AI ve ML Arasındaki Fark Nedir?

“Yapay zeka” ve “makine öğrenimi” terimlerini daha önce hiç şüphesiz duymuşsunuzdur. Ve eğer yapmadıysanız, yakında yapacaksınız. 2021 yılına kadar, yeni teknolojilerin %80'inin yapay zeka tabanlı olacağı tahmin ediliyor. Ve küresel olarak kuruluşların %37'si günlük operasyonlarını iyileştirmek için bir tür yapay zeka kullanıyor.

Örneğin Amazon, nakliye süresini %225'in üzerinde azaltmak için makine öğrenimini kullandı. Bu nedenle, bu terimlerin ne anlama geldiğinden ve aralarındaki farkın ne olduğundan emin değilseniz endişelenmeyin, yardım etmek için buradayız.

Sonraki birkaç paragrafta, makine öğrenimi ile yapay zeka (1) arasındaki farkı inceleyeceğiz ve umarım bu bazen kafa karıştırıcı konuya ışık tutacağız. Ayrıca her bir terimin ne anlama geldiğini kısaca gözden geçireceğiz ve farklı yapay zeka türleri ve farklı makine öğrenimi türleri için birkaç örnek vereceğiz. Son olarak, ilk etapta neden iki terimin birbirinin yerine kullanıldığını tartışacağız.

• AI hakkında kısa bilgi
• Farklı yapay zeka türleri
• ML hakkında kısa bilgi
• Farklı makine öğrenimi türleri
• AI ve ML arasındaki fark
• Teknoloji şirketleri neden AI ve ML kullanıyor?
• Son düşünceler

AI'ya kısa bir genel bakış

Yapay zeka veya AI, insan zekasının insan yapımı bir makine tarafından taklit edilmesini ifade eder. Makine, insan beynine benzer bir kapasitede öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahip bilgisayarlı bir beyne sahiptir.

Yapay zeka, birkaç alt kümeyi kapsayan oldukça geniş bir şemsiye terimdir - hatırlamak önemli çünkü daha sonra geri döneceğiz.

AI'nın amacı, gerçekten sadece problem çözmeyi değil, aynı zamanda insan beyninin karar verme yeteneklerini de çoğaltmaktır. Bu, esasen bilgisayarın belirli bir durumda ne yaptığını özetleyen bir dizi kural olan algoritmaların kullanılmasıyla başarılabilir.

Algoritmalara, tüm bileşenler mevcut olduğunda bilgisayarın uyması gereken bir tür tarif olarak bakabilirsiniz.

Yapay zeka üç türe ayrılabilir:

• dar yapay zeka

  Dar AI, adından da anlaşılacağı gibi, çok dar bir odağa sahiptir. Bazen "zayıf AI" olarak da adlandırılır. Dar AI'ya bir örnek, Siri veya Google Asistan olabilir. Dar AI, teknolojide yapay zeka ile şu anda nerede olduğumuzu temsil ediyor.

• genel yapay zeka

  İkinci tür AI, yapay genel zekadır (AGI). Bu tür AI, bir bilgisayarın yetenekleri insan beyninin yetenekleriyle eşleştiğinde ortaya çıkar. AGI altında, bilgisayarlar bağımsız problem çözme ve akıl yürütme, karar verme ve hatta yaratıcı düşünme yeteneğine sahip olacaktır.

• süper yapay zeka

  Üçüncü tür AI, yapay süper zekadır (ASI). Şu anda mevcut olmasa da, muhtemelen bu türe oldukça aşinasınızdır. ASI kapsamında makineler, insan beyninin başarabileceğinin ötesine geçen entelektüel yetenekler geliştirir.

  Terminatör serisini daha önce gördüyseniz, bunun neden sorunlu olabileceğini anlamışsınızdır. Ancak gerçek şu ki, birçok uzman ASI'nin aslında insan ırkına büyük ölçüde fayda sağlayacağını tahmin ediyor.

ML'ye kısa bir genel bakış

Yapay zekanın nasıl birkaç farklı alt kümesi olduğundan bahsettiğimizi hatırlıyor musunuz? Eh, makine öğrenimi veya makine öğrenimi bunlardan biridir. Makine öğrenimi, bir makinenin verilerden öğrenme yeteneğidir. Tabii ki, önce makine programlanmalıdır. Ancak uygun algoritmalar oluşturulduğunda ve makineye verilere erişim izni verildiğinde, öğrenmeye başlayabilir.

Makine öğrenimi var ve bugün dünyamızda oldukça yaygın. Otomatik düzeltme, spam filtresi gibi modern yaşamdaki makine öğreniminin bir örneğidir. Bu programlar duyarlı olmaktan uzaktır, ancak yeni verilere dayalı olarak davranışlarını değiştirme yeteneğine sahiptirler. Bu, kulağa çok dar AI gibi geliyorsa, bunun nedeni öyle olmasıdır. Makine öğrenimi, dar AI'nın bir örneğidir.

Makine öğrenimi dört farklı kategoriye ayrılabilir:

• denetimli

  Bu tür ML, etiketli veri kümelerinin kullanımını içerir. Veriler makineye belirli bir deseni veya bir dizi özelliği öğrettiğinde, makine bir sonucu tahmin edebilir.

