Μηχανική Μάθηση vs. Τεχνητή Νοημοσύνη: Ποια είναι η διαφορά;

Αρκετές τσιτάτα χρησιμοποιούνται συχνά αλλά με διαφορετική σημασία στον τεχνολογικό τομέα. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) είναι παραδείγματα. Αν και συνδέονται, δεν είναι το ίδιο. Θα εξετάσουμε τις διακρίσεις μεταξύ AI και ML, τις χρήσεις τους και το μέλλον τους.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας κλάδος της επιστήμης και της μηχανικής υπολογιστών που επικεντρώνεται στην κατασκευή μηχανών που είναι ικανές της μάθησης, της επίλυσης προβλημάτων, της λήψης αποφάσεων και όλων των άλλων λειτουργιών που εκτελούνται παραδοσιακά από τον άνθρωπο διάνοια.

Στην απλούστερη μορφή της, η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στην ικανότητα μιας μηχανής να σκέφτεται και να συμπεριφέρεται κάπως σαν άτομο. Τεράστιες ποσότητες δεδομένων πρέπει να υποβάλλονται σε επεξεργασία από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης προκειμένου να βρεθούν μοτίβα και ιδέες που οι άνθρωποι μπορεί να μην δουν αμέσως. Αυτά τα συστήματα μπορούν στη συνέχεια να λάβουν αποφάσεις, να βρουν λύσεις σε ζητήματα ή να εκτελέσουν δραστηριότητες χρησιμοποιώντας τη γνώση που έχουν αποκτήσει.

Από τη δεκαετία του 1950, υπήρξαν συζητήσεις για την τεχνητή νοημοσύνη (AI). Ωστόσο, οι πρόσφατες εξελίξεις στην ισχύ επεξεργασίας, τα μεγάλα δεδομένα και τις τεχνικές μηχανικής εκμάθησης έχουν ανεβάσει τον πήχη για την τεχνητή νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη απαραίτητο στοιχείο της καθημερινής μας ζωής, τροφοδοτώντας μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένων των εικονικών βοηθών, συστημάτων συστάσεων και οχημάτων χωρίς οδηγό. Και στο μέλλον, Η τεχνητή νοημοσύνη πιθανότατα θα διαταράξει πολλούς περισσότερους τομείς της ζωής.

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση (ML);

Δημιουργία μεθόδων και μοντέλων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν από την εμπειρία και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου χωρίς ρητό προγραμματισμό είναι το επίκεντρο της μηχανικής μάθησης (ML), ένα υποσύνολο τεχνητών νοημοσύνη. Με άλλα λόγια, είναι μια τεχνική για τη διδασκαλία των υπολογιστών πώς να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες παρέχοντάς τους δεδομένα και αφήνοντάς τους να μάθουν από αυτά.

Προγνωστική ανάλυση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η αναγνώριση εικόνας και ήχου και άλλα πεδία μπορούν όλα να επωφεληθούν από τις δυνατότητες αυτόματης ανίχνευσης προτύπων και εκμάθησης των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML).

Η μηχανική μάθηση μπορεί να χωριστεί σε τρεις κατηγορίες: ενισχυτική μάθηση, μάθηση χωρίς επίβλεψη και μάθηση με επίβλεψη. Στην εποπτευόμενη μάθηση, ο υπολογιστής διδάσκεται χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων που έχει επισημανθεί με τις εξόδους κάθε εισόδου. Μαθαίνοντας τη συσχέτιση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου χρησιμοποιώντας αυτά τα δεδομένα με ετικέτα, ο υπολογιστής μπορεί να προβλέψει εξόδους για νέες εισόδους.

