Care este diferența dintre AI și ML

Fără îndoială, ai mai auzit termenii „inteligență artificială” și „învățare automată”. Și dacă nu ai făcut-o, o vei face în curând. Până în 2021, se estimează că 80% din noile tehnologii vor fi bazate pe inteligență artificială. Și 37% dintre organizații la nivel global folosesc o formă de IA pentru a-și îmbunătăți operațiunile zilnice.

Amazon, de exemplu, a folosit machine learning pentru a-și reduce timpul de livrare cu peste 225%. Deci, dacă nu sunteți sigur ce înseamnă acești termeni și care este diferența dintre ei, nu vă faceți griji, suntem aici pentru a vă ajuta.

În următoarele câteva paragrafe, ne vom scufunda în diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială(1), sperăm că lămuresc acest subiect uneori confuz. De asemenea, vom analiza pe scurt ce înseamnă fiecare termen și vom oferi câteva exemple de diferite tipuri de inteligență artificială și diferite tipuri de învățare automată. În cele din urmă, vom discuta de ce cei doi termeni sunt folosiți interschimbabil în primul rând.

• Scurtă înțelegere a AI
• Diferite tipuri de inteligență artificială
• Scurtă înțelegere a ML
• Diferite tipuri de învățare automată
• Diferența dintre AI și ML
• De ce companiile de tehnologie folosesc AI și ML?
• Gânduri finale

O scurtă prezentare a AI

Inteligența artificială, sau AI, se referă la imitarea inteligenței umane de către o mașină creată de om. Aparatul posedă un creier computerizat care este capabil să învețe și să rezolve probleme într-o capacitate similară cu creierul uman.

Inteligența artificială este un termen umbrelă destul de larg care cuprinde mai multe subseturi – ceva ce este important de reținut, deoarece vom reveni la el mai târziu.

Scopul AI este de a reproduce nu numai abilitățile de rezolvare a problemelor, ci și abilitățile de luare a deciziilor ale creierului uman. Acest lucru poate fi realizat prin utilizarea algoritmilor, care sunt în esență un set de reguli care descriu ce face computerul într-o situație dată.

Puteți privi algoritmii ca pe un fel de rețetă pe care computerul trebuie să o urmeze atunci când toate ingredientele sunt prezente.

Inteligența artificială poate fi împărțită în trei tipuri:

• AI îngustă

  Narrow AI, după cum sugerează și numele, are un focus foarte îngust. Este uneori denumit și „AI slabă”. Un exemplu de IA îngustă ar fi Siri sau Google Assistant. Narrow AI reprezintă locul în care ne aflăm în prezent cu inteligența artificială în tehnologie.

• AI general

  Al doilea tip de IA este inteligența generală artificială (AGI). Acest tip de IA apare atunci când abilitățile unui computer se potrivesc cu abilitățile creierului uman. Conform AGI, computerele ar fi capabile să rezolve și să raționeze probleme independente, să ia decizii și chiar să creeze gândire creativă.

• Super AI

  Al treilea tip de IA este superinteligența artificială (ASI). Probabil că sunteți destul de familiarizat cu acest tip, deși nu există în prezent. Sub ASI, mașinile dezvoltă abilități intelectuale care depășesc ceea ce poate realiza creierul uman.

  Dacă ați văzut vreodată seria Terminator, înțelegeți de ce acest lucru ar putea fi problematic. Realitatea este, totuși, că mulți experți prevăd că ASI ar avea de fapt un beneficiu enorm pentru rasa umană.

O scurtă prezentare a ML

Vă amintiți când am vorbit despre cum inteligența artificială avea mai multe subseturi diferite? Ei bine, învățarea automată, sau ML, este una dintre ele. Învățarea automată este capacitatea unei mașini de a învăța din date. Desigur, mașina trebuie programată mai întâi. Dar odată ce algoritmii corespunzători sunt aplicați și mașinii i se oferă acces la date, poate începe să învețe.

Învățarea automată există și este de fapt destul de comună în lumea noastră de astăzi. Corectarea automată este un exemplu de ML în viața modernă, la fel ca un filtru de spam. Aceste programe sunt departe de a fi sensibile, dar au capacitatea de a-și schimba comportamentul pe baza unor date noi. Dacă asta sună foarte mult ca AI îngustă, asta este pentru că este. Învățarea automată este un exemplu de IA îngustă.

Învățarea automată poate fi împărțită în patru categorii diferite:

• Supravegheat

  Acest tip de ML implică utilizarea de seturi de date etichetate. Odată ce datele învață mașina un anumit model sau un set de caracteristici, mașina poate prezice un rezultat.

• Nesupravegheat

  Învățarea automată nesupravegheată se referă la sortarea datelor existente care nu sunt etichetate. Un algoritm de învățare automată nesupravegheat poate învăța un computer să separe datele în diferite grupuri pe baza relațiilor sau modelelor.

