Különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia (AI) között

Néhány szót gyakran, de eltérő jelentéssel használnak a technológia területén. Tipikus példák a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML). Bár rokonok, nem ugyanazok. A következő cikk megvizsgálja az AI és az ML közötti különbségeket, felhasználásukat és jövőjüket.

Mi az a mesterséges intelligencia (AI)?

A mesterséges intelligencia (AI) a számítástechnika és mérnöki tudomány egyik ága, amely olyan gépek létrehozására összpontosít, amelyek képesek tanulni, problémákat megoldani, döntéseket hozni és minden olyan funkciót, amelyet hagyományosan az emberi intelligencia végez el.

A legegyszerűbb formájában az AI a gépek azon képességére utal, hogy emberként gondolkodnak és viselkednek. Az AI-rendszereknek nagy mennyiségű adatot kell feldolgozniuk, hogy olyan mintákat és betekintést találjanak, amelyeket az emberek nem látnak azonnal. Ezek a rendszerek aztán döntéseket hozhatnak, megoldásokat találhatnak a problémákra vagy műveleteket hajthatnak végre a megszerzett tudás felhasználásával.

Az 1950-es évek óta folynak viták a mesterséges intelligenciáról (AI). A feldolgozási teljesítmény, a big data és a gépi tanulási technikák legújabb fejlesztései azonban megemelték a lécet az AI számára. A mesterséges intelligencia már most is szükséges összetevője mindennapi életünknek, számos alkalmazást működtet, beleértve a virtuális asszisztenseket, az ajánlórendszereket és a vezető nélküli járműveket. És a jövőben az AI valószínűleg az élet sokkal több területére fog behatolni.

Mi az a gépi tanulás (ML)?

A mesterséges intelligencia egy részhalmaza, a Machine Learning (ML) fókuszában olyan módszerek és modellek megalkotása áll, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy a tapasztalatokból tanuljanak, és idővel fejlődjenek explicit programozás nélkül. Más szóval, ez egy olyan technika, amellyel megtanítják a számítógépeket, hogyan hajtsanak végre bizonyos feladatokat azáltal, hogy adatokat adnak nekik, és hagyják, hogy tanuljanak ezekből az adatokból.

A prediktív analitika, a természetes nyelvi feldolgozás, a kép- és hangfelismerés és más területek egyaránt profitálhatnak a Machine Learning (ML) algoritmusok automatikus mintaérzékelési és tanulási képességeiből.

A gépi tanulás 3 típusra osztható: megerősítéses tanulás, felügyelet nélküli tanulás és felügyelt tanulás. A felügyelt tanulás során a számítógépet egy adatkészlet segítségével tanítják, amely minden bemenet kimenetével van ellátva. Azáltal, hogy megtanulja a bemeneti és kimeneti változók közötti összefüggést ezen címkézett adatok segítségével, a számítógép előre jelezheti az új bemenetek kimenetét.

A felügyelet nélküli tanulás megköveteli, hogy a számítógépek önállóan ismerjék fel a mintákat és a kapcsolatokat, miután címkézetlen adatkészletet kapnak. Végül, de nem utolsósorban, a megerősített tanulás során a számítógépek új készségeket sajátítanak el azáltal, hogy interakcióba lépnek a környezetükkel, és visszajelzést kapnak jutalom vagy büntetés formájában bizonyos viselkedésekért.

A gépek tanulhatnak az adatokból, és előrejelzéseket vagy döntéseket hozhatnak különféle megközelítések és algoritmusok segítségével, amelyek a Machine Learning tágabb témakörébe tartoznak. Hasonlóképpen, a Deep Learning a gépi tanulás egyik ága, amely megköveteli, hogy a mesterséges neurális hálózatok hatalmas mennyiségű adatnak legyenek kitéve, hogy megtanítsák őket a minták felismerésére és előrejelzésekre. Ezért a Deep Learning a gépi tanulás rendkívül kifinomult és speciális típusa, amely többrétegű mesterséges neurális hálózatokat használ az adatok összetett mintáinak és összefüggéseinek megértésére.

Főbb különbségek az AI és az ML között

Bár az AI és az ML szorosan összefüggenek, van néhány fontos jellemző, amely megkülönbözteti őket egymástól. Íme néhány fő különbség az AI és az ML között:

Határ

A mesterséges intelligencia területe hatalmas, és számos különféle technikát tartalmaz, beleértve az ML-t is. Ezzel szemben az ML a mesterséges intelligencia egyik ága, amely statisztikai modellek és algoritmusok használatára összpontosít, hogy segítse a számítógépeket az adatokból való tanulásban, valamint az előrejelzések vagy döntések meghozatalában.