Η μάθηση χωρίς επίβλεψη απαιτεί από τον υπολογιστή να αναγνωρίζει μοτίβα και σχέσεις από μόνος του αφού παρουσιαστεί με ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα. Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό, στην ενισχυτική μάθηση, ο υπολογιστής αποκτά νέες δεξιότητες αλληλεπιδρώντας με το περιβάλλον του και λαμβάνοντας ανατροφοδότηση με τη μορφή ανταμοιβών ή κυρώσεων για συγκεκριμένες πράξεις.

Είναι δυνατό για τις μηχανές να μαθαίνουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις ή επιλογές χρησιμοποιώντας μια ποικιλία προσεγγίσεων και αλγορίθμων, που περιλαμβάνονται στο ευρύτερο θέμα της μηχανικής μάθησης. Ομοίως, Η βαθιά μάθηση είναι ένας κλάδος της μηχανικής μάθησης Αυτό συνεπάγεται την έκθεση των τεχνητών νευρωνικών δικτύων σε τεράστιους όγκους δεδομένων προκειμένου να εκπαιδεύονται να αναγνωρίζουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις. Ως εκ τούτου, η βαθιά μάθηση είναι ένας εξαιρετικά εξειδικευμένος και εξελιγμένος τύπος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα πολλαπλών επιπέδων για την κατανόηση πολύπλοκων μοτίβων και σχέσεων στο δεδομένα.

Βασικές διαφορές μεταξύ AI και ML

Αν και το AI και το ML συνδέονται στενά, υπάρχουν αρκετά σημαντικά χαρακτηριστικά που τα ξεχωρίζουν το ένα από το άλλο. Ακολουθούν μερικές από τις κύριες διακρίσεις μεταξύ AI και ML:

1. Πεδίο εφαρμογής: Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης είναι τεράστιο και περιλαμβάνει μια ποικιλία τεχνικών, συμπεριλαμβανομένης της ML. Αντίθετα, η ML είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στη χρήση στατιστικών μοντέλων και αλγορίθμων για να βοηθήσει τους υπολογιστές να μάθουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις ή επιλογές.
2. Προσέγγιση: Ο σχεδιασμός αλγορίθμων που μιμούνται την ανθρώπινη γνώση και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων είναι μια κοινή στρατηγική τεχνητής νοημοσύνης. Ο κύριος στόχος της ML, αντίθετα, είναι να εκπαιδεύσει αλγόριθμους σε δεδομένα για την εύρεση συνδέσμων και μοτίβων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να γίνουν προβλέψεις ή επιλογές.
3. Απαιτήσεις δεδομένων: Χρησιμοποιώντας προ-προγραμματισμένους κανόνες και ευρετικές μεθόδους, μπορούν να δημιουργηθούν αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης για να λειτουργούν με λίγα σύνολα δεδομένων ή ακόμη και με καθόλου δεδομένα. Αντίθετα, μεγάλα σύνολα δεδομένων πρέπει να χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αλγορίθμων ML προκειμένου να βρουν μοτίβα και συνδέσμους.
4. Ευελιξία: Ενώ οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να σχεδιαστούν για να αντιμετωπίσουν μια ποικιλία εργασιών, συχνά προσαρμόζονται για συγκεκριμένους σκοπούς. Από την άλλη πλευρά, οι αλγόριθμοι ML είναι συνήθως πιο προσαρμόσιμοι και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επίλυση ενός ευρέος φάσματος ζητημάτων και προκλήσεων.
5. Ανθρώπινη συμμετοχή: Η τεχνητή νοημοσύνη συχνά συνεπάγεται την κατασκευή αλγορίθμων που μπορούν να συμπληρώσουν ή να αντικαταστήσουν τις ανθρώπινες ικανότητες ή τη λήψη αποφάσεων. Από την άλλη πλευρά, η ML εφαρμόζεται γενικά για την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων διαδικασιών ή την υποστήριξη της ανθρώπινης λήψης αποφάσεων.

