Gépi tanulás vs. Mesterséges intelligencia: mi a különbség?

Számos hívószót gyakran, de eltérő jelentéssel használnak a technológiai területen. Ilyen például a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML). Bár összekapcsolódnak, nem ugyanazok. Megvizsgáljuk 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 építésére összpontosít, amelyek képesek tanulás, problémamegoldás, döntéshozatal és minden más funkció, amelyet hagyományosan az ember lát el értelem.

A legegyszerűbb formájában az AI a gép azon képességére utal, hogy valamelyest emberként gondolkodik és viselkedik. Az AI-rendszereknek hatalmas mennyiségű adatot kell feldolgozniuk, hogy olyan mintákat és betekintést találjanak, amelyeket az emberek esetleg nem látnak azonnal. Ezek a rendszerek aztán döntéseket hozhatnak, megoldásokat találhatnak a problémákra vagy tevékenységeket hajthatnak végre a megszerzett tudás felhasználásával.

Az 1950-es évek óta folynak viták a mesterséges intelligenciáról (AI). A feldolgozási teljesítmény, a nagy adatmennyiség és a gépi tanulási technikák legújabb fejlesztései azonban megemelték a lécet az AI számára. A mesterséges intelligencia már mindennapi életünk szükséges eleme, számos alkalmazást működtet, beleértve a virtuális asszisztenseket, az ajánlórendszereket és a vezető nélküli járműveket. A jövőben pedig A mesterséges intelligencia valószínűleg az élet számos területén megzavarja.

Mi az a gépi tanulás (ML)?

Olyan módszerek és modellek készítése, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak a tapasztalatokból, és idővel jobbak legyenek explicit programozás nélkül áll a gépi tanulás (ML) középpontjában, amely a mesterséges tanulás egy részhalmaza intelligencia. Más szóval, ez egy olyan technika, amellyel megtanítják a számítógépeket, hogyan hajtsanak végre bizonyos feladatokat azáltal, hogy adatokkal látják el őket, és hagyják, hogy tanuljanak belőlük.

Prediktív analitika, természetes nyelvi feldolgozás, kép- és hangfelismerés és más területek egyaránt profitálhatnak a gépi tanulási (ML) algoritmusok automatikus mintaérzékelési és tanulási képességeiből.

A gépi tanulás három kategóriába sorolható: megerősítéses tanulás, felügyelet nélküli tanulás és felügyelt tanulás. A felügyelt tanulás során a számítógépet egy adatkészlet segítségével tanítják, amely minden bemenet kimenetével van felcímkézve. Azáltal, hogy megtanulja a bemeneti és kimeneti változók közötti összefüggést ezen címkézett adatok segítségével, a számítógép előre jelezheti a friss bemenetek kimenetét.

A felügyelet nélküli tanulás megköveteli, hogy a számítógép önmagában ismerje fel a mintákat és a kapcsolatokat, miután egy címkézetlen adatkészletet mutat be. Végül, de nem utolsósorban, a megerősített tanulás során a számítógép új készségeket sajátít el azáltal, hogy interakcióba lép a környezetével, és visszajelzést kap jutalmak vagy büntetések formájában bizonyos cselekedetekért.

Lehetőség van arra, hogy a gépek tanuljanak az adatokból, és előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak, különféle megközelítések és algoritmusok segítségével, amelyek a gépi tanulás tágabb témájába tartoznak. Hasonlóképpen, A mély tanulás a gépi tanulás egyik ága Ez azt jelenti, hogy a mesterséges neurális hálózatokat hatalmas mennyiségű adatnak teszik ki, hogy megtanítsák őket a minták felismerésére és előrejelzésekre. Ezért a mélytanulás a gépi tanulás rendkívül speciális és kifinomult típusa többrétegű mesterséges neurális hálózatok a komplex minták és kapcsolatok megértéséhez adat.

