Învățare profundă vs. Învățare automată vs. AI: Cum merg împreună?

Publicitate

Următorul lucru mare în tehnologie este învățare automată. Sau este invatare profunda? Poate este inteligență artificială. Dacă te simți încurcat în diferențele dintre cele trei, nu ești singur.

Niciodată nu ar putea oferi o ocazie de a genera hype și de a scoate bani de capital de risc, unele companii tehnologice au folosit toate cele trei în mod interschimbabil. În timp ce toate se încadrează sub aceeași umbrelă largă, există unele diferențe cruciale între ele.

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială, denumită în mod obișnuit AI, este mai degrabă un concept decât un sistem. Inteligența este percepută ca o trăsătură umană unică. În mod tradițional, mașinile s-au gândit că obțin cunoștințe, dar nu inteligență sau înțelepciune. Computeristul Alan Turing și-a petrecut mare parte din ultima parte a vieții, considerând dacă mașinile pot gândi.

El a conceput Testul de Turing Care este testul Turing și va fi vreodată bătut?Testul de Turing este menit să determine dacă mașinile cred. Programul Eugene Goostman a trecut cu adevărat testul Turing sau creatorii au trișat pur și simplu?

Citeste mai mult care urmărește să determine dacă o mașină poate manifesta un comportament inteligent, mai degrabă decât în ​​mod necesar să fie inteligentă. Aceasta este o distincție importantă, deoarece încă nu înțelegem pe sine gândirea sau inteligența.

În loc de a încerca să definească inteligența, sperăm să creăm mașini care să poată prezenta comportamente inteligente.

În loc să fie o tehnologie în sine, AI este un mijloc de descriere a sistemelor. Aceste sisteme pot fi etichetate drept Narrow AI și General AI. AI îngustă este un sistem inteligent, dar numai la o sarcină specifică. AI-ul general este tipul cu care suntem mai familiarizați din cultura pop.

Aceste tipuri de sisteme ar fi capabile să afișeze toate elementele inteligenței umane. Skynet din franciza de film Terminator, sau HAL din 2001: A Space Odyssey sunt exemple fictive ale AI general. Cu toate că, în ciuda a ceea ce vă spun filmele, nu toate sistemele generale ale AI ar fi în stare să distrugă umanitatea.

Ce este învățarea automată?

Știm cu toții că datele pot fi utile. Indiferent dacă știm ce traseu trebuie să luăm pe drum până la birou sau suntem atent la sănătatea noastră, datele ne informează asupra deciziilor noastre și ne ghidează în viață. Dar generăm atât de mult în fiecare zi, încât a devenit imposibil să analizăm oamenii.

Deci, ar trebui să facem ca mașinile să facă ridicarea grea pentru noi.

Google curs de învățare automată Ce este învățarea automată? Cursul gratuit Google îl descompune pentru tineGoogle a conceput un curs online gratuit care să vă învețe fundamentele învățării automate. Citeste mai mult rezumă învățarea automată ca „folosind date pentru a răspunde la întrebări.” Îl descompun în două părți: antrenament și predicții. Imaginați-vă că aveți o colecție de imagini care prezintă forme pe care ați dorit să le recunoașteți. Dacă imaginile sunt introduse în algoritmul de învățare automată, sistemul începe să învețe caracteristicile acelei forme.

Când întâlnește o nouă imagine, forma este comparată cu elementele din datele de antrenament pentru a determina dacă este o potrivire.

Deși este posibil să nu-l recunoașteți, rezultatele căutării personalizate, listele de redare Spotify și recomandările produselor Amazon sunt rezultatul învățării automate. Netflix folosește chiar algoritmi de învățare automată personalizați lucrarea de copertă afișată.

Ce este învățarea profundă?

Deși nu înțelegem pe deplin inteligența, oamenii de știință au reușit să arate că creierul generează informații printr-o rețea complexă de neuroni. Creierul nostru este format din aceste conexiuni electrice care formează căi neuronale. Aceste căi poartă informații în jurul corpului nostru care ne permite să ne mișcăm, să respirăm și să ne gândim.

