Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to obecnie dwa z najczęściej omawianych tematów technologicznych. Ale jaka jest między nimi różnica? Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki skupiająca się na opracowywaniu maszyn, które mogą myśleć i zachowywać się jak ludzie.
Z drugiej strony uczenie maszynowe to metoda uczenia komputerów uczenia się na danych bez wyraźnego programowania. W tym artykule zbadamy różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym, a także ich zastosowania w biznesie i poza nim.
Co to jest AI?
Badania nad sztuczną inteligencją zajmują się kwestią tworzenia komputerów zdolnych do inteligentnego zachowania.
Istnieją trzy rodzaje sztucznej inteligencji - słaba, silna i ogólna. Słaba sztuczna inteligencja jest zaprogramowana do wykonywania jednego konkretnego zadania, takiego jak gra w szachy lub identyfikacja przedmiotów. Silna sztuczna inteligencja może zrobić wszystko, co potrafi człowiek, a ogólna sztuczna inteligencja to sztuczna inteligencja, która z czasem może ewoluować i ulepszać się.
Co to jest ML?
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który zajmuje się kwestią tworzenia systemów komputerowych, które mogą uczyć się na podstawie danych. Algorytmy uczenia maszynowego służą do automatycznego wykrywania wzorców w danych, a następnie wykorzystują te wzorce do formułowania prognoz lub rekomendacji.
Uczenie maszynowe ma dwa rodzaje: nadzorowane i nienadzorowane.
Uczenie nadzorowane polega na tym, że system komputerowy otrzymuje zestaw danych treningowych, a następnie do algorytmu należy uczenie się na podstawie tych danych i przewidywanie. Uczenie bez nadzoru to sytuacja, w której system komputerowy otrzymuje dane, ale nie mówi, co z nimi zrobić.
Będzie musiał uczyć się na podstawie samych danych i próbować znaleźć wzorce lub zależności.
8 różnic między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym
Chociaż ludzie mają tendencję do używania tych dwóch terminów zamiennie, w rzeczywistości istnieją między nimi pewne kluczowe różnice. Sztuczna inteligencja opiera się na tworzeniu maszyn, które mogą myśleć i uczyć się jak ludzie, podczas gdy uczenie maszynowe to zdolność komputerów do samodzielnego uczenia się poprzez analizę danych.
- Sztuczna inteligencja opiera się na tworzeniu maszyn, które mogą myśleć i uczyć się jak ludzie, podczas gdy uczenie maszynowe to zdolność komputerów do samodzielnego uczenia się poprzez analizę danych.
- Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, co oznacza, że całe uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja, ale nie cała sztuczna inteligencja to uczenie maszynowe.
- Uczenie maszynowe koncentruje się na uczeniu komputerów, jak uczyć się z danych, podczas gdy sztuczna inteligencja polega na tworzeniu maszyn, które mogą myśleć i zachowywać się jak ludzie.
- Uczenie maszynowe jest wykorzystywane głównie do analiz predykcyjnych, podczas gdy sztuczna inteligencja może być wykorzystywana zarówno do analiz predykcyjnych, jak i do podejmowania decyzji.
- Algorytmy uczenia maszynowego opierają się głównie na statystyce i prawdopodobieństwie, podczas gdy algorytmy sztucznej inteligencji mogą również opierać się na regułach i heurystyce.
- Uczenie maszynowe jest wykorzystywane głównie do analizy danych w celu znalezienia wzorców, podczas gdy sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do generowania nowych danych lub wiedzy.
- Uczenie maszynowe jest wykorzystywane głównie do uczenia nadzorowanego, podczas gdy sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do uczenia bez nadzoru.
- Algorytmy uczenia maszynowego są optymalizowane głównie pod kątem dokładności, podczas gdy algorytmy sztucznej inteligencji można również optymalizować pod kątem innych czynników, takich jak wydajność obliczeniowa lub interpretowalność.