Főbb különbségek az AI és az ML között

Bár a mesterséges intelligencia és az ML szorosan összefügg, számos jelentős jellemző van, amelyek megkülönböztetik őket egymástól. Íme néhány fő különbség az AI és az ML között:

1. Hatály: A mesterséges intelligencia területe hatalmas, és számos technikát tartalmaz, beleértve az ML-t is. Ezzel szemben az ML a mesterséges intelligencia egyik ága, amely statisztikai modellek és algoritmusok felhasználására összpontosít, hogy segítse a számítógépeket az adatokból való tanulásban, valamint előrejelzések vagy döntések meghozatalában.
2. Megközelítés: Az emberi megismerési és döntéshozatali folyamatokat utánzó algoritmusok tervezése általános AI-stratégia. Ezzel szemben az ML fő célja, hogy algoritmusokat tanítson az adatokra, hogy megtalálják azokat a linkeket és mintákat, amelyek felhasználhatók előrejelzések vagy döntések meghozatalára.
3. Adatkövetelmények: Előre programozott szabályok és heurisztikák segítségével mesterséges intelligencia algoritmusok hozhatók létre úgy, hogy kevés adatkészlettel vagy akár adatok nélkül is működjenek. Ezzel szemben nagy adatkészleteket kell használni az ML algoritmusok betanításához, hogy mintákat és linkeket találjanak.
4. Rugalmasság: Bár az AI-algoritmusok számos feladat megoldására tervezhetők, gyakran speciális célokra szabják őket. Másrészt az ML algoritmusok jellemzően jobban alkalmazkodnak, és számos probléma és kihívás megoldására használhatók.
5. Emberi részvétel: A mesterséges intelligencia gyakran olyan algoritmusok felépítésével jár, amelyek kiegészíthetik vagy helyettesíthetik az emberi képességeket vagy a döntéshozatalt. Másrészt az ML-t általában az ismétlődő folyamatok automatizálására vagy az emberi döntéshozatal támogatására alkalmazzák.

Az emberi megismerési és döntéshozatali folyamatok szimulálására összpontosítva a mesterséges intelligencia egy nagyobb terület, amely számos megközelítést felölel, 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, mint 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 portfólió-optimalizálás a pénzügyi szektorban alkalmazott alkalmazások.
3. Ajánlások készítésére szolgáló rendszerek: Példák: könyvekre és filmekre, valamint termékekre vonatkozó javaslatok készítése.
4. Az arcfelismerés, a tárgyfelismerés és a jelenetfelismerés csak néhány felhasználási terület AI kép- és videófelismerő technológia.
5. Az önvezető autók és a drónok két példa a használatban lévő autonóm járművekre.
6. A diagnózis és a kezelés megtervezése, az új gyógyszerek felkutatása és a betegek nyomon követése mind az egészségügyi ipar alkalmazási területei.

A mesterséges intelligencia és az ML lehetőségei arra, hogy átalakuló változásokat idézzenek elő különböző területeken, egyre nyilvánvalóbbá válik, ahogy alkalmazásaik egyre sokrétűbbé és kifinomultabbá 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 hátrányai

Napjaink két leglenyűgözőbb és legígéretesebb technológiája a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás.

Hatalmukban áll megváltoztatni életünk számos aspektusát, beleértve az egymással való kapcsolatainkat, a minket körülvevő embereket és környezetet, valamint a munka- és tanulásmódunkat. Bár az AI és az ML számos előnnyel rendelkezik, vannak jelentős etikai kérdések is, amelyeket figyelembe kell venni.

Például vannak aggodalmak hogyan befolyásolhatja a mesterséges intelligencia a foglalkoztatást és a gazdaság. Az is fontos, hogy az új technológiákat az emberek autonómiájának és magánéletének tiszteletben tartásával hozzanak létre és hajtsák végre.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatalmas befolyással bír

A két technológia, amely életünk számos aspektusát megváltoztatja, az AI és az ML különálló, de összefügg. Míg az ML egy speciális technológia, amelyet az AI területén használnak, az AI sokkal nagyobb terület, amely sok más technológiát is magában foglal.

Az AI és az ML is számos iparágat megváltoztathat az elkövetkező években. Alkalmazásuk széles skálája van az egészségügyben, a bankszektorban és a közlekedésben. Jelentős társadalmi és etikai kihívásokat is felvetnek, mint minden új technológia esetében, amelyeket kezelni kell.