Masinõpe vs. Tehisintellekt: mis vahe on?

Tehnoloogiavaldkonnas kasutatakse sageli, kuid erineva tähendusega moesõnu. Näited on tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML). Kuigi need on omavahel seotud, pole need samad. Uurime AI ja ML erinevusi, nende kasutusalasid ja tulevikku.

Mis on tehisintellekt (AI)?

Tehisintellekt (AI) on arvutiteaduse ja inseneriteaduse haru, mis keskendub selliste masinate ehitamisele, mis suudavad õppimisest, probleemide lahendamisest, otsuste tegemisest ja kõigist muudest funktsioonidest, mida inimene traditsiooniliselt täidab intellekt.

Kõige lihtsamal kujul viitab tehisintellekt masina võimele mõelda ja käituda mõnevõrra nagu inimene. Tehisintellektisüsteemid peavad töötlema tohutul hulgal andmeid, et leida mustreid ja teadmisi, mida inimesed ei pruugi kohe näha. Need süsteemid saavad seejärel teha otsuseid, leida probleemidele lahendusi või sooritada tegevusi, kasutades saadud teadmisi.

Alates 1950. aastatest on arutletud tehisintellekti (AI) üle. Kuid hiljutised arengud töötlemisvõimsuse, suurte andmete ja masinõppe tehnikate vallas on tehisintellekti latti tõstnud. AI on juba meie igapäevaelu vajalik komponent, mis toidab mitmesuguseid rakendusi, sealhulgas virtuaalseid assistente, soovitussüsteeme ja juhita sõidukeid. Ja tulevikus, AI häirib tõenäoliselt palju rohkem eluvaldkondi.

Mis on masinõpe (ML)?

Meetodite ja mudelite loomine, mis võimaldavad arvutitel kogemustest õppida ja aja jooksul paremaks muutuda ilma selgesõnalise programmeerimiseta on masinõppe (ML) keskmes, mis on tehisliku alamhulk intelligentsus. Teisisõnu, see on tehnika, millega õpetatakse arvutitele teatud ülesandeid täitma, pakkudes neile andmeid ja lastes neil neist õppida.

Ennustav analüüs, loomuliku keele töötlemine, pildi- ja helituvastus ning muud väljad saavad kõik kasu masinõppe algoritmide automaatse mustrite tuvastamise ja õppimise võimalustest.

Masinõppe võib jagada kolme kategooriasse: tugevdusõpe, juhendamata õpe ja juhendatud õpe. Juhendatud õppe puhul õpetatakse arvutit kasutades andmestikku, mis on märgistatud iga sisendi väljunditega. Õppides nende märgistatud andmete abil sisend- ja väljundmuutujate vahelise korrelatsiooni, saab arvuti prognoosida värskete sisendite väljundeid.

Järelevalveta õppimine nõuab, et arvuti tunneks pärast märgistamata andmestiku esitamist mustrid ja seosed ise ära. Viimaseks, kuid mitte vähemtähtsaks, omandab arvuti õppimise käigus uusi oskusi, suheldes ümbritsevaga ja saades tagasisidet preemiate või karistuste kujul teatud tegude eest.

Masinatel on võimalik andmete põhjal õppida ning teha ennustusi või valikuid, kasutades erinevaid lähenemisviise ja algoritme, mis on kaasatud laiemasse masinõppe teemasse. Samamoodi süvaõpe on masinõppe haru mis hõlmab tehisnärvivõrkude eksponeerimist tohututele andmemahtudele, et koolitada neid mustreid ära tundma ja ennustusi tegema. Seetõttu on süvaõpe väga spetsialiseerunud ja keerukas masinõppe tüüp, mida kasutatakse mitmekihilised tehisnärvivõrgud, et mõista keerulisi mustreid ja seoseid andmeid.

Peamised erinevused AI ja ML vahel

Kuigi AI ja ML on omavahel tihedalt seotud, on mitmeid olulisi omadusi, mis neid üksteisest eristavad. Järgmised on mõned peamised erinevused AI ja ML vahel.

