Diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială (AI)

Unele cuvinte sunt folosite frecvent, dar cu semnificații diferite în domeniul tehnologiei. Inteligența artificială (AI) și Machine Learning (ML) sunt exemple tipice. Deși sunt înrudite, nu sunt la fel. Următorul articol va analiza diferențele dintre AI și ML, utilizările lor și viitorul lor.

Ce este inteligența artificială (AI)?

Inteligența artificială (IA) este o ramură a informaticii și a ingineriei care se concentrează pe crearea de mașini capabile să învețe, să rezolve probleme, să ia decizii și toate celelalte funcții care sunt realizate în mod tradițional de inteligența umană.

În forma sa cea mai simplă, AI se referă la capacitatea mașinilor de a gândi și de a se comporta ca oamenii. Cantități mari de date trebuie procesate de sistemele AI pentru a găsi modele și perspective pe care oamenii ar putea să nu le vadă imediat. Aceste sisteme pot lua decizii, pot găsi soluții la probleme sau pot efectua operațiuni folosind cunoștințele pe care le-au dobândit.

Începând cu anii 1950, au existat discuții despre inteligența artificială (AI). Cu toate acestea, evoluțiile recente în puterea de procesare, big data și tehnicile de învățare automată au ridicat ștacheta pentru AI. AI este deja o componentă necesară a vieții noastre de zi cu zi, alimentând multe aplicații, inclusiv asistenți virtuali, sisteme de recomandare și vehicule fără șofer. Și în viitor, AI va pătrunde probabil în multe mai multe domenii ale vieții.

Ce este Machine Learning (ML)?

Construirea de metode și modele care să permită computerelor să învețe din experiență și să se îmbunătățească în timp fără programare explicită este punctul central al Machine Learning (ML), un subset al inteligenței artificiale. Cu alte cuvinte, este o tehnică de predare a computerelor cum să efectueze sarcini specifice, oferindu-le date și permițându-le să învețe din acele date.

Analiza predictivă, procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și audio și alte domenii pot beneficia toate de pe urma capacităților automate de detectare a modelelor și de învățare ale algoritmilor Machine Learning (ML).

Învățarea automată poate fi împărțită în 3 tipuri: învățare prin consolidare, învățare nesupravegheată și învățare supravegheată. În învățarea supravegheată, computerul este predat folosind un set de date care a fost etichetat cu ieșirea fiecărei intrări. Învățând corelația dintre variabilele de intrare și de ieșire folosind aceste date etichetate, computerul poate prognoza ieșirea pentru noi intrări.

Învățarea nesupravegheată necesită ca computerele să recunoască modelele și relațiile pe cont propriu după ce au primit un set de date neetichetat. Nu în ultimul rând, în învățarea prin întărire, computerele învață noi abilități interacționând cu mediul înconjurător și primind feedback sub formă de recompense sau pedepse pentru anumite comportamente.

Mașinile pot învăța din date și pot face predicții sau alegeri folosind o varietate de abordări și algoritmi, care sunt incluși în subiectul mai amplu al învățării automate. În mod similar, Deep Learning este o ramură a Machine Learning care necesită ca rețelele neuronale artificiale să fie expuse la volume uriașe de date pentru a le antrena să recunoască tipare și să facă predicții. Prin urmare, Deep Learning este un tip extrem de sofisticat și specializat de Machine Learning care utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi pentru a înțelege modele și relații complexe în date.

Diferențele cheie între AI și ML

Deși AI și ML sunt strâns legate, există câteva caracteristici importante care le deosebesc unele de altele. Iată câteva diferențe cheie între AI și ML:

Limită

Domeniul AI este vast și include multe tehnici diferite, inclusiv ML. În schimb, ML este o ramură a AI care se concentrează pe utilizarea modelelor statistice și a algoritmilor pentru a ajuta computerele să învețe din date și să facă predicții sau alegeri.

