Sügav õppimine vs. Masinõpe vs. AI: Kuidas neil koos läheb?

Reklaam

Järgmine suur asi tehnoloogias on masinõpe. Või on sügav õppimine? Võib-olla on tehisintellekt. Kui leiate, et olete nende kolme erinevuse tõttu sassis, pole te üksi.

Kunagi ei tohiks kasutada võimalust hüpoteegi loomiseks ja riskikapitali raha väljaviimiseks, mõned tehnoloogiaettevõtted on kasutanud kõiki kolme vaheldumisi. Ehkki nad kõik kuuluvad sama laia vihmavarju alla, on nende vahel mõned olulised erinevused.

Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt, mida tavaliselt nimetatakse AI-ks, on pigem mõiste kui süsteem. Intelligentsust tajutakse kui ainulaadset inimlikku joont. Traditsiooniliselt arvatakse, et masinad saavad teadmisi, kuid mitte arukust ega tarkust. Arvutiteadlane Alan Turing veetis suurema osa oma elust, kaaludes, kas masinad suudavad mõelda.

Ta mõtles välja Turingi test Mis on Turingi test ja kas seda kunagi võidetakse?Turingi testi eesmärk on teha kindlaks, kas masinad mõtlevad. Kas Eugene Goostmani programm läbis Turingi testi tõesti või tegid loojad lihtsalt petmise? Loe rohkem

mille eesmärk on teha kindlaks, kas masin suudab intelligentset käitumist näidata, mitte tingimata intelligentsena. See on oluline erinevus, kuna me ei mõista ikka veel ise mõtteid ega intelligentsust täielikult.

Intelligentsuse määratlemise asemel loodame luua masinaid, mis suudaksid arukalt käituda.

Selle asemel, et olla tehnoloogia ise, on AI süsteemide kirjeldamise vahend. Neid süsteeme saab märgistada kui kitsas AI ja üldine AI. Kitsas AI on süsteem, mis on intelligentne, kuid ainult konkreetse ülesande jaoks. Üldine AI on tüüp, kellele oleme popkultuurist rohkem tuttavad.

Seda tüüpi süsteemid suudaksid kuvada kõiki inimese intelligentsuse elemente. Skynet Terminatori filmifrantsiisilt ehk HAL aastast 2001: Kosmose odüsseia on väljamõeldud näited General AI-st. Vaatamata sellele, mida filmid teile räägivad, poleks kõik üldised AI-süsteemid inimkonna hävitamiseks väljas.

Mis on masinõpe?

Me kõik teame, et andmed võivad olla kasulikud. Olenemata sellest, kas see teab, millist teed minna kontorisse, või hoiab silma peal oma tervisel, teavad andmed meie otsustest ja juhendavad meid kogu elu jooksul. Kuid me genereerime iga päev nii palju, et meil, inimestel, on seda võimatu analüüsida.

Niisiis, me peaksime saama masinad, mis meie eest rasket tõstmist teeksid.

Google'i oma masinõppe kursus Mis on masinõpe? Google'i tasuta kursus murrab selle teie jaoks mahaGoogle on välja töötanud tasuta veebikursuse, et õpetada teile masinõppe põhialuseid. Loe rohkem võtab masinõppe kokku kui “andmete kasutamine küsimustele vastamiseks”. Nad jaotavad selle kaheks osaks: koolitus ja ennustused. Kujutage ette, et teil on piltide kollektsioon kujunditega, mida tahtsite ära tunda. Kui pildid sisestatakse masinõppe algoritmi, hakkab süsteem õppima selle kuju funktsioone.

Uue kujutise ilmnemisel võrreldakse kuju treeningandmete elementidega, et teha kindlaks, kas see sobib.

Ehkki te ei pruugi seda tuvastada, on isikupärastatud otsingutulemid, Spotify esitusloendid ja Amazoni tootesoovitused ka masinõppe tulemus. Netflix kasutab isegi masinõppe algoritme isikupärastage kuvatavat kaanekujundust.

Mis on sügav õppimine?

Ehkki me ei mõista intelligentsust täielikult, on teadlastel õnnestunud näidata, et aju genereerib teavet keeruka neuronite võrgu kaudu. Meie aju koosneb neist elektrilistest ühendustest, mis moodustavad närviradu. Need rajad kannavad teavet meie keha ümber, võimaldades meil liikuda, hingata ja mõelda.

