Strojové učení vs. Umělá inteligence: Jaký je rozdíl?

Několik módních slov se v technologické oblasti používá často, ale s různými významy. Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) jsou příklady. Přestože spolu souvisí, nejsou totéž. Prozkoumáme rozdíly mezi AI a ML, jejich použití a budoucnost.

Co je umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence (AI) je odvětví informatiky a inženýrství, které se zaměřuje na stavbu strojů, které jsou schopné učení, řešení problémů, rozhodování a všech dalších funkcí, které tradičně vykonává člověk intelekt.

Ve své nejjednodušší podobě AI označuje schopnost stroje myslet a chovat se trochu jako člověk. Systémy umělé inteligence musí zpracovávat obrovské množství dat, aby nalezly vzorce a poznatky, které lidé nemusí hned vidět. Tyto systémy se pak mohou rozhodovat, nacházet řešení problémů nebo provádět činnosti s využitím získaných znalostí.

Od 50. let se vedou diskuse o umělé inteligenci (AI). Nedávný vývoj v oblasti výpočetního výkonu, velkých dat a technik strojového učení však zvýšil laťku pro AI. Umělá inteligence je již nezbytnou součástí našeho každodenního života a pohání řadu aplikací včetně virtuálních asistentů, systémů doporučení a vozidel bez řidiče. a v budoucnu,

AI pravděpodobně naruší mnoho dalších oblastí života.

Co je strojové učení (ML)?

Vytváření metod a modelů, které počítačům umožňují učit se ze zkušeností a časem se zlepšovat bez explicitního programování je středem zájmu strojové učení (ML), podmnožina umělých inteligence. Jinými slovy, je to technika pro výuku počítačů, jak provádět konkrétní úkoly tím, že jim poskytneme data a necháme je se z nich učit.

prediktivní analytika, zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání obrazu a zvuku a další oblasti mohou těžit z automatické detekce vzorů a schopností učení algoritmů strojového učení (ML).

Strojové učení lze rozdělit do tří kategorií: posilovací učení, učení bez dozoru a učení pod dohledem. Při výuce pod dohledem se počítač vyučuje pomocí datové sady, která byla označena výstupy každého vstupu. Tím, že se počítač naučí korelaci mezi vstupními a výstupními proměnnými pomocí těchto označených dat, může předpovídat výstupy pro nové vstupy.

Učení bez dozoru vyžaduje, aby počítač po předložení neoznačené datové sady sám rozpoznal vzorce a vztahy. V neposlední řadě si při posilovacím učení počítač osvojuje nové dovednosti interakcí s okolím a získáváním zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů za konkrétní činy.

Stroje se mohou učit z dat a provádět předpovědi nebo volby pomocí různých přístupů a algoritmů, které jsou součástí širšího tématu strojového učení. Podobně, hluboké učení je odvětví strojového učení to znamená vystavení umělých neuronových sítí obrovskému množství dat, abychom je naučili rozpoznávat vzorce a předpovídat. Hluboké učení je tedy vysoce specializovaný a sofistikovaný typ strojového učení, který využívá vícevrstvé umělé neuronové sítě pro pochopení složitých vzorců a vztahů v data.

Klíčové rozdíly mezi AI a ML

Přestože jsou AI a ML úzce propojeny, existuje několik významných vlastností, které je od sebe odlišují. Níže jsou uvedeny některé z hlavních rozdílů mezi AI a ML:

1. Rozsah: Oblast AI je rozsáhlá a zahrnuje různé techniky, včetně ML. Naopak ML je odvětví umělé inteligence, které se zaměřuje na využití statistických modelů a algoritmů, které počítačům pomáhají učit se z dat a provádět předpovědi nebo volby.
2. Přístup: Navrhování algoritmů, které napodobují lidské poznávání a rozhodovací procesy, je běžnou strategií umělé inteligence. Hlavním cílem ML je naproti tomu trénovat algoritmy na datech, aby našly vazby a vzory, které lze použít k předpovědím nebo volbám.
3. Požadavky na data: Pomocí předem naprogramovaných pravidel a heuristiky lze vytvořit algoritmy umělé inteligence, aby pracovaly s malými datovými sadami nebo dokonce s žádnými daty. Naproti tomu velké datové sady musí být použity k trénování ML algoritmů, aby bylo možné najít vzory a odkazy.
4. Flexibilita: Algoritmy umělé inteligence mohou být navrženy tak, aby zvládaly různé úkoly, často jsou však přizpůsobeny konkrétním účelům. Na druhé straně jsou algoritmy ML obvykle přizpůsobivější a lze je použít k řešení široké škály problémů a výzev.
5. Lidské zapojení: AI často zahrnuje vytváření algoritmů, které mohou doplnit nebo nahradit lidské schopnosti nebo rozhodování. Na druhou stranu se ML obecně používá k automatizaci opakujících se procesů nebo podpoře lidského rozhodování.

Se zaměřením na simulaci lidských kognitivních a rozhodovacích procesů je umělá inteligence širší oblastí, která zahrnuje různé přístupy, včetně ML. Cílem strojového učení je naopak umožnit počítačům učit se z dat a dělat předpovědi nebo rozhodnutí.

Aplikace AI a ML

AI a ML se používají v široké řadě aplikací, jako jsou:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Využití zahrnuje chatboty, analýzu sentimentu, rozpoznávání řeči a překlad jazyka.
2. Detekce podvodů, řízení rizik a optimalizace portfolia jsou aplikace ve finančním sektoru.
3. Systémy pro předkládání doporučení: Příklady zahrnují vytváření návrhů na knihy a filmy a také na produkty.
4. Identifikace obličeje, detekce objektů a rozpoznání scény jsou jen některé z možností využití Technologie rozpoznávání obrazu a videa AI.
5. Samořídící automobily a drony jsou dva příklady používaných autonomních vozidel.
6. Plánování diagnózy a léčby, hledání nových léků a sledování pacientů jsou všechny aplikace ve zdravotnickém průmyslu.

Potenciál AI a ML přinést transformační změny v různých oblastech je stále zjevnější, protože jejich aplikace jsou stále rozmanitější a sofistikovanější. Tyto technologie jsou umístěny tak, aby měly hluboký dopad na budoucnost průmyslových odvětví tím, že umožňují společnostem a organizacím zefektivnit své operace, snížit náklady a činit lepší rozhodnutí.

Výhody a nevýhody umělé inteligence a strojového učení

Dvě z nejvíce fascinujících a nejslibnějších technologií současnosti jsou umělá inteligence a strojové učení.

Mají moc změnit různé aspekty našeho života, včetně našich vzájemných vztahů, lidí a prostředí kolem nás, stejně jako způsobu, jakým pracujeme a učíme se. Ačkoli AI a ML mají mnoho výhod, existují také významné etické problémy, které je třeba vzít v úvahu.

Existují například obavy jak může umělá inteligence ovlivnit zaměstnanost a ekonomika. Je také důležité zajistit, aby byly nové technologie vytvářeny a implementovány způsobem, který respektuje autonomii a soukromí lidí.

Umělá inteligence a strojové učení mají obrovský vliv

Dvě technologie, které mění mnoho aspektů našeho života, AI a ML, jsou samostatné, ale související. Zatímco ML je konkrétní technologie využívaná v oblasti AI, AI je mnohem větší obor, který zahrnuje mnoho dalších technologií.

Umělá inteligence i ML jsou připraveny v nadcházejících letech změnit řadu průmyslových odvětví. Mají širokou škálu aplikací v oblastech včetně zdravotnictví, bankovnictví a dopravy. Přinášejí také významné společenské a etické výzvy, jako každá nová technologie, které je třeba řešit.