Megközelítés

Az emberi döntéshozatalt és észlelést utánzó algoritmusok tervezése népszerű AI-stratégia. Ezzel szemben az ML fő célja, hogy algoritmusokat tanítson az adatokon, hogy olyan asszociációkat és mintákat találjanak, amelyek felhasználhatók előrejelzések vagy döntések meghozatalára.

Adatkövetelmények

Előre programozott szabályok és heurisztikák segítségével mesterséges intelligencia-algoritmusok hozhatók létre, amelyek kis adathalmazokkal vagy akár adatok nélkül is működhetnek. Ezzel szemben nagy adatkészleteket kell használni az ML algoritmusok betanítására, hogy megtalálják a mintákat és az asszociációkat.

Rugalmasság

Bár az AI-algoritmusokat többféle feladat megoldására is meg lehet tervezni, gyakran konkrét célokra szabják őket. Másrészt az ML algoritmusok gyakran jobban alkalmazkodnak, és számos probléma és kihívás megoldására használhatók.

Emberi részvétel

A mesterséges intelligencia gyakran olyan algoritmusok felépítésével jár, amelyek kiegészíthetik vagy helyettesíthetik az emberi képességeket vagy a döntéshozatali folyamatokat. Másrészt az ML-t gyakran alkalmazzák az ismétlődő folyamatok automatizálására vagy az emberi döntéshozatal támogatására.

Az emberi döntéshozatal és a megismerés szimulálására összpontosító mesterséges intelligencia egy nagyobb terület, amely számos különböző megközelítést tartalmaz, beleértve az ML-t is. Ezzel szemben a gépi tanulás célja, hogy lehetővé tegye a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak.

Az AI és az ML alkalmazásai

Az AI és az ML számos alkalmazásban használatos, például:

1. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): A felhasználási területek közé tartoznak a chatbotok, a hangulatelemzés, a beszédfelismerés és a nyelvi fordítás.
2. A csalásfelderítés, a kockázatkezelés és a portfólióoptimalizálás a pénzügyi szektorban alkalmazott alkalmazások.
3. Ajánlási rendszer: A példák közé tartozik a könyvekre és filmekre, valamint a termékekre vonatkozó ajánlások megfogalmazása.
4. Az arcfelismerés, a tárgyfelismerés és a jelenetfelismerés csak néhány az AI kép- és videófelismerő technológia alkalmazásai közül.
5. Az önvezető autók és a drónok két példa az autonóm járművek használatára.
6. A diagnózis és a kezelés tervezése, az új gyógyszerek felkutatása és a betegek monitorozása az egészségügyi iparban alkalmazott alkalmazások.

A mesterséges intelligencia és az ML lehetőségei arra, hogy átalakuló változásokat idézzenek elő a különböző ágazatokban, egyre nyilvánvalóbbá válik, ahogy alkalmazásaik egyre sokrétűbbé és összetettebbé válnak. Ezek a technológiák jelentős hatást gyakorolhatnak az iparágak jövőjére azáltal, hogy lehetővé teszik a vállalatok és szervezetek működésének egyszerűsítését, költségeik csökkentését és jobb döntések meghozatalát.

Az AI és a gépi tanulás előnyei és korlátai

Napjaink két legizgalmasabb és legígéretesebb technológiája a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás. Képesek megváltoztatni életünk számos aspektusát, beleértve az egymással való kapcsolatainkat, a minket körülvevő embereket és környezetet, valamint munka- és tanulásmódunkat. Bár az AI és az ML számos előnnyel rendelkezik, vannak fontos etikai kérdések is, amelyeket figyelembe kell venni.

Például aggodalomra ad okot, hogy a mesterséges intelligencia hogyan befolyásolhatja a munkahelyeket és a gazdaságot. Az is fontos, hogy az új technológiákat az emberek autonómiáját és magánéletét tiszteletben tartó módon hozzanak létre és alkalmazzák.

Két technológia, amely az élet számos aspektusát megváltoztatja, az AI és az ML, bár különállóak, de kapcsolódnak egymáshoz. Bár az ML egy speciális technológia, amelyet a mesterséges intelligencia területén használnak, a mesterséges intelligencia is nagy terület, amely számos más technológiát is magában foglal.

Az AI és az ML is számos iparágat megváltoztathat az elkövetkező években. Számos alkalmazási területük van az egészségügyben, a bankszektorban és a közlekedésben. Fontos társadalmi és etikai kihívásokat is jelentenek, amelyekkel, mint minden új technológia esetében, foglalkozni kell.