Învățare automată vs. Inteligența artificială: care este diferența?

Mai multe cuvinte la modă sunt folosite frecvent, dar cu semnificații diferite în domeniul tehnologic. Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) sunt exemple. Deși sunt conectate, nu sunt la fel. Vom examina diferențele dintre AI și ML, utilizările lor și viitorul lor.

Ce este inteligența artificială (AI)?

Inteligența artificială (AI) este o ramură a informaticii și a ingineriei care se concentrează pe construirea de mașini capabile de învățare, rezolvarea problemelor, luarea deciziilor și toate celelalte funcții care sunt îndeplinite în mod tradițional de om intelect.

În forma sa cea mai simplă, AI se referă la capacitatea unei mașini de a gândi și de a se comporta oarecum ca o persoană. Cantități masive de date trebuie procesate de sistemele AI pentru a găsi modele și perspective pe care oamenii ar putea să nu le vadă imediat. Aceste sisteme pot lua decizii, pot găsi soluții la probleme sau pot efectua activități folosind cunoștințele pe care le-au dobândit.

Începând cu anii 1950, au existat discuții despre inteligența artificială (AI). Cu toate acestea, evoluțiile recente ale puterii de procesare, datelor mari și tehnicilor de învățare automată au ridicat ștacheta pentru AI. AI este deja o componentă necesară a vieții noastre de zi cu zi, alimentând o varietate de aplicații, inclusiv asistenți virtuali, sisteme de recomandare și vehicule fără șofer. Și în viitor, AI va perturba probabil mult mai multe domenii ale vieții.

Ce este Machine Learning (ML)?

Construirea de metode și modele care permit computerelor să învețe din experiență și să se îmbunătățească în timp fără programare explicită este centrul învățării automate (ML), un subset de artificial inteligenţă. Cu alte cuvinte, este o tehnică de predare a computerelor cum să îndeplinească anumite sarcini, oferindu-le date și permițându-le să învețe din acestea.

Analize predictive, procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și audio și alte domenii pot beneficia toate de pe urma capacităților automate de detectare a modelelor și de învățare ale algoritmilor de învățare automată (ML).

Învățarea automată poate fi împărțită în trei categorii: învățare prin consolidare, învățare nesupravegheată și învățare supravegheată. În învățarea supravegheată, computerul este predat folosind un set de date care a fost etichetat cu ieșirile fiecărei intrări. Învățând corelația dintre variabilele de intrare și de ieșire folosind aceste date etichetate, computerul poate prognoza ieșirile pentru intrări noi.

Învățarea nesupravegheată necesită computerului să recunoască modelele și relațiile pe cont propriu după ce i s-a prezentat un set de date neetichetat. Nu în ultimul rând, în învățarea prin întărire, computerul dobândește noi abilități interacționând cu mediul înconjurător și obținând feedback sub formă de recompense sau penalități pentru anumite acte.

Este posibil ca mașinile să învețe din date și să facă predicții sau alegeri folosind o varietate de abordări și algoritmi, care sunt incluși în subiectul mai larg al învățării automate. În mod similar, învățarea profundă este o ramură a învățării automate care implică expunerea rețelelor neuronale artificiale la volume masive de date pentru a le antrena să recunoască tipare și să facă predicții. Prin urmare, învățarea profundă este un tip foarte specializat și sofisticat de învățare automată care utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi pentru a înțelege modele și relații complexe în date.

Diferențele cheie între AI și ML

Deși AI și ML sunt strâns legate, există câteva caracteristici semnificative care le deosebesc unele de altele. Următoarele sunt câteva dintre distincțiile principale dintre AI și ML:

