Машинско учење вс. Вештачка интелигенција: у чему је разлика?

Неколико фраза се често користи, али са различитим значењима у области технологије. Вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење (МЛ) су примери. Иако су повезани, нису исти. Испитаћемо разлике између вештачке интелигенције и МЛ, њихове употребе и будућности.

Шта је вештачка интелигенција (АИ)?

Вештачка интелигенција (АИ) је грана рачунарске науке и инжењеринга која се фокусира на изградњу машина које су способне учења, решавања проблема, доношења одлука и свих других функција које традиционално обавља човек интелект.

У свом најједноставнијем облику, АИ се односи на способност машине да размишља и понаша се као особа. Системи вештачке интелигенције морају да обрађују огромне количине података како би пронашли обрасце и увиде које људи можда неће одмах видети. Ови системи тада могу да доносе одлуке, проналазе решења за проблеме или обављају активности користећи знање које су стекли.

Од 1950-их година воде се расправе о вештачкој интелигенцији (АИ). Ипак, недавни развој процесорске снаге, великих података и техника машинског учења подигао је летвицу за АИ. АИ је већ неопходна компонента нашег свакодневног живота, покреће разне апликације укључујући виртуелне асистенте, системе препорука и возила без возача. И у будућности, АИ ће вероватно пореметити многе друге области живота.

Шта је машинско учење (МЛ)?

Прављење метода и модела који омогућавају рачунарима да уче из искуства и да временом постају све бољи без експлицитног програмирања је фокус машинског учења (МЛ), подскуп вештачких интелигенција. Другим речима, то је техника за подучавање рачунара како да извршавају одређене задатке тако што им даје податке и пушта их да уче из њих.

Предиктивна аналитика, обрада природног језика, препознавање слике и звука и друга поља могу имати користи од аутоматског откривања шаблона и могућности учења алгоритама машинског учења (МЛ).

Машинско учење се може поделити у три категорије: учење уз помоћ, учење без надзора и учење под надзором. У контролисаном учењу, рачунар се учи коришћењем скупа података који је означен са излазима сваког улаза. Учењем корелације између улазних и излазних варијабли користећи ове означене податке, рачунар може предвидети излазе за нове улазе.

Учење без надзора захтева да рачунар сам препознаје обрасце и односе након што му се представи неозначени скуп података. На крају, али не и најмање важно, у учењу са појачањем, рачунар преузима нове вештине интеракцијом са околином и добијањем повратних информација у облику награда или казни за одређена дела.

Могуће је да машине уче из података и праве предвиђања или изборе користећи различите приступе и алгоритаме, који су укључени у ширу тему машинског учења. Слично, дубоко учење је грана машинског учења то подразумева излагање вештачких неуронских мрежа огромним количинама података како би их оспособили да препознају обрасце и дају предвиђања. Дакле, дубоко учење је високо специјализована и софистицирана врста машинског учења која се користи вишеслојне вештачке неуронске мреже за разумевање сложених образаца и односа у података.

Кључне разлике између АИ и МЛ

Иако су АИ и МЛ уско повезани, постоји неколико значајних карактеристика које их издвајају једна од друге. Следе неке од основних разлика између АИ и МЛ:

1. Обим: Област вештачке интелигенције је огромно и укључује низ техника, укључујући МЛ. Супротно томе, МЛ је грана вештачке интелигенције која се фокусира на коришћење статистичких модела и алгоритама како би помогли рачунарима да уче из података и праве предвиђања или изборе.
2. Приступ: Дизајнирање алгоритама који опонашају људску спознају и процесе доношења одлука је уобичајена стратегија вештачке интелигенције. Насупрот томе, главни циљ МЛ-а је да обучи алгоритме на подацима како би пронашли везе и обрасце који се могу користити за предвиђање или избор.
3. Захтеви за податке: Користећи унапред програмирана правила и хеуристику, АИ алгоритми се могу креирати да раде са малим скуповима података или чак без података уопште. Насупрот томе, велики скупови података морају да се користе за обуку МЛ алгоритама како би се пронашли обрасци и везе.
4. Флексибилност: Иако АИ алгоритми могу бити дизајнирани за решавање различитих задатака, они су често прилагођени за одређене сврхе. С друге стране, МЛ алгоритми су обично прилагодљивији и могу се користити за решавање широког спектра проблема и изазова.
5. Људско учешће: АИ често подразумева изградњу алгоритама који могу да допуне или замене људске способности или доношење одлука. С друге стране, МЛ се генерално примењује за аутоматизацију процеса који се понављају или за подршку људском доношењу одлука.

Са фокусом на симулацији људске спознаје и процеса доношења одлука, АИ је шире поље које обухвата различите приступе, укључујући МЛ. Насупрот томе, циљ машинског учења је да омогући рачунарима да уче из података и доносе предвиђања или одлуке.

Примене АИ и МЛ

АИ и МЛ се користе у широком спектру апликација као што су:

1. Природна лингвистичка обрада (НЛП): Употреба укључује цхат ботове, анализу осећања, препознавање говора и превод језика.
2. Откривање превара, управљање ризиком и оптимизација портфеља су апликације у финансијском сектору.
3. Системи за давање препорука: Примери укључују давање предлога за књиге и филмове, као и за производе.
4. Идентификација лица, детекција објеката и препознавање сцене су само неке од могућности АИ технологија за препознавање слика и видеа.
5. Самовозећи аутомобили и дронови су два примера аутономних возила у употреби.
6. Планирање дијагнозе и лечења, проналажење нових лекова и праћење пацијената су примена у здравственој индустрији.

Потенцијал АИ и МЛ да доведу до трансформативних промена у различитим областима постаје све очигледнији како њихове апликације постају разноврсније и софистицираније. Ове технологије су позициониране тако да имају дубок утицај на будућност индустрије омогућавајући компанијама и организацијама да поједноставе своје пословање, смање трошкове и доносе боље одлуке.

Предности и мане АИ и машинског учења

Две од најфасцинантнијих и најперспективнијих технологија наших дана су вештачка интелигенција и машинско учење.

Они имају моћ да промене различите аспекте наших живота, укључујући наше међусобне односе, људе и окружење око нас, као и начин на који радимо и учимо. Иако АИ и МЛ имају многе предности, постоје и значајна етичка питања која треба узети у обзир.

На пример, постоје бриге око како АИ може утицати на запошљавање и привреда. Такође је важно осигурати да се нове технологије креирају и имплементирају на начин који поштује аутономију и приватност људи.

АИ и машинско учење имају огроман утицај

Две технологије које мењају многе аспекте нашег живота, АИ и МЛ, су одвојене, али повезане. Док је МЛ посебна технологија која се користи у области АИ, АИ је много веће поље које укључује многе друге технологије.

И АИ и МЛ су спремни да промене бројне индустрије у годинама које долазе. Имају широк спектар примена у областима укључујући здравство, банкарство и транспорт. Они такође постављају значајне друштвене и етичке изазове, као и са било којом новом технологијом, којима се треба позабавити.