Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ)

Некоторые слова используются часто, но имеют разное значение в области технологий. Типичными примерами являются искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Хоть они и связаны, но не одно и то же. В следующей статье будут рассмотрены различия между ИИ и МО, их использование и будущее.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики и инженерии, которая занимается созданием машин, способных обучаться, решать проблемы, принимать решения и выполнять все другие функции, которые традиционно выполняются человеческим интеллектом.

В своей простейшей форме ИИ означает способность машин думать и вести себя как люди. Системы искусственного интеллекта должны обрабатывать большие объемы данных, чтобы находить закономерности и идеи, которые люди могут не заметить сразу. Эти системы затем могут принимать решения, находить решения проблем или выполнять операции, используя полученные знания.

С 1950-х годов ведутся дискуссии об искусственном интеллекте (ИИ). Однако недавние разработки в области вычислительной мощности, больших данных и методов машинного обучения подняли планку для ИИ. Искусственный интеллект уже является необходимым компонентом нашей повседневной жизни, он используется во многих приложениях, включая виртуальных помощников, системы рекомендаций и беспилотные транспортные средства. И в будущем ИИ, вероятно, проникнет во многие другие сферы жизни.

Что такое машинное обучение (ML)?

Создание методов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на основе опыта и совершенствоваться с течением времени без явного программирования, находится в центре внимания машинного обучения (ML), подмножества искусственного интеллекта. Другими словами, это метод обучения компьютеров выполнению конкретных задач, предоставляя им данные и позволяя им учиться на основе этих данных.

Прогнозная аналитика, обработка естественного языка, распознавание изображений и аудио и другие области могут извлечь выгоду из автоматического обнаружения закономерностей и возможностей обучения алгоритмов машинного обучения (ML).

Машинное обучение можно разделить на 3 типа: обучение с подкреплением, обучение без учителя и обучение с учителем. При обучении с учителем компьютер обучается с использованием набора данных, помеченного выходными данными каждого входа. Изучая корреляцию между входными и выходными переменными с использованием этих помеченных данных, компьютер может прогнозировать выходные данные для новых входных данных.

Обучение без учителя требует, чтобы компьютеры самостоятельно распознавали закономерности и взаимосвязи после получения немаркированного набора данных. И последнее, но не менее важное: при обучении с подкреплением компьютеры осваивают новые навыки, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или наказаний за определенное поведение.

Машины могут учиться на данных и делать прогнозы или выбор, используя различные подходы и алгоритмы, которые включены в более широкую тему машинного обучения. Аналогичным образом, глубокое обучение — это отрасль машинного обучения, которая требует, чтобы искусственные нейронные сети подвергались воздействию огромных объемов данных, чтобы научить их распознавать закономерности и делать прогнозы. Таким образом, глубокое обучение — это весьма сложный и специализированный тип машинного обучения, который использует многослойные искусственные нейронные сети для понимания сложных закономерностей и взаимосвязей в данных.

Ключевые различия между ИИ и МО

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение тесно связаны между собой, есть некоторые важные характеристики, которые отличают их друг от друга. Вот некоторые ключевые различия между AI и ML:

Лимит

Область ИИ обширна и включает в себя множество различных методов, включая машинное обучение. Напротив, машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании статистических моделей и алгоритмов, чтобы помочь компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или выбор.

Подход

Разработка алгоритмов, имитирующих принятие решений и восприятие человеком, является популярной стратегией ИИ. Напротив, основная цель МО — обучить алгоритмы на данных находить ассоциации и закономерности, которые можно использовать для прогнозирования или выбора.

Требования к данным

Используя заранее запрограммированные правила и эвристику, можно создать алгоритмы ИИ для работы с небольшими наборами данных или даже без данных вообще. Напротив, для обучения алгоритмов машинного обучения поиску закономерностей и ассоциаций необходимо использовать большие наборы данных.

Гибкость

Хотя алгоритмы ИИ могут быть разработаны для решения самых разных задач, они часто адаптируются для конкретных целей. С другой стороны, алгоритмы МО зачастую более адаптируемы и могут использоваться для решения множества проблем и задач.

Человеческое участие

ИИ часто предполагает создание алгоритмов, которые могут дополнять или заменять человеческие возможности или процессы принятия решений. С другой стороны, машинное обучение часто применяется для автоматизации повторяющихся процессов или поддержки принятия решений человеком.

ИИ представляет собой более обширную область, включающую множество различных подходов, включая машинное обучение, поскольку основное внимание уделяется моделированию процесса принятия решений и познания человека. Напротив, цель машинного обучения — дать компьютерам возможность учиться на данных и делать прогнозы или решения.

Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение используются во многих приложениях, таких как:

1. Обработка естественного языка (NLP). Область применения включает чат-боты, анализ настроений, распознавание речи и языковой перевод.
2. Обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация портфеля — приложения в финансовом секторе.
3. Система рекомендаций. Примеры включают рекомендации по книгам и фильмам, а также по продуктам.
4. Распознавание лиц, обнаружение объектов и распознавание сцен — это лишь некоторые из применений технологии распознавания изображений и видео с использованием искусственного интеллекта.
5. Беспилотные автомобили и дроны — два примера использования автономных транспортных средств.
6. Диагностика и планирование лечения, поиск новых лекарств и наблюдение за пациентами — это приложения в сфере здравоохранения.

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения в обеспечении преобразующих изменений в различных секторах становится все более очевидным, поскольку их приложения становятся более разнообразными и сложными. Эти технологии способны оказать глубокое влияние на будущее отраслей, позволяя компаниям и организациям оптимизировать свою деятельность, сократить расходы и принимать более эффективные решения.

Преимущества и ограничения искусственного интеллекта и машинного обучения

Двумя наиболее интересными и многообещающими технологиями сегодня являются искусственный интеллект и машинное обучение. Они способны изменить многие аспекты нашей жизни, включая наши отношения друг с другом, людей и окружающую среду вокруг нас, а также то, как мы работаем и учимся. Хотя искусственный интеллект и машинное обучение имеют множество преимуществ, существуют также важные этические проблемы, которые необходимо принимать во внимание.

Например, есть опасения по поводу того, как ИИ может повлиять на рабочие места и экономику. Также важно обеспечить, чтобы новые технологии создавались и применялись таким образом, чтобы уважать автономию и конфиденциальность людей.

Две технологии, меняющие многие аспекты жизни, AI и ML, хоть и отдельные, но связанные друг с другом. Хотя МО — это особая технология, используемая в области ИИ, ИИ также представляет собой обширную область, включающую множество других технологий.

И ИИ, и МО готовы изменить многие отрасли в ближайшие годы. Они имеют множество применений в таких секторах, как здравоохранение, банковское дело и транспорт. Они также представляют собой важные социальные и этические проблемы, которые, как и любая новая технология, необходимо решать.