Rozdiel medzi strojovým učením a umelou inteligenciou (AI)

Niektoré slová sa v oblasti technológií používajú často, ale s rôznymi význammi. Typickými príkladmi sú umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML). Hoci spolu súvisia, nie sú to isté. Nasledujúci článok sa pozrie na rozdiely medzi AI a ML, ich použitie a budúcnosť.

Čo je umelá inteligencia (AI)?

Umelá inteligencia (AI) je odvetvie informatiky a inžinierstva, ktoré sa zameriava na vytváranie strojov schopných učiť sa, riešiť problémy, robiť rozhodnutia a všetky ostatné funkcie, ktoré tradične vykonáva ľudská inteligencia.

Vo svojej najjednoduchšej forme sa AI vzťahuje na schopnosť strojov myslieť a správať sa ako ľudia. Systémy umelej inteligencie musia spracovať veľké množstvo údajov, aby našli vzory a poznatky, ktoré ľudia nemusia okamžite vidieť. Tieto systémy sa potom môžu rozhodovať, hľadať riešenia problémov alebo vykonávať operácie s využitím vedomostí, ktoré nadobudli.

Od 50. rokov minulého storočia sa vedú diskusie o umelej inteligencii (AI). Nedávny vývoj v oblasti výkonu spracovania, veľkých dát a techník strojového učenia však zvýšil latku pre AI. Umelá inteligencia je už dnes nevyhnutnou súčasťou nášho každodenného života a poháňa mnoho aplikácií vrátane virtuálnych asistentov, systémov odporúčaní a vozidiel bez vodiča. A v budúcnosti pravdepodobne AI prenikne do mnohých ďalších oblastí života.

Čo je strojové učenie (ML)?

Vytváranie metód a modelov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa zo skúseností a časom sa zlepšovať bez explicitného programovania, je stredobodom strojového učenia (ML), podmnožiny umelej inteligencie. Inými slovami, je to technika výučby počítačov, ako vykonávať špecifické úlohy tým, že im poskytnete údaje a necháte ich učiť sa z týchto údajov.

Prediktívna analytika, spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie obrazu a zvuku a ďalšie oblasti môžu využívať výhody automatickej detekcie vzorov a schopnosti učenia sa algoritmov strojového učenia (ML).

Strojové učenie možno rozdeliť do 3 typov: Posilnené učenie, učenie bez dozoru a učenie pod dohľadom. Pri výučbe pod dohľadom sa počítač vyučuje pomocou súboru údajov, ktorý bol označený výstupom každého vstupu. Naučením sa korelácie medzi vstupnými a výstupnými premennými pomocou týchto označených údajov môže počítač predpovedať výstup pre nové vstupy.

Učenie bez dozoru vyžaduje, aby počítače po pridelení neoznačeného súboru údajov samy rozpoznali vzorce a vzťahy. V neposlednom rade pri posilňovaní sa počítače učia novým zručnostiam interakciou s okolím a prijímaním spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov za konkrétne správanie.

Stroje sa môžu učiť z údajov a robiť predpovede alebo voľby pomocou rôznych prístupov a algoritmov, ktoré sú zahrnuté v širšej téme strojového učenia. Podobne Deep Learning je vetva strojového učenia, ktorá vyžaduje, aby boli umelé neurónové siete vystavené obrovskému objemu údajov, aby sa naučili rozpoznávať vzorce a robiť predpovede. Deep Learning je preto vysoko sofistikovaný a špecializovaný typ strojového učenia, ktorý využíva viacvrstvové umelé neurónové siete na pochopenie zložitých vzorcov a vzťahov v dátach.

Kľúčové rozdiely medzi AI a ML

Hoci AI a ML spolu úzko súvisia, existuje niekoľko dôležitých charakteristík, ktoré ich od seba odlišujú. Tu je niekoľko kľúčových rozdielov medzi AI a ML:

Limit

Oblasť AI je rozsiahla a zahŕňa mnoho rôznych techník vrátane ML. Naopak, ML je odvetvie AI, ktoré sa zameriava na používanie štatistických modelov a algoritmov, ktoré počítačom pomáhajú učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia.