Cu toate acestea, dacă fiecare dintre aceste căi neuronale ar fi independente unele de altele, timpul nostru de reacție ar fi incredibil de lent, și este posibil să nu putem face conexiuni între gânduri. Succesul sistemului se reduce la relația dintre toate aceste căi, dând naștere procesării simultane a datelor.

Învățarea profundă este o metodă de replicare a acestei rețele dense de neuroni. Prin manipularea mai multor fluxuri de date simultan, computerele au reușit să reducă timpul necesar procesării semnificative a datelor. Aplicarea acestei tehnici la învățarea profundă a dat naștere la rețele neuronale artificiale Ce sunt rețelele neuronale și cum funcționează?Rețelele neuronale sunt următorul lucru important atunci când vine vorba de calcule grele și algoritmi inteligenti. Iată cum funcționează și de ce sunt atât de uimitori. Citeste mai mult .

Aceste rețele sunt alcătuite dintr-o serie de noduri. Există noduri de intrare pentru primirea datelor, noduri de ieșire pentru datele rezultate și straturi ascunse de noduri din mijloc. Scopul este de a transforma datele de intrare în ceva ce pot utiliza nodurile de ieșire. Acolo intră straturile ascunse. Pe măsură ce datele progresează prin aceste noduri ascunse, rețeaua neuronală utilizează logica pentru a decide ce nod să treacă datele la următorul.

Învățare automată vs. AI vs. Invatare profunda

Deși învățarea automată este un instrument puternic care ne ajută să înțelegem cantitățile vaste de date pe care le creăm, nu prezintă o gândire independentă. Algoritmul este conceput de programatori și stabilesc regulile pe care trebuie să le îndeplinească sistemul de învățare automată. Prejudiciile dezvoltatorilor, conștienți sau nu, au ramificări.

Unul dintre primele dezavantaje semnificative ale învățării automate a venit prin amabilitatea unuia dintre inginerii Google. În 2015, a observat că algoritmul de identificare a companiei îi eticheta pe el și pe prietenii săi negri drept gorile. Google și-a cerut imediat scuze și a implementat corecții pe termen scurt.

Totuși, doi ani mai târziu, S-a raportat WIRED Soluția Google a fost eliminarea completă a gorilelor din datele de antrenament.

Pe de altă parte, învățarea profundă ne duce cu un pas mai aproape de inteligența artificială generală. Încercând să reproducă mintea umană printr-o colecție cu mai multe straturi de noduri, structurile de învățare profundă nu trebuie să fie instruite cu un set de date inițial mare. Ele iau decizii pe baza informațiilor furnizate și pe logica sistemului.

Că decizia unei rețele neutre nu este transparentă poate părea inutilă, dar înseamnă că reușește să reproducă inteligența umană. De exemplu, nici nu înțelegem pe deplin modul în care ne confruntăm cu propriile noastre gânduri și decizii.

Inteligență artificială pentru toată lumea

În cele din urmă, nu este nevoie să comparăm învățarea mașină versus AI sau învățarea profundă versus învățarea automată, întrucât toate servesc scopurilor diferite. AI descrie conceptul de inteligență în stilul uman în mașini, în timp ce învățarea automată și învățarea profundă sunt eforturi pentru crearea unei AI generale.

Asta nu înseamnă că domeniul AI este complet abstract. Google folosește seturile sale de date masive adăugând AI la aproape toate produsele sale. Gmail a fost recent reînviat cu răspunsuri inteligenteîn timp ce AI Duplex al companiei se derulează în SUA și poate gestionați apelurile telefonice în numele dvs.. Dar nu sunt singurii care pot intra în jocul AI.

Îl poți încerca chiar acum Experimentele AI online Google 5 cele mai bune experimente AI Google pentru a explora inteligența artificialăGoogle are mai multe experimente AI cu care puteți merge și să vă jucați, chiar acum. Datorită învățării automate, pot schimba lumea de mâine cu ajutorul tău. Citeste mai mult .

Credit imagine: sdecoret /Depositphotos