Koneoppiminen vs. Tekoäly: mitä eroa sillä on?

Useita muotisanoja käytetään usein, mutta erilaisilla merkityksillä tekniikan alalla. Esimerkkejä ovat tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML). Vaikka ne ovat yhteydessä toisiinsa, ne eivät ole samoja. Tarkastelemme tekoälyn ja ML: n eroja, niiden käyttöä ja tulevaisuutta.

Mikä on tekoäly (AI)?

Tekoäly (AI) on tietojenkäsittelytieteen ja tekniikan ala, joka keskittyy rakentamaan koneita, jotka pystyvät oppiminen, ongelmien ratkaiseminen, päätösten tekeminen ja kaikki muut toiminnot, joita ihminen suorittaa perinteisesti äly.

Yksinkertaisimmassa muodossaan tekoäly viittaa koneen kykyyn ajatella ja käyttäytyä jokseenkin ihmisen tavoin. Tekoälyjärjestelmien on käsiteltävä valtavia määriä dataa löytääkseen malleja ja oivalluksia, joita ihmiset eivät välttämättä näe heti. Nämä järjestelmät voivat sitten tehdä päätöksiä, löytää ratkaisuja ongelmiin tai suorittaa toimintoja käyttämällä saamaansa tietoa.

Tekoälystä (AI) on keskusteltu 1950-luvulta lähtien. Kuitenkin viimeaikainen kehitys käsittelytehossa, suuressa datassa ja koneoppimistekniikoissa on nostanut rimaa tekoälylle. Tekoäly on jo välttämätön osa jokapäiväistä elämäämme, ja se tarjoaa virtaa erilaisille sovelluksille, kuten virtuaalisille avustajille, suositusjärjestelmille ja kuljettajattomille ajoneuvoille. Ja tulevaisuudessa, AI todennäköisesti häiritsee monia muita elämänalueita.

Mitä on koneoppiminen (ML)?

Luo menetelmiä ja malleja, joiden avulla tietokoneet voivat oppia kokemuksista ja kehittyä ajan myötä ilman nimenomaista ohjelmointia on koneoppimisen (ML) painopiste, keinotekoisen osajoukko älykkyyttä. Toisin sanoen se on tekniikka, jolla opetetaan tietokoneita suorittamaan tiettyjä tehtäviä antamalla niille tietoja ja antamalla heidän oppia siitä.

Ennakoiva analytiikka, luonnollisen kielen käsittely, kuvan ja äänen tunnistus ja muut kentät voivat kaikki hyötyä koneoppimisalgoritmien (ML) automaattisista kuvioiden tunnistus- ja oppimisominaisuuksista.

Koneoppiminen voidaan jakaa kolmeen kategoriaan: vahvistusoppiminen, ohjaamaton oppiminen ja ohjattu oppiminen. Ohjatussa oppimisessa tietokonetta opetetaan käyttämällä tietojoukkoa, joka on merkitty kunkin syötteen lähdöillä. Oppimalla tulo- ja lähtömuuttujien välisen korrelaation käyttämällä näitä merkittyjä tietoja, tietokone voi ennustaa tuoreiden tulojen tuotoksia.

Ohjaamaton oppiminen edellyttää, että tietokone tunnistaa kuviot ja suhteet itse sen jälkeen, kun sille on esitetty merkitsemätön tietojoukko. Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, vahvistusoppimisessa tietokone poimii uusia taitoja olemalla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa ja saamalla palautetta palkkioiden tai rangaistusten muodossa tietyistä teoista.

Koneet voivat oppia datasta ja tehdä ennusteita tai valintoja käyttämällä erilaisia ​​lähestymistapoja ja algoritmeja, jotka sisältyvät laajempaan koneoppimisen aiheeseen. Samalla lailla, syväoppiminen on koneoppimisen osa Tämä edellyttää keinotekoisten hermoverkkojen altistamista valtaville tietomäärille, jotta niitä voidaan kouluttaa tunnistamaan kuvioita ja tekemään ennusteita. Siksi syväoppiminen on erittäin erikoistunut ja kehittynyt koneoppimisen tyyppi, jota käytetään monikerroksisia keinotekoisia hermoverkkoja ymmärtääkseen monimutkaisia ​​​​malleja ja suhteita tiedot.

