Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją (AI)

Niektóre słowa są często używane, ale mają różne znaczenia w dziedzinie technologii. Typowymi przykładami są sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). Chociaż są ze sobą powiązane, nie są tym samym. W poniższym artykule przyjrzymy się różnicom między AI i ML, ich zastosowaniom i przyszłości.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

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

W najprostszej formie sztuczna inteligencja odnosi się do zdolności maszyn do myślenia i zachowywania się jak ludzie. Systemy sztucznej inteligencji muszą przetwarzać duże 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 operacje, korzystając ze zdobytej wiedzy.

Od lat pięćdziesiątych XX wieku 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, napędzającym wiele aplikacji, w tym wirtualnych asystentów, systemy rekomendacji i pojazdy autonomiczne. W przyszłości sztuczna inteligencja prawdopodobnie przeniknie do wielu innych dziedzin życia.

Co to jest uczenie maszynowe (ML)?

Budowanie metod i modeli, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie doświadczeń i ulepszać je w miarę upływu czasu bez jawnego programowania, jest głównym przedmiotem zainteresowania uczenia maszynowego (ML), podzbioru sztucznej inteligencji. Innymi słowy, jest to technika uczenia komputerów, jak wykonywać określone zadania, poprzez dostarczanie im danych i umożliwienie im uczenia się na ich podstawie.

Analityka predykcyjna, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazu i dźwięku oraz inne dziedziny mogą odnieść korzyści z automatycznego wykrywania wzorców i możliwości uczenia się algorytmów uczenia maszynowego (ML).

Uczenie maszynowe można podzielić na 3 typy: uczenie się ze wzmocnieniem, uczenie się bez nadzoru i uczenie się pod nadzorem. W uczeniu nadzorowanym komputer uczy się przy użyciu zestawu danych oznaczonych etykietą wyjścia każdego wejścia. Ucząc się korelacji między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi, korzystając z oznaczonych danych, komputer może przewidzieć wynik dla nowych danych wejściowych.

Uczenie się bez nadzoru wymaga, aby komputery samodzielnie rozpoznawały wzorce i relacje po otrzymaniu nieoznakowanego zestawu danych. I wreszcie, w procesie uczenia się przez wzmacnianie komputery uczą się nowych umiejętności poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie informacji zwrotnej w postaci nagród lub kar za określone zachowania.

Maszyny mogą uczyć się na podstawie danych i dokonywać przewidywań lub wyborów, korzystając z różnych podejść i algorytmów, które są objęte szerszym tematem uczenia maszynowego. Podobnie głębokie uczenie się jest gałęzią uczenia maszynowego, która wymaga wystawienia sztucznych sieci neuronowych na działanie ogromnych ilości danych w celu nauczenia ich rozpoznawania wzorców i przewidywania. Dlatego Deep Learning to wysoce wyrafinowany i wyspecjalizowany rodzaj uczenia maszynowego, który wykorzystuje wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe do zrozumienia złożonych wzorców i relacji w danych.

Kluczowe różnice między AI i ML

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą blisko powiązane, istnieje kilka ważnych cech, które je od siebie odróżniają. Oto kilka kluczowych różnic między AI i ML:

Limit

Dziedzina sztucznej inteligencji jest rozległa i obejmuje wiele różnych technik, w tym ML. Natomiast uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na wykorzystaniu modeli statystycznych i algorytmów, aby pomóc komputerom uczyć się na podstawie danych i dokonywać przewidywań lub wyborów.

Zbliżać się

Popularną strategią sztucznej inteligencji jest projektowanie algorytmów naśladujących proces podejmowania decyzji i percepcję przez człowieka. Natomiast głównym celem uczenia maszynowego jest uczenie algorytmów na danych w celu znalezienia powiązań i wzorców, które można wykorzystać do przewidywania lub dokonywania wyborów.

Wymagania dotyczące danych

Korzystając z wstępnie zaprogramowanych reguł i heurystyk, można tworzyć algorytmy sztucznej inteligencji do pracy z małymi zbiorami danych lub nawet bez danych. Natomiast duże zbiory danych muszą być używane do uczenia algorytmów ML w celu znalezienia wzorców i powiązań.

Elastyczność

Chociaż algorytmy sztucznej inteligencji można zaprojektować do rozwiązywania różnorodnych zadań, często są one dostosowywane do konkretnych celów. Z drugiej strony algorytmy ML są często bardziej elastyczne i można je wykorzystać do rozwiązywania różnych problemów i wyzwań.

Udział człowieka

Sztuczna inteligencja często wiąże się z budowaniem algorytmów, które mogą uzupełniać lub zastępować ludzkie możliwości lub procesy decyzyjne. Z drugiej strony ML jest często stosowane do automatyzacji powtarzalnych procesów lub wspierania podejmowania decyzji przez człowieka.

Koncentrując się na symulowaniu podejmowania decyzji i poznania przez człowieka, sztuczna inteligencja stanowi obszerniejszą dziedzinę obejmującą wiele różnych podejść, w tym ML. Natomiast celem uczenia maszynowego jest umożliwienie komputerom uczenia się na podstawie danych i przewidywania lub podejmowania decyzji.

Zastosowania AI i ML

AI i ML są wykorzystywane w wielu zastosowaniach, takich jak:

1. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Zastosowania obejmują chatboty, analizę nastrojów, rozpoznawanie mowy i tłumaczenie języków.
2. Wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem i optymalizacja portfela to zastosowania w sektorze finansowym.
3. System rekomendacji: Przykładami mogą być rekomendacje dotyczące książek i filmów, a także produktów.
4. Rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie scen to tylko niektóre z zastosowań technologii rozpoznawania obrazów i wideo AI.
5. Samochody autonomiczne i drony to dwa przykłady wykorzystania pojazdów autonomicznych.
6. Diagnozowanie i planowanie leczenia, znajdowanie nowych leków i monitorowanie pacjentów to zastosowania w branży opieki zdrowotnej.

Potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w zakresie wprowadzania zmian transformacyjnych w różnych sektorach staje się coraz bardziej widoczny, w miarę jak ich zastosowania stają się coraz bardziej zróżnicowane i złożone. Technologie te mogą mieć głęboki wpływ na przyszłość branż, umożliwiając firmom i organizacjom usprawnianie działań, obniżanie kosztów i podejmowanie lepszych decyzji.

Korzyści i ograniczenia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Dwie z najbardziej ekscytujących i obiecujących technologii to obecnie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Mają moc zmiany wielu aspektów naszego życia, w tym naszych wzajemnych relacji, ludzi i środowiska wokół nas, a także sposobu, w jaki pracujemy i uczymy się. Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają wiele zalet, istnieją również ważne kwestie etyczne, które należy wziąć pod uwagę.

Istnieją na przykład obawy dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na miejsca pracy i gospodarkę. Ważne jest również zapewnienie tworzenia i wdrażania nowych technologii z poszanowaniem autonomii i prywatności ludzi.

Dwie technologie, które zmieniają wiele aspektów życia, AI i ML, choć odrębne, ale powiązane ze sobą. Chociaż ML jest specyficzną technologią stosowaną w obszarze AI, AI to także obszerna dziedzina, obejmująca wiele innych technologii.

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i uczenie maszynowe są gotowe zmienić wiele branż w nadchodzących latach. Mają wiele zastosowań w sektorach, w tym w służbie zdrowia, bankowości i transporcie. Stanowią one także ważne wyzwania społeczne i etyczne, którym – jak w przypadku każdej nowej technologii – należy stawić czoła.