Με έμφαση στην προσομοίωση της ανθρώπινης γνώσης και των διαδικασιών λήψης αποφάσεων, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ευρύτερο πεδίο που καλύπτει μια ποικιλία προσεγγίσεων, συμπεριλαμβανομένης της ML. Ο στόχος της μηχανικής μάθησης, αντίθετα, είναι να επιτρέψει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να λαμβάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις.

Εφαρμογές AI και ML

Το AI και το ML χρησιμοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών όπως:

1. Φυσική Γλωσσική Επεξεργασία (NLP): Οι χρήσεις περιλαμβάνουν chatbots, ανάλυση συναισθημάτων, αναγνώριση ομιλίας και μετάφραση γλώσσας.
2. Η ανίχνευση απάτης, η διαχείριση κινδύνου και η βελτιστοποίηση χαρτοφυλακίου είναι εφαρμογές στον χρηματοπιστωτικό τομέα.
3. Συστήματα για την υποβολή προτάσεων: Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν την υποβολή προτάσεων για βιβλία και ταινίες, καθώς και για προϊόντα.
4. Η αναγνώριση προσώπου, η ανίχνευση αντικειμένων και η αναγνώριση σκηνής είναι μερικές μόνο χρήσεις Τεχνολογία αναγνώρισης εικόνας και βίντεο AI.
5. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και τα drones είναι δύο παραδείγματα αυτόνομων οχημάτων που χρησιμοποιούνται.
6. Ο σχεδιασμός για τη διάγνωση και τη θεραπεία, η εύρεση νέων φαρμάκων και η παρακολούθηση των ασθενών είναι όλες εφαρμογές στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης.

Η δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης και της ML να επιφέρει μετασχηματιστικές αλλαγές σε διάφορους τομείς γίνεται ολοένα και πιο εμφανής καθώς οι εφαρμογές τους γίνονται πιο διαφορετικές και εξελιγμένες. Αυτές οι τεχνολογίες είναι σε θέση να έχουν βαθύ αντίκτυπο στο μέλλον των βιομηχανιών, επιτρέποντας σε εταιρείες και οργανισμούς να εξορθολογίσουν τις δραστηριότητές τους, να μειώσουν το κόστος και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις.

Οφέλη και μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης

Δύο από τις πιο συναρπαστικές και πολλά υποσχόμενες τεχνολογίες της εποχής μας είναι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση.

Έχουν τη δύναμη να αλλάξουν διάφορες πτυχές της ζωής μας, συμπεριλαμβανομένων των σχέσεών μας μεταξύ μας, των ανθρώπων και του περιβάλλοντος γύρω μας, καθώς και του τρόπου με τον οποίο εργαζόμαστε και μαθαίνουμε. Αν και το AI και το ML έχουν πολλά πλεονεκτήματα, υπάρχουν επίσης σημαντικά ηθικά ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη.

Για παράδειγμα, υπάρχουν ανησυχίες για πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επηρεάσει την απασχόληση και την οικονομία. Είναι επίσης σημαντικό να βεβαιωθείτε ότι οι νέες τεχνολογίες δημιουργούνται και εφαρμόζονται με τρόπο που σέβεται την αυτονομία και το απόρρητο των ανθρώπων.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν τεράστια επιρροή

Οι δύο τεχνολογίες που αλλάζουν πολλές πτυχές της ζωής μας, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML, είναι ξεχωριστές αλλά σχετίζονται. Ενώ η ML είναι μια συγκεκριμένη τεχνολογία που χρησιμοποιείται στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα πολύ μεγαλύτερο πεδίο που ενσωματώνει πολλές άλλες τεχνολογίες.

Τόσο η τεχνητή νοημοσύνη όσο και η ML είναι έτοιμες να αλλάξουν πολλές βιομηχανίες τα επόμενα χρόνια. Έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, οι τράπεζες και οι μεταφορές. Αναφέρουν επίσης σημαντικές κοινωνικές και ηθικές προκλήσεις, όπως κάθε νέα τεχνολογία, που πρέπει να αντιμετωπιστούν.