1. Domeniul de aplicare: domeniul AI este vast și include o varietate de tehnici, inclusiv ML. Dimpotrivă, ML este o ramură a AI care se concentrează pe utilizarea modelelor statistice și a algoritmilor pentru a ajuta computerele să învețe din date și să facă predicții sau alegeri.
2. Abordare: Proiectarea algoritmilor care imită cogniția umană și procesele de luare a deciziilor este o strategie comună de AI. Scopul principal al ML, în schimb, este de a antrena algoritmi pe date pentru a găsi legături și modele care pot fi utilizate pentru a face predicții sau alegeri.
3. Cerințe de date: Folosind reguli și euristici preprogramate, algoritmii AI pot fi creați pentru a funcționa cu seturi de date mici sau chiar fără date. În schimb, seturile mari de date trebuie folosite pentru a antrena algoritmi ML pentru a găsi modele și legături.
4. Flexibilitate: Deși algoritmii AI pot fi proiectați pentru a aborda o varietate de sarcini, aceștia sunt adesea adaptați pentru anumite scopuri. Pe de altă parte, algoritmii ML sunt de obicei mai adaptabili și pot fi utilizați pentru a rezolva o gamă largă de probleme și provocări.
5. Implicarea umană: AI implică adesea construirea de algoritmi care pot completa sau înlocui capacitățile umane sau luarea deciziilor. Pe de altă parte, ML se aplică în general pentru a automatiza procesele repetitive sau pentru a sprijini luarea deciziilor umane.

Cu accent pe simularea cogniției umane și a proceselor de luare a deciziilor, AI este un domeniu mai larg care acoperă o varietate de abordări, inclusiv ML. Scopul învățării automate, în schimb, este de a permite computerelor să învețe din date și să ia predicții sau decizii.

Aplicații ale AI și ML

AI și ML sunt utilizate într-o gamă largă de aplicații, cum ar fi:

1. Procesare lingvistică naturală (NLP): Utilizările includ chatbot, analiza sentimentelor, recunoașterea vorbirii și traducerea limbii.
2. Detectarea fraudelor, managementul riscurilor și optimizarea portofoliului sunt aplicații în sectorul financiar.
3. Sisteme pentru a face recomandări: exemplele includ sugestii pentru cărți și filme, precum și pentru produse.
4. Identificarea feței, detectarea obiectelor și recunoașterea scenei sunt doar câteva utilizări pentru Tehnologia de recunoaștere a imaginii și video AI.
5. Automobilele cu conducere autonomă și dronele sunt două exemple de vehicule autonome în uz.
6. Planificarea diagnosticului și tratamentului, găsirea de noi medicamente și urmărirea pacienților sunt toate aplicații în industria sănătății.

Potențialul AI și ML de a aduce schimbări transformatoare în diferite domenii devine din ce în ce mai evident pe măsură ce aplicațiile lor devin mai diverse și mai sofisticate. Aceste tehnologii sunt poziționate să aibă un impact profund asupra viitorului industriilor, permițând companiilor și organizațiilor să-și eficientizeze operațiunile, să reducă costurile și să ia decizii mai bune.

Beneficiile și dezavantajele AI și ale învățării automate

Două dintre cele mai fascinante și promițătoare tehnologii ale zilelor noastre sunt inteligența artificială și învățarea automată.

Ei au puterea de a schimba o varietate de fațete ale vieții noastre, inclusiv relațiile dintre noi, oamenii și mediul din jurul nostru, precum și modul în care lucrăm și învățăm. Deși AI și ML au multe avantaje, există și probleme etice semnificative care trebuie luate în considerare.

De exemplu, există griji cu privire la modul în care AI poate afecta angajarea si economia. De asemenea, este important să ne asigurăm că noile tehnologii sunt create și implementate într-un mod care respectă autonomia și confidențialitatea oamenilor.

Inteligența artificială și învățarea automată au o influență masivă

Cele două tehnologii care modifică multe fațete ale vieții noastre, AI și ML, sunt separate, dar legate. În timp ce ML este o tehnologie special utilizată în domeniul AI, AI este un domeniu mult mai mare care încorporează multe alte tehnologii.

Atât AI, cât și ML sunt gata să modifice numeroase industrii în anii următori. Au o gamă largă de aplicații în domenii, inclusiv asistența medicală, bancar și transport. Ele ridică, de asemenea, provocări societale și etice semnificative, precum orice tehnologie nouă, care trebuie abordate.