Mašīnmācība vs. Mākslīgais intelekts: kāda ir atšķirība?

Tehnoloģiju jomā bieži tiek lietoti vairāki modes vārdi, taču tiem ir atšķirīga nozīme. Piemēri ir mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML). Lai gan tie ir saistīti, tie nav vienādi. Mēs pārbaudīsim atšķirības starp AI un ML, to lietojumu un nākotni.

Kas ir mākslīgais intelekts (AI)?

Mākslīgais intelekts (AI) ir datorzinātņu un inženierzinātņu nozare, kas koncentrējas uz tādu mašīnu būvniecību, kas spēj mācīšanās, problēmu risināšana, lēmumu pieņemšana un visas citas funkcijas, ko tradicionāli veic cilvēks intelekts.

Vienkāršākajā veidā AI attiecas uz mašīnas spēju domāt un uzvesties kā cilvēks. AI sistēmām ir jāapstrādā milzīgs datu apjoms, lai atrastu modeļus un ieskatus, ko cilvēki, iespējams, neredz uzreiz. Šīs sistēmas pēc tam var pieņemt lēmumus, rast risinājumus problēmām vai veikt darbības, izmantojot iegūtās zināšanas.

Kopš pagājušā gadsimta piecdesmitajiem gadiem ir notikušas diskusijas par mākslīgo intelektu (AI). Tomēr jaunākie sasniegumi apstrādes jaudas, lielu datu un mašīnmācīšanās metožu jomā ir paaugstinājuši AI latiņu. AI jau ir nepieciešama mūsu ikdienas dzīves sastāvdaļa, kas nodrošina dažādu lietojumprogrammu darbību, tostarp virtuālos palīgus, ieteikumu sistēmas un transportlīdzekļus bez vadītāja. Un nākotnē,

AI, iespējams, izjauks daudzas citas dzīves jomas.

Kas ir mašīnmācīšanās (ML)?

Metožu un modeļu izveide, kas ļauj datoriem mācīties no pieredzes un laika gaitā uzlaboties bez skaidras programmēšanas ir mašīnmācīšanās (ML), mākslīgās apakškopas, uzmanības centrā inteliģence. Citiem vārdiem sakot, tas ir paņēmiens, kā iemācīt datoriem veikt konkrētus uzdevumus, nodrošinot tiem datus un ļaujot tiem mācīties no tiem.

Paredzamā analītika, dabiskās valodas apstrāde, attēlu un audio atpazīšana un citas jomas var gūt labumu no mašīnmācīšanās (ML) algoritmu automātiskās modeļu noteikšanas un mācīšanās iespējām.

Mašīnmācību var iedalīt trīs kategorijās: pastiprināšanas mācības, bez uzraudzības un uzraudzīta mācīšanās. Uzraudzītās mācībās datoru māca, izmantojot datu kopu, kas ir marķēta ar katras ievades izvadiem. Apgūstot korelāciju starp ievades un izvades mainīgajiem, izmantojot šos marķētos datus, dators var prognozēt jaunus ievades rezultātus.

Lai mācītos bez uzraudzības, datoram pašam jāatpazīst modeļi un attiecības pēc tam, kad tiek parādīta neiezīmēta datu kopa. Visbeidzot, pastiprinot mācības, dators iegūst jaunas prasmes, mijiedarbojoties ar apkārtni un saņemot atgriezenisko saiti atlīdzības vai sodu veidā par konkrētām darbībām.

Mašīnām ir iespējams mācīties no datiem un veikt prognozes vai izvēles, izmantojot dažādas pieejas un algoritmus, kas ir iekļauti plašākā mašīnmācības tēmā. Līdzīgi, dziļā mācīšanās ir mašīnmācības nozare Tas nozīmē mākslīgo neironu tīklu pakļaušanu milzīgam datu apjomam, lai apmācītu tos atpazīt modeļus un veikt prognozes. Tādējādi dziļā mācīšanās ir ļoti specializēts un izsmalcināts mašīnmācības veids, ko izmanto daudzslāņu mākslīgie neironu tīkli, lai izprastu sarežģītus modeļus un attiecības datus.

Galvenās atšķirības starp AI un ML

Lai gan AI un ML ir cieši saistīti, ir vairākas nozīmīgas īpašības, kas tos atšķir vienu no otras. Tālāk ir norādītas dažas galvenās atšķirības starp AI un ML.