Kui aga kõik need närvirajad oleksid üksteisest sõltumatud, oleks meie reaktsiooniaeg uskumatult aeglane ja me ei pruugi olla võimelised sidemeid mõtete vahel looma. Süsteemi edu taga on kõigi nende radade vaheline seos, mis põhjustab samaaegset andmetöötlust.

Süvaõpe on meetod selle tiheda neuronite võrgu reprodutseerimiseks. Käsitsedes mitut andmevoogu korraga, on arvutid suutnud vähendada andmete töötlemiseks kuluvat aega. Selle tehnika rakendamine sügavale õppimisele on andnud alust kunstlikud närvivõrgud Mis on närvivõrgud ja kuidas need toimivad?Neuraalvõrgud on järgmine suur asi, kui tegemist on raskete arvutuste ja nutikate algoritmidega. Siit saate teada, kuidas nad töötavad ja miks nad on nii hämmastavad. Loe rohkem .

Need võrgud koosnevad rea sõlmedest. Andmete vastuvõtmiseks on sisendsõlmed, saadud andmete väljundisõlmed ja keskel asuvad varjatud sõlmede kihid. Eesmärk on muuta sisendandmed millekski, mida väljundisõlmed saavad kasutada. Seal tulevad varjatud kihid sisse. Andmete edenedes nende varjatud sõlmede kaudu kasutab närvivõrk loogikat, et otsustada, millisele sõlmele andmed järgmisesse edastada.

Masinõpe vs. AI vs. Sügav õppimine

Ehkki masinõpe on võimas tööriist, mis aitab meil mõista meie loodud tohutut hulka andmeid, ei avalda see iseseisvat mõtlemist. Algoritmi on kavandanud programmeerijad ja nad määravad reeglid, mida masinõppe süsteem peab mängima. Arendajate eelarvamused, olgu nad siis teadlikud või mitte, mõjutavad tagajärgi.

Üks esimesi masinõppe olulisi tagasilööke tuli ühe Google'i inseneri viisakalt kokku. Aastal 2015 märkas ta, et ettevõtte foto tuvastamise algoritm tähistas teda ja tema mustanahalisi sõpru gorilladeks. Google vabandas ja rakendas lühiajalisi parandusi.

Kaks aastat hiljem Juhtmega teatatud Google'i lahendus oli gorillade eemaldamine treeninguandmetest täielikult.

Teisalt viib sügav õppimine meid sammu lähemale üldisele tehisintellektile. Üritades inimmeelt paljuski mitmekihilise sõlmekogu abil korrata, ei pea sügava õppe struktuure koolitama suure algse andmekogumiga. Nad teevad otsuseid esitatud teabe ja süsteemi loogika põhjal.

See, et neutraalse võrgu otsuste tegemine pole läbipaistev, võib tunduda häirimatu, kuid see tähendab, et see õnnestub inimese intelligentsust kopeerida. Näiteks ei saa me isegi täielikult aru, kuidas tuleme välja oma mõtete ja otsustega.

Tehisintellekt kõigile

Lõpuks ei ole vaja võrrelda masinõpet AI-ga või sügavat õppimist versus masinõpet, kuna need kõik täidavad erinevaid eesmärke. AI kirjeldab inimese stiilis intelligentsuse mõistet masinates, samas kui masinõpe ja sügav õppimine on jõupingutused üldise AI loomiseks.

See ei tähenda, et AI väli oleks täiesti abstraktne. Google kasutab oma massilisi andmekogumeid, lisades AI peaaegu kõigile oma toodetele. Gmail oli hiljuti uuendatud nutikate vastustega, samal ajal kui ettevõtte Duplex AI levib üle USA ja saab seda teha teie nimel telefonikõnesid käsitlema. Kuid nad pole ainsad, kes saavad AI mängust osa.

Saate seda kohe enda jaoks proovida Google'i veebipõhised AI katsed 5 parimat Google AI eksperimenti tehisintellekti uurimiseksGoogle'il on mitu AI-eksperimenti, millega saate praegu minna ja mängida. Tänu masinõppele saavad nad teie abiga homse maailma muuta. Loe rohkem .

Pildikrediit: sdecoret /Depositphotos