Abordare

Proiectarea algoritmilor care imită luarea deciziilor și percepția umană este o strategie populară AI. În schimb, scopul principal al ML este de a antrena algoritmi pe date pentru a găsi asocieri și modele care pot fi folosite pentru a face predicții sau alegeri.

Cerințe de date

Folosind reguli și euristici preprogramate, algoritmii AI pot fi creați pentru a funcționa cu seturi de date mici sau chiar fără date. În schimb, seturi mari de date trebuie folosite pentru a antrena algoritmii ML pentru a găsi modele și asocieri.

Flexibilitate

Deși algoritmii AI pot fi proiectați pentru a rezolva o varietate de sarcini, ei sunt adesea adaptați pentru scopuri specifice. Pe de altă parte, algoritmii ML sunt adesea mai adaptabili și pot fi utilizați pentru a rezolva o varietate de probleme și provocări.

Participarea umană

AI implică adesea construirea de algoritmi care pot completa sau înlocui capacitățile umane sau procesele de luare a deciziilor. Pe de altă parte, ML este adesea aplicată pentru a automatiza procesele repetitive sau pentru a sprijini luarea deciziilor umane.

Cu accent pe simularea procesului decizional și a cunoașterii umane, AI este un domeniu mai larg care include multe abordări diferite, inclusiv ML. În schimb, scopul învățării automate este de a permite computerelor să învețe din date și să ia predicții sau decizii.

Aplicații ale AI și ML

AI și ML sunt folosite în multe aplicații, cum ar fi:

1. Procesarea limbajului natural (NLP): Utilizările includ chatbot, analiza sentimentelor, recunoașterea vorbirii și traducerea limbii.
2. Detectarea fraudelor, managementul riscului și optimizarea portofoliului sunt aplicații în sectorul financiar.
3. Sistem de recomandare: exemplele includ recomandări pentru cărți și filme, precum și pentru produse.
4. Recunoașterea facială, detectarea obiectelor și recunoașterea scenei sunt doar câteva dintre aplicațiile tehnologiei de recunoaștere a imaginilor și video AI.
5. Mașinile autonome și dronele sunt două exemple de vehicule autonome utilizate.
6. Diagnosticul și planificarea tratamentului, găsirea de noi medicamente și monitorizarea pacienților sunt aplicații în industria sănătății.

Potențialul AI și ML de a aduce schimbări transformatoare în diferite sectoare devine din ce în ce mai evident pe măsură ce aplicațiile lor devin mai diverse și mai complexe. Aceste tehnologii sunt poziționate să aibă un impact profund asupra viitorului industriilor, permițând companiilor și organizațiilor să-și eficientizeze operațiunile, să reducă costurile și să ia decizii mai bune.

Beneficiile și limitările AI și Machine Learning

Două dintre cele mai interesante și promițătoare tehnologii de astăzi sunt inteligența artificială și Machine Learning. Ei au puterea de a schimba multe aspecte ale vieții noastre, inclusiv relațiile noastre unii cu alții, oamenii și mediile din jurul nostru și modul în care lucrăm și învățăm. Deși AI și ML au multe avantaje, există și aspecte etice importante care trebuie luate în considerare.

De exemplu, există îngrijorări cu privire la modul în care AI ar putea afecta locurile de muncă și economia. De asemenea, este important să ne asigurăm că noile tehnologii sunt create și implementate în moduri care respectă autonomia și confidențialitatea oamenilor.

Două tehnologii care schimbă multe aspecte ale vieții, AI și ML, deși separate, dar legate între ele. Deși ML este o tehnologie specifică folosită în domeniul AI, AI este, de asemenea, un domeniu larg, încorporând multe alte tehnologii.

Atât AI, cât și ML sunt gata să schimbe multe industrii în următorii ani. Au multe aplicații în sectoare, inclusiv în domeniul sănătății, bancar și transport. Ele prezintă, de asemenea, provocări sociale și etice importante care, la fel ca în cazul oricărei noi tehnologii, trebuie abordate.