Машинно обучение срещу. Изкуствен интелект: Каква е разликата?

Няколко модни думи се използват често, но с различни значения в технологичната област. Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) са примери. Въпреки че са свързани, те не са еднакви. Ще разгледаме разликите между AI и ML, техните употреби и бъдещето им.

Какво е изкуствен интелект (AI)?

Изкуственият интелект (AI) е клон на компютърните науки и инженерството, който се фокусира върху изграждането на машини, които са способни на учене, решаване на проблеми, вземане на решения и всички други функции, които традиционно се изпълняват от човека интелект.

В най-простата си форма AI се отнася до способността на машината да мисли и да се държи донякъде като човек. Огромни количества данни трябва да бъдат обработени от AI системи, за да се намерят модели и прозрения, които хората може да не видят веднага. След това тези системи могат да вземат решения, да намират решения на проблеми или да извършват дейности, използвайки знанията, които са придобили.

От 50-те години на миналия век се водят дискусии за изкуствения интелект (AI). И все пак последните разработки в процесорната мощ, големите данни и техниките за машинно обучение вдигнаха летвата за AI. AI вече е необходим компонент от нашето ежедневие, захранвайки различни приложения, включително виртуални асистенти, системи за препоръки и превозни средства без водачи. И в бъдеще, AI вероятно ще наруши много повече области от живота.

Какво е машинно обучение (ML)?

Изграждане на методи и модели, които позволяват на компютрите да се учат от опита и да стават по-добри с времето без изрично програмиране е фокусът на машинното обучение (ML), подгрупа на изкуственото интелигентност. С други думи, това е техника за обучение на компютрите как да изпълняват определени задачи, като им предоставя данни и им позволява да се учат от тях.

Прогностичен анализ, обработка на естествен език, разпознаване на изображения и звук и други области могат да се възползват от възможностите за автоматично откриване на шаблони и обучение на алгоритмите за машинно обучение (ML).

Машинното обучение може да бъде разделено на три категории: обучение с подсилване, обучение без надзор и обучение с надзор. При контролирано обучение компютърът се обучава с помощта на набор от данни, който е етикетиран с изходните данни на всеки вход. Чрез научаване на корелацията между входните и изходните променливи, използвайки тези етикетирани данни, компютърът може да прогнозира изходи за нови входове.

Неконтролираното обучение изисква компютърът сам да разпознава модели и връзки, след като му бъде представен немаркиран набор от данни. Не на последно място, при обучението с подсилване, компютърът придобива нови умения, като взаимодейства със заобикалящата го среда и получава обратна връзка под формата на награди или наказания за определени действия.

Възможно е машините да се учат от данни и да правят прогнози или избори, използвайки различни подходи и алгоритми, които са включени в по-широката тема за машинното обучение. По същия начин, дълбокото обучение е клон на машинното обучение това включва излагането на изкуствени невронни мрежи на огромни обеми от данни, за да ги обучите да разпознават модели и да правят прогнози. Следователно дълбокото обучение е високоспециализиран и усъвършенстван тип машинно обучение, което използва многослойни изкуствени невронни мрежи за разбиране на сложни модели и връзки в данни.

Основни разлики между AI и ML

Въпреки че AI и ML са тясно свързани, има няколко важни характеристики, които ги отличават един от друг. Следват някои от основните разлики между AI и ML:

1. Обхват: Полето на AI е обширно и включва различни техники, включително ML. Обратно, ML е клон на AI, който се фокусира върху използването на статистически модели и алгоритми, за да помогне на компютрите да се учат от данни и да правят прогнози или избори.
2. Подход: Проектирането на алгоритми, които имитират човешкото познание и процесите на вземане на решения, е често срещана стратегия за ИИ. Основната цел на ML, за разлика от това, е да обучи алгоритми върху данни за намиране на връзки и модели, които могат да бъдат използвани за правене на прогнози или избори.
3. Изисквания за данни: С помощта на предварително програмирани правила и евристики могат да бъдат създадени AI алгоритми, които да работят с малки набори от данни или дори без никакви данни. За разлика от това, големите набори от данни трябва да се използват за обучение на алгоритми за машинно обучение, за да се намерят модели и връзки.
4. Гъвкавост: Докато AI алгоритмите могат да бъдат проектирани да се справят с различни задачи, те често са пригодени за конкретни цели. От друга страна, ML алгоритмите обикновено са по-адаптивни и могат да се използват за решаване на широк кръг от проблеми и предизвикателства.
5. Човешко участие: AI често включва изграждане на алгоритми, които могат да допълнят или заменят човешките способности или вземането на решения. От друга страна, ML обикновено се прилага за автоматизиране на повтарящи се процеси или за подпомагане на вземането на човешки решения.

С фокус върху симулиране на човешко познание и процеси на вземане на решения, AI е по-голяма област, която обхваща различни подходи, включително ML. Целта на машинното обучение, обратно, е да позволи на компютрите да се учат от данни и да правят прогнози или решения.

Приложения на AI и ML

AI и ML се използват в широк спектър от приложения като:

1. Естествена лингвистична обработка (NLP): Употребите включват чатботове, анализ на настроението, разпознаване на реч и езиков превод.
2. Откриването на измами, управлението на риска и оптимизирането на портфейла са приложения във финансовия сектор.
3. Системи за правене на препоръки: Примерите включват правене на предложения за книги и филми, както и за продукти.
4. Идентификацията на лица, разпознаването на обекти и разпознаването на сцени са само няколко приложения AI технология за разпознаване на изображения и видео.
5. Самоуправляващите се автомобили и дроновете са два примера за използвани автономни превозни средства.
6. Планирането на диагностика и лечение, намирането на нови лекарства и следенето на пациентите са всички приложения в здравната индустрия.

Потенциалът на AI и ML да доведат до трансформиращи промени в различни области става все по-очевиден, тъй като техните приложения стават все по-разнообразни и сложни. Тези технологии са позиционирани да окажат дълбоко въздействие върху бъдещето на индустриите, като позволяват на компаниите и организациите да рационализират своите операции, да намалят разходите и да вземат по-добри решения.

Предимства и недостатъци на AI и машинното обучение

Две от най-завладяващите и обещаващи технологии на нашето време са изкуственият интелект и машинното обучение.

Те имат силата да променят различни аспекти от живота ни, включително взаимоотношенията ни един с друг, хората и околната среда около нас, както и начина, по който работим и учим. Въпреки че AI и ML имат много предимства, има и значителни етични проблеми, които трябва да бъдат взети под внимание.

Например, има притеснения относно как AI може да повлияе на заетостта и икономиката. Също така е важно да се гарантира, че новите технологии се създават и прилагат по начин, който зачита автономията и поверителността на хората.

AI и машинното обучение имат огромно влияние

Двете технологии, които променят много аспекти от нашия живот, AI и ML, са отделни, но свързани. Докато ML е конкретна технология, използвана в областта на AI, AI е много по-голяма област, която включва много други технологии.

И AI, и ML са готови да променят множество индустрии през идните години. Те имат широк спектър от приложения в области, включително здравеопазване, банкиране и транспорт. Те също така повдигат значителни обществени и етични предизвикателства, както при всяка нова технология, на които трябва да се обърне внимание.