Prístup

Navrhovanie algoritmov, ktoré napodobňujú ľudské rozhodovanie a vnímanie, je populárnou stratégiou AI. Na rozdiel od toho, hlavným cieľom ML je trénovať algoritmy na údajoch s cieľom nájsť asociácie a vzory, ktoré možno použiť na predpovede alebo voľby.

Požiadavky na údaje

Pomocou vopred naprogramovaných pravidiel a heuristiky je možné vytvoriť algoritmy AI na prácu s malými súbormi údajov alebo dokonca so žiadnymi údajmi. Na rozdiel od toho sa veľké súbory údajov musia použiť na trénovanie algoritmov ML na nájdenie vzorov a asociácií.

Flexibilita

Hoci algoritmy AI môžu byť navrhnuté tak, aby riešili rôzne úlohy, často sú prispôsobené na špecifické účely. Na druhej strane sú algoritmy ML často prispôsobivejšie a možno ich použiť na riešenie rôznych problémov a výziev.

Ľudská účasť

AI často zahŕňa vytváranie algoritmov, ktoré môžu doplniť alebo nahradiť ľudské schopnosti alebo rozhodovacie procesy. Na druhej strane sa ML často používa na automatizáciu opakujúcich sa procesov alebo na podporu ľudského rozhodovania.

So zameraním na simuláciu ľudského rozhodovania a poznania je AI širšou oblasťou, ktorá zahŕňa mnoho rôznych prístupov vrátane ML. Naopak, cieľom strojového učenia je umožniť počítačom učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia.

Aplikácie AI a ML

AI a ML sa používajú v mnohých aplikáciách, ako napríklad:

1. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): Využitie zahŕňa chatboty, analýzu sentimentu, rozpoznávanie reči a preklad jazyka.
2. Detekcia podvodov, riadenie rizík a optimalizácia portfólia sú aplikácie vo finančnom sektore.
3. Systém odporúčaní: Príklady zahŕňajú vytváranie odporúčaní pre knihy a filmy, ako aj pre produkty.
4. Rozpoznávanie tváre, detekcia objektov a rozpoznávanie scén sú len niektoré z aplikácií technológie rozpoznávania obrazu a videa AI.
5. Samoriadiace autá a drony sú dva príklady používania autonómnych vozidiel.
6. Diagnostika a plánovanie liečby, hľadanie nových liekov a monitorovanie pacientov sú aplikácie v zdravotníctve.

Potenciál AI a ML priniesť transformačné zmeny v rôznych sektoroch je čoraz zreteľnejší, pretože ich aplikácie sú čoraz rozmanitejšie a komplexnejšie. Tieto technológie majú zásadný vplyv na budúcnosť priemyslu tým, že umožňujú spoločnostiam a organizáciám zefektívniť ich prevádzku, znížiť náklady a robiť lepšie rozhodnutia.

Výhody a obmedzenia AI a strojového učenia

Dve z najzaujímavejších a najsľubnejších technológií súčasnosti sú umelá inteligencia a strojové učenie. Majú moc zmeniť mnohé aspekty nášho života, vrátane našich vzájomných vzťahov, ľudí a prostredia okolo nás a spôsobu, akým pracujeme a učíme sa. Hoci AI a ML majú mnoho výhod, existujú aj dôležité etické otázky, ktoré je potrebné vziať do úvahy.

Existujú napríklad obavy z toho, ako môže AI ovplyvniť pracovné miesta a ekonomiku. Je tiež dôležité zabezpečiť, aby sa nové technológie vytvárali a nasadzovali spôsobom, ktorý rešpektuje autonómiu a súkromie ľudí.

Dve technológie, ktoré menia mnohé aspekty života, AI a ML, hoci sú oddelené, ale navzájom súvisia. Hoci ML je špecifická technológia používaná v oblasti AI, AI je tiež veľká oblasť, ktorá zahŕňa mnoho ďalších technológií.

AI aj ML sú pripravené zmeniť v nasledujúcich rokoch mnohé odvetvia. Majú mnoho aplikácií v sektoroch vrátane zdravotníctva, bankovníctva a dopravy. Predstavujú tiež dôležité sociálne a etické výzvy, ktoré je potrebné riešiť, ako pri každej novej technológii.