Tärkeimmät erot AI: n ja ML: n välillä

Vaikka tekoäly ja ML liittyvät läheisesti toisiinsa, on useita merkittäviä ominaisuuksia, jotka erottavat ne toisistaan. Seuraavassa on joitain ensisijaisia ​​eroja tekoälyn ja ML: n välillä:

1. Laajuus: Tekoälyn ala on laaja ja sisältää useita tekniikoita, mukaan lukien ML. Sitä vastoin ML on tekoälyn haara, joka keskittyy käyttämään tilastollisia malleja ja algoritmeja auttamaan tietokoneita oppimaan tiedoista ja tekemään ennusteita tai valintoja.
2. Lähestymistapa: Ihmisen kognitiota ja päätöksentekoprosesseja jäljittelevien algoritmien suunnittelu on yleinen tekoälystrategia. ML: n päätavoite sitä vastoin on kouluttaa datan algoritmeja löytämään linkkejä ja malleja, joita voidaan käyttää ennusteiden tai valintojen tekemiseen.
3. Tietovaatimukset: Esiohjelmoitujen sääntöjen ja heuristiikan avulla tekoälyalgoritmit voidaan luoda toimimaan pienillä tietojoukoilla tai jopa ilman tietoja. Sitä vastoin suuria tietojoukkoja on käytettävä ML-algoritmien kouluttamiseen kuvioiden ja linkkien löytämiseksi.
4. Joustavuus: Vaikka tekoälyalgoritmit voidaan suunnitella selviytymään erilaisista tehtävistä, ne räätälöidään usein tiettyihin tarkoituksiin. Toisaalta ML-algoritmit ovat yleensä mukautuvampia ja niitä voidaan käyttää monenlaisten ongelmien ja haasteiden ratkaisemiseen.
5. Ihmisten osallistuminen: Tekoälyyn liittyy usein algoritmien rakentaminen, jotka voivat täydentää tai korvata ihmisen kykyjä tai päätöksentekoa. Toisaalta ML: ää käytetään yleensä automatisoimaan toistuvia prosesseja tai tukemaan ihmisen päätöksentekoa.

Tekoäly keskittyy ihmisen kognition ja päätöksentekoprosessien simulointiin, ja se on laajempi kenttä, joka kattaa useita lähestymistapoja, mukaan lukien ML. Koneoppimisen tavoitteena on sitä vastoin antaa tietokoneille mahdollisuus oppia tiedoista ja tehdä ennusteita tai päätöksiä.

AI- ja ML-sovellukset

Tekoälyä ja ML: ää käytetään monenlaisissa sovelluksissa, kuten:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Käyttökohteita ovat chatbotit, tunteiden analysointi, puheentunnistus ja kielen kääntäminen.
2. Petosten havaitseminen, riskienhallinta ja salkun optimointi ovat sovelluksia rahoitusalalla.
3. Suositusjärjestelmät: Esimerkkejä ovat ehdotusten tekeminen kirjoista ja elokuvista sekä tuotteista.
4. Kasvojen tunnistus, kohteen tunnistus ja kohtauksen tunnistus ovat vain muutamia käyttötarkoituksia AI-kuvan ja videon tunnistustekniikka.
5. Itseajavat autot ja droonit ovat kaksi esimerkkiä käytössä olevista autonomisista ajoneuvoista.
6. Diagnoosin ja hoidon suunnittelu, uusien lääkkeiden löytäminen ja potilaiden seuranta ovat kaikki sovelluksia terveydenhuoltoalalla.

Tekoälyn ja ML: n mahdollisuudet saada aikaan transformatiivisia muutoksia eri aloilla tulevat yhä selvemmiksi, kun niiden sovellukset monipuolistuvat ja kehittyvät. Näillä teknologioilla on mahdollisuus vaikuttaa merkittävästi teollisuuden tulevaisuuteen, koska ne antavat yrityksille ja organisaatioille mahdollisuuden tehostaa toimintaansa, leikata kustannuksia ja tehdä parempia päätöksiä.

Tekoälyn ja koneoppimisen edut ja haitat

Kaksi aikamme kiehtovimmista ja lupaavimmista tekniikoista ovat tekoäly ja koneoppiminen.

Heillä on valta muuttaa elämämme monia puolia, mukaan lukien suhteemme toisiinsa, ympärillämme olevat ihmiset ja ympäristö sekä tapamme työskennellä ja oppia. Vaikka tekoälyllä ja ML: llä on monia etuja, on myös merkittäviä eettisiä kysymyksiä, jotka on otettava huomioon.

Esimerkiksi huolia on miten tekoäly voi vaikuttaa työllisyyteen ja taloutta. On myös tärkeää varmistaa, että uusia teknologioita luodaan ja toteutetaan tavalla, joka kunnioittaa ihmisten autonomiaa ja yksityisyyttä.

Tekoälyllä ja koneoppimisella on valtava vaikutus

Kaksi teknologiaa, jotka muuttavat monia elämämme puolia, tekoäly ja ML, ovat erillisiä, mutta liittyvät toisiinsa. Vaikka ML on erityinen tekoälyn alalla käytetty teknologia, tekoäly on paljon suurempi kenttä, joka sisältää monia muita teknologioita.

Sekä tekoäly että ML ovat valmiita muuttamaan monia toimialoja tulevina vuosina. Niillä on laaja valikoima sovelluksia esimerkiksi terveydenhuollon, pankkitoiminnan ja liikenteen aloilla. Ne tuovat esiin myös merkittäviä yhteiskunnallisia ja eettisiä haasteita, kuten mikä tahansa uusi teknologia, joihin on puututtava.