• denetimsiz

  Denetimsiz makine öğrenimi, tamamen etiketlenmemiş mevcut verileri sıralamakla ilgilidir. Denetimsiz bir makine öğrenimi algoritması, bir bilgisayara verileri ilişkilere veya kalıplara göre farklı gruplara ayırmayı öğretebilir.

• yarı denetimli

  Yarı denetimli makine öğrenimi, ikisi arasında bir yere düşer. Bu tür makine öğrenimi, veri kümelerinin hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş bileşenleri olduğunda devreye girer. Yarı denetimli makine öğrenimi kapsamında verilen tahminler, her tür makine öğrenimi arasında en doğru olanı olma eğilimindedir.

• Güçlendirme

  Bu tür ML, insanların katıldığı pekiştirmeli öğrenme türüne benzer. Takviyeli öğrenme altında, en iyi eylem planı belirlendiğinde bir ödül verilir. Makinenin amacı, ödülü maksimize eden kararlar vermektir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi arasındaki temel farklar

Bütün bunlardan sonra, merak ediyor olabilirsiniz: bu şeyler nasıl farklı? Ayrımı hatırlamayı kolaylaştırabilecek birkaç temel özellik vardır.

• Dürbün

  Akılda tutulması gereken bir şey kapsamdır. Yapay zekanın kapsamı çok geniştir. Öte yandan, makine öğrenimi çok daha dar bir kapsama sahiptir - bu makineler belirli bir görevde ustalaşabilir, ancak başka bir şey yapamazlar.

• Hedefler

  Yapay öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki bir diğer önemli fark, ikisinin çok farklı hedeflere sahip olmasıdır. Yapay zeka, özellikle AGI veya ASI söz konusu olduğunda, amaç, karar verme ve duyarlı düşünce yeteneğine sahip bir bilgisayar yaratmaktır. Makine öğrenimi ile amaç, makinenin geçmiş verilere dayanarak bir sonucu doğru bir şekilde tahmin edebilmesidir.

• veri kümesi türü

  Ek olarak, yapay zeka, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış her türlü veriyle ilgilenebilir. Alternatif olarak, makine öğrenimi yalnızca yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri anlamlandırabilir. Ayrıca, hem AI hem de ML kendi kendini düzeltmeyi içerirken, yalnızca AI akıl yürütmeyi içerir.

• Bilgelik ve Bilgi

  Ayrıca yapay zekanın bilgelik ve zekanın satın alınmasını içerdiğini, makine öğreniminin ise bilgiyi amaçladığını söyleyebilirsiniz.

• Sonuç

  Yapay zeka birden fazla sonuca bakacak ve en iyisini seçecektir. Makine öğrenimi, en iyisi olup olmadığına bakılmaksızın tek çözüm olarak gördüğü şeyi seçecektir.

• bilinç

  Gerçekten de, makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki farkın temelinde duyusal düşünce vardır. Makine öğrenimi, bir bilgisayarın kendi bilincini geliştirmesini gerektirmez. Yapay zeka, makinenin insan beyninin yeteneklerini eşleştirmek için programlamasından bağımsız olarak hissedebilmesini ve düşünebilmesini gerektirir.

Teknoloji şirketleri neden AI ve ML'yi birbirinin yerine kullanma eğiliminde?

Teknoloji şirketleri yapay zeka ve makine öğrenimini birbirinin yerine kullanır çünkü onlarca yıl önce odak noktası öncelikle gerçek yapay zekayı (AGI ve ASI) geliştirmekti. O zaman, terim etrafında olumsuz bir damgalanma gelişmeye başladı. Bu damgalanma, filmlerde, TV'de ve medyada ASI'nin tasviri ile ilgili olabilir.

Bu nedenle teknoloji ilerledikçe başka terimler de ortaya çıkmaya başladı. Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi terimler, insanların bunları dar AI ile birbirinin yerine kullanmasıyla ortaya çıkmaya başladı.

Sorun, ML'nin gerçekten yalnızca dar AI ile eş anlamlı olmasıdır. Yapay zeka ve süper zeka bir kez rakip olduğunda, ML ve AI arasındaki ayrımın daha önemli hale gelmesi ve terimlerin doğal olarak daha az değiştirilebilir hale gelmesi muhtemeldir.

Son düşünceler

Yapay zeka teknolojisinin bugün olduğu yer makine öğrenimi. Yapay zeka, yarın nerede olabileceğini temsil eder. Terimleri doğru tutmak için yardıma ihtiyacınız varsa, makine öğreniminin bir makineye öğrenmeyi öğretmeyi içerdiğini unutmayın.

Bu makineler tek bir görevi son derece iyi bir şekilde yerine getirir. Öte yandan yapay zeka, insan zihnini kopyalamayı içerir. Bu makineler, teorik olarak, bir insandan daha iyi olmasa da, çeşitli görevleri yerine getirebilir.

Nihayetinde, ikisi arasındaki fark yıllar geçtikçe daha da genişleyecek ve ayırt edilmesi kolaylaşacaktır.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Yapay Zeka Robotik Süreç Otomasyonunu Bir Sonraki Seviyeye Taşımak İçin Nasıl Hazırlanıyor?

Dönüşümleri Artıran En İyi Yapay Zeka Odaklı Platformlar

Yapay Zeka ile Siber Güvenliğin Geleceği

Makine Öğrenimi için En İyi 5 Genel Veri Kümesi

Uzmanların Bilmesi Gereken Makine Öğrenimi Algoritmalarının Listesi