1. Ulatus: AI valdkond on lai ja hõlmab mitmesuguseid tehnikaid, sealhulgas ML. Seevastu ML on AI haru, mis keskendub statistiliste mudelite ja algoritmide kasutamisele, et aidata arvutitel andmetest õppida ning teha ennustusi või valikuid.
2. Lähenemisviis: inimese tunnetus- ja otsustusprotsesse jäljendavate algoritmide kavandamine on levinud tehisintellekti strateegia. ML-i peamine eesmärk on seevastu koolitada andmetel algoritme, et leida linke ja mustreid, mida saab kasutada prognooside või valikute tegemiseks.
3. Andmenõuded: Eelprogrammeeritud reeglite ja heuristiliste meetodite abil saab luua AI-algoritme, mis töötavad vähese andmekogumiga või isegi andmete puudumisega. Seevastu mustrite ja linkide leidmiseks tuleb ML-algoritmide koolitamiseks kasutada suuri andmekogumeid.
4. Paindlikkus: kuigi tehisintellekti algoritme saab kujundada mitmesuguste ülesannete lahendamiseks, kohandatakse neid sageli teatud eesmärkide jaoks. Teisest küljest on ML-algoritmid tavaliselt paremini kohandatavad ja neid saab kasutada paljude probleemide ja väljakutsete lahendamiseks.
5. Inimese kaasatus: tehisintellekt hõlmab sageli algoritmide koostamist, mis võivad täiendada või asendada inimese võimeid või otsustusprotsessi. Teisest küljest kasutatakse ML-i üldiselt korduvate protsesside automatiseerimiseks või inimeste otsuste tegemise toetamiseks.

Keskendudes inimese tunnetuse ja otsustusprotsesside simuleerimisele, on AI suurem valdkond, mis hõlmab erinevaid lähenemisviise, sealhulgas ML. Masinõppe eesmärk on seevastu võimaldada arvutitel andmetest õppida ja teha ennustusi või otsuseid.

AI ja ML rakendused

AI ja ML kasutatakse paljudes rakendustes, näiteks:

1. Loomulik keeleline töötlemine (NLP): kasutusaladeks on vestlusrobotid, tundeanalüüs, kõnetuvastus ja keele tõlge.
2. Pettuste avastamine, riskijuhtimine ja portfelli optimeerimine on rakendused finantssektoris.
3. Süsteemid soovituste andmiseks: näiteks raamatute ja filmide ning toodete kohta soovituste tegemine.
4. Näo tuvastamine, objekti tuvastamine ja stseeni tuvastamine on vaid mõned kasutusvõimalused AI pildi- ja videotuvastustehnoloogia.
5. Isejuhtivad autod ja droonid on kaks näidet kasutatavatest autonoomsetest sõidukitest.
6. Diagnoosimise ja ravi planeerimine, uute ravimite leidmine ja patsientide jälgimine on kõik tervishoiutööstuse rakendused.

AI ja ML potentsiaal tuua esile transformatiivseid muutusi erinevates valdkondades muutub üha ilmsemaks, kuna nende rakendused muutuvad mitmekesisemaks ja keerukamaks. Nendel tehnoloogiatel on suur mõju tööstuse tulevikule, võimaldades ettevõtetel ja organisatsioonidel oma tegevust sujuvamaks muuta, kulusid vähendada ja paremaid otsuseid teha.

AI ja masinõppe eelised ja puudused

Tänapäeva kaks kõige põnevamat ja paljutõotavamat tehnoloogiat on tehisintellekt ja masinõpe.

Neil on võim muuta meie elu erinevaid tahke, sealhulgas meie suhteid üksteisega, meid ümbritsevaid inimesi ja keskkonda, aga ka seda, kuidas me töötame ja õpime. Kuigi tehisintellektil ja ML-l on palju eeliseid, on ka olulisi eetilisi probleeme, millega tuleb arvestada.

Näiteks on muresid kuidas tehisintellekt võib mõjutada tööhõivet ja majandust. Samuti on oluline tagada, et uusi tehnoloogiaid luuakse ja rakendatakse viisil, mis austab inimeste autonoomiat ja privaatsust.

Tehisintellektil ja masinõppel on tohutu mõju

Kaks tehnoloogiat, mis muudavad meie elu paljusid tahke, AI ja ML, on eraldi, kuid seotud. Kuigi ML on tehisintellekti valdkonnas kasutatav konkreetne tehnoloogia, on AI palju suurem valdkond, mis hõlmab paljusid muid tehnoloogiaid.

Nii AI kui ka ML võivad lähiaastatel muuta paljusid tööstusharusid. Neil on lai valik rakendusi sellistes valdkondades nagu tervishoid, pangandus ja transport. Need toovad esile ka olulisi ühiskondlikke ja eetilisi väljakutseid, nagu iga uue tehnoloogia puhul, millega tuleb tegeleda.