1. Darbības joma: AI joma ir plaša un ietver dažādas metodes, tostarp ML. Savukārt ML ir AI nozare, kas koncentrējas uz statistikas modeļu un algoritmu izmantošanu, lai palīdzētu datoriem mācīties no datiem un veikt prognozes vai izvēli.
2. Pieeja: tādu algoritmu izstrāde, kas atdarina cilvēka izziņas un lēmumu pieņemšanas procesus, ir izplatīta AI stratēģija. Turpretim ML galvenais mērķis ir apmācīt datu algoritmus, lai atrastu saites un modeļus, ko var izmantot, lai veiktu prognozes vai izvēli.
3. Prasības datiem: izmantojot iepriekš ieprogrammētus noteikumus un heiristiku, AI algoritmus var izveidot tā, lai tie darbotos ar nelielām datu kopām vai pat bez datiem. Turpretim lielas datu kopas ir jāizmanto, lai apmācītu ML algoritmus, lai atrastu modeļus un saites.
4. Elastīgums: lai gan AI algoritmus var izstrādāt dažādu uzdevumu risināšanai, tie bieži tiek pielāgoti konkrētiem mērķiem. No otras puses, ML algoritmi parasti ir vairāk pielāgojami, un tos var izmantot dažādu problēmu un izaicinājumu risināšanai.
5. Cilvēka iesaiste: AI bieži ietver algoritmu izveidi, kas var papildināt vai aizstāt cilvēka spējas vai lēmumu pieņemšanu. No otras puses, ML parasti izmanto, lai automatizētu atkārtotus procesus vai atbalstītu cilvēku lēmumu pieņemšanu.

Koncentrējoties uz cilvēka izziņas un lēmumu pieņemšanas procesu simulēšanu, AI ir plašāka joma, kas aptver dažādas pieejas, tostarp ML. Turpretim mašīnmācīšanās mērķis ir ļaut datoriem mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus.

AI un ML lietojumprogrammas

AI un ML tiek izmantoti plašā lietojumu klāstā, piemēram:

1. Dabiskā lingvistiskā apstrāde (NLP): lietojumi ietver tērzēšanas robotus, sentimenta analīzi, runas atpazīšanu un valodas tulkošanu.
2. Krāpšanas atklāšana, riska pārvaldība un portfeļa optimizācija ir lietojumprogrammas finanšu sektorā.
3. Sistēmas ieteikumu sniegšanai: piemēri ietver ieteikumu sniegšanu grāmatām un filmām, kā arī produktiem.
4. Sejas identifikācija, objektu noteikšana un ainas atpazīšana ir tikai daži lietojumi AI attēlu un video atpazīšanas tehnoloģija.
5. Pašpiedziņas automašīnas un droni ir divi izmantoto autonomo transportlīdzekļu piemēri.
6. Diagnostikas un ārstēšanas plānošana, jaunu zāļu atrašana un pacientu izsekošana ir veselības aprūpes nozares pielietojums.

AI un ML potenciāls radīt transformējošas izmaiņas dažādās jomās kļūst arvien skaidrāks, jo to lietojumi kļūst daudzveidīgāki un sarežģītāki. Šīs tehnoloģijas var būtiski ietekmēt nozaru nākotni, ļaujot uzņēmumiem un organizācijām racionalizēt savu darbību, samazināt izmaksas un pieņemt labākus lēmumus.

AI un mašīnmācīšanās priekšrocības un trūkumi

Divas no mūsdienu aizraujošākajām un daudzsološākajām tehnoloģijām ir mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās.

Viņiem ir spēks mainīt dažādas mūsu dzīves šķautnes, tostarp mūsu savstarpējās attiecības, apkārtējos cilvēkus un vidi, kā arī veidu, kā mēs strādājam un mācāmies. Lai gan AI un ML ir daudz priekšrocību, ir arī būtiski ētiski jautājumi, kas jāņem vērā.

Piemēram, ir bažas par kā AI var ietekmēt nodarbinātību un ekonomika. Ir svarīgi arī pārliecināties, ka jaunās tehnoloģijas tiek radītas un ieviestas tā, lai tiktu ievērota cilvēku autonomija un privātums.

AI un mašīnmācībai ir milzīga ietekme

Abas tehnoloģijas, kas maina daudzus mūsu dzīves aspektus, AI un ML, ir atsevišķas, taču saistītas. Lai gan ML ir īpaša tehnoloģija, ko izmanto AI jomā, AI ir daudz plašāka joma, kas ietver daudzas citas tehnoloģijas.

Gan AI, gan ML nākamajos gados ir gatavi mainīt daudzas nozares. Tiem ir plašs pielietojuma klāsts tādās jomās kā veselības aprūpe, banku darbība un transports. Tie rada arī nozīmīgas sabiedrības un ētiskas problēmas, tāpat kā jebkura jauna tehnoloģija, kas ir jārisina.