneherkenning zijn slechts enkele van de toepassingen van AI-beeld- en videoherkenningstechnologie.
5. Zelfrijdende auto’s en drones zijn twee voorbeelden van het gebruik van autonome voertuigen.
6. Diagnose en behandelingsplanning, het vinden van nieuwe medicijnen en patiëntmonitoring zijn toepassingen in de gezondheidszorg.

Het potentieel van AI en ML om transformatieve veranderingen in verschillende sectoren teweeg te brengen, wordt steeds duidelijker naarmate hun toepassingen diverser en complexer worden. Deze technologieën zijn gepositioneerd om een ​​diepgaande impact te hebben op de toekomst van industrieën door bedrijven en organisaties in staat te stellen hun activiteiten te stroomlijnen, kosten te besparen en betere beslissingen te nemen.

Voordelen en beperkingen van AI en Machine Learning

Twee van de meest opwindende en veelbelovende technologieën van vandaag zijn kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Ze hebben de kracht om veel aspecten van ons leven te veranderen, inclusief onze relaties met elkaar, de mensen en omgevingen om ons heen, en de manier waarop we werken en leren. Hoewel AI en ML veel voordelen hebben, zijn er ook belangrijke ethische kwesties waarmee rekening moet worden gehouden.

Er zijn bijvoorbeeld zorgen over de manier waarop AI de werkgelegenheid en de economie zou kunnen beïnvloeden. Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat nieuwe technologieën worden gecreëerd en ingezet op een manier die de autonomie en privacy van mensen respecteert.

Twee technologieën die vele aspecten van het leven veranderen, AI en ML, hoewel gescheiden maar toch met elkaar verbonden. Hoewel ML een specifieke technologie is die wordt gebruikt op het gebied van AI, is AI ook een groot vakgebied, waarin vele andere technologieën zijn opgenomen.

Zowel AI als ML staan ​​klaar om de komende jaren veel industrieën te veranderen. Ze hebben veel toepassingen in sectoren als de gezondheidszorg, het bankwezen en transport. Ze brengen ook belangrijke sociale en ethische uitdagingen met zich mee die, zoals bij elke nieuwe technologie, moeten worden aangepakt.