• Semi supravegheat

  Învățarea automată semi-supravegheată se află undeva între cele două. Acest tip de învățare automată intră în joc atunci când seturile de date au atât componente etichetate, cât și neetichetate. Predicțiile date în cadrul învățării automate semi-supravegheate tind să fie cele mai precise dintre toate tipurile de învățare automată.

• Armare

  Acest tip de ML este similar cu tipul de învățare prin întărire la care participă oamenii. În cadrul învățării prin întărire, o recompensă este acordată atunci când se stabilește cel mai bun curs de acțiune. Scopul mașinii este de a lua decizii care să maximizeze recompensa.

Diferențele cheie dintre inteligența artificială și învățarea automată

După toate acestea, s-ar putea să vă întrebați: prin ce diferă aceste lucruri? Există câteva caracteristici cheie care pot face distincția mai ușor de reținut.

• Domeniul de aplicare

  Un lucru de reținut este domeniul de aplicare. Inteligența artificială are un domeniu de aplicare foarte larg. Învățarea automată, pe de altă parte, are un domeniu de aplicare mult mai restrâns – aceste mașini pot stăpâni o anumită sarcină, dar nu pot face altceva.

• Goluri

  O altă diferență cheie între învățarea artificială și învățarea automată este că cele două au obiective foarte diferite. Când vine vorba de inteligența artificială, în special AGI sau ASI, scopul este de a crea un computer capabil de a lua decizii și de a gândi sensibil. Cu învățarea automată, scopul este pur și simplu ca mașina să poată prezice cu exactitate un rezultat pe baza datelor din trecut.

• Tip de set de date

  În plus, inteligența artificială se poate ocupa de toate tipurile de date – structurate, nestructurate și semi-structurate. În mod alternativ, învățarea automată poate da sens doar datelor structurate și semi-structurate. În plus, în timp ce atât AI, cât și ML implică auto-corecție, numai AI implică raționament.

• Înțelepciune vs Cunoaștere

  Ați putea spune, de asemenea, că inteligența artificială implică obținerea de înțelepciune și inteligență, în timp ce învățarea automată vizează cunoaștere.

• Rezultat

  Inteligența artificială va analiza mai multe rezultate și va alege pe cel mai bun. Învățarea automată va alege ceea ce consideră că este singura soluție, indiferent dacă este cea mai bună.

• Constiinta

  Într-adevăr, în centrul diferenței dintre învățarea automată și inteligența artificială se află gândirea sensibilă. Învățarea automată nu necesită un computer pentru a-și dezvolta propria conștiință. Inteligența artificială necesită ca mașina să poată simți și gândi independent de programarea sa, pentru a se potrivi cu capacitățile creierului uman.

De ce companiile de tehnologie tind să folosească AI și ML în mod interschimbabil?

Companiile de tehnologie folosesc inteligența artificială și învățarea automată în mod interschimbabil, deoarece cu zeci de ani în urmă, accentul era în primul rând pe dezvoltarea inteligenței artificiale adevărate – AGI și ASI. În acel moment, în jurul termenului a început să se dezvolte un stigmat negativ. Este posibil ca acest stigmat să fi avut de-a face cu portretizarea ASI în filme, TV și mass-media.

Din acest motiv, au început să apară alți termeni pe măsură ce tehnologia a avansat. Termeni precum învățarea automată și învățarea profundă au început să apară, oamenii utilizându-i în mod interschimbabil cu IA îngustă.

Problema este că ML este într-adevăr sinonim doar cu AI îngustă. Odată ce generalul artificial și superinteligența devin un concurent, este probabil ca distincția dintre ML și AI să devină mai importantă, iar termenii vor deveni în mod natural mai puțin interschimbabili.

Gânduri finale

Învățarea automată este locul în care se află astăzi tehnologia AI. Inteligența artificială reprezintă locul unde ar putea fi mâine. Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a menține termenii clari, amintiți-vă că învățarea automată implică predarea unei mașini să învețe.

Aceste mașini îndeplinesc o singură sarcină extrem de bine. Inteligența artificială, pe de altă parte, implică replicarea minții umane. Aceste mașini ar putea, în teorie, să îndeplinească o varietate de sarcini la fel de bine – dacă nu mai bine – decât un om.

În cele din urmă, diferența dintre cele două va deveni mai mare și mai ușor de distins pe măsură ce anii trec.

Alte resurse utile:

Cum este pusă inteligența artificială pentru a duce automatizarea proceselor robotizate la următorul nivel

Cele mai bune platforme concentrate pe inteligența artificială care măresc conversiile

Viitorul securității cibernetice cu inteligența artificială

Top 5 seturi de date publice pentru învățarea automată

Lista de algoritmi de învățare automată pe care experții ar trebui să-i cunoască