Jakie są przykłady zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego?
Dzieje się tak dzięki zastosowaniu algorytmów, które analizują dane, a następnie dokonują prognoz lub decyzji na podstawie tych danych.
Istnieje wiele różnych aplikacji do uczenia maszynowego, od osobistych asystentów, takich jak Siri i Google Now, po zapobieganie oszustwom i diagnostykę raka.
Oto kilka innych przykładów wykorzystania uczenia maszynowego:
- Pojazdy autonomiczne
- Wykrywanie oszustw
- Rozpoznawanie mowy
- Przewidywanie zachowań konsumentów
Z drugiej strony sztuczna inteligencja jest bardziej ogólnym terminem odnoszącym się do każdego rodzaju sztucznej inteligencji, w tym uczenia maszynowego. Tak więc, chociaż całe uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja, nie każda sztuczna inteligencja to uczenie maszynowe. Inne przykłady sztucznej inteligencji to:
- roboty
- Wirtualni asystenci
- Wizja komputerowa
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Robotyka
Ogólnie rzecz biorąc, badania nad sztuczną inteligencją zajmują się kwestią tworzenia komputerów zdolnych do inteligentnego zachowania. Podczas gdy uczenie maszynowe koncentruje się na umożliwieniu komputerom samodzielnego uczenia się, bez wyraźnego programowania.
Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, a zatem podlega szerszemu ogólnemu terminowi sztucznej inteligencji.
Dlaczego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ważne?
AI i ML są ważne, ponieważ umożliwiają firmom automatyzację zadań, oszczędzając czas i pieniądze. Można je również wykorzystać do podejmowania lepszych decyzji, dostarczając wglądu, który nie byłby możliwy w przypadku samej ludzkiej inteligencji.
Ponadto AI i ML stają się coraz ważniejsze, gdy wkraczamy w erę dużych zbiorów danych. Ponieważ każdego dnia generowanych jest coraz więcej danych, firmy potrzebują sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby przeglądać te dane i znajdować spostrzeżenia, które pomogą im podejmować lepsze decyzje.
AI i ML są również ważne, ponieważ oferują przewagę konkurencyjną. Firmy, które będą w stanie wykorzystać te technologie, będą w stanie uzyskać znaczącą przewagę nad konkurencją.
Jakie są problemy z AI?
Niektóre problemy związane ze sztuczną inteligencją obejmują utratę pracy, ponieważ maszyny mogą wykonywać wiele prac tradycyjnie wykonywanych przez ludzi. Istnieje również kwestia stronniczości, ponieważ dane wykorzystywane do uczenia algorytmów mogą być stronnicze, co z kolei może prowadzić do stronniczych wyników.
Ponadto istnieje możliwość nadużyć, ponieważ sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do szkodliwych celów, takich jak tworzenie fałszywych wiadomości lub wykorzystywanie w cyberatakach.
AI vs Machine Learning – co jest lepsze?
Nie ma prostej odpowiedzi na to pytanie. Zarówno AI, jak i ML są ważne, a który z nich jest lepszy, zależy od konkretnej aplikacji. Na przykład, jeśli chcesz zautomatyzować zadanie, sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie lepszą opcją.
Jeśli potrzebujesz przewidywać przyszłe wydarzenia, ML prawdopodobnie będzie lepszą opcją.
Ogólnie rzecz biorąc, firmy powinny dążyć do wykorzystania zarówno sztucznej inteligencji, jak i uczenia maszynowego, aby uzyskać maksymalne korzyści z tych technologii. Sztuczna inteligencja może zapewnić możliwość automatyzacji zadań, podczas gdy ML może zapewnić możliwość podejmowania lepszych decyzji.
Korzystając z obu technologii, firmy będą mogły czerpać pełne korzyści z każdej z nich.
Szybkie linki
- Najlepsze automatyczne sekretarki
- Lista najlepszych maszyn wirtualnych dla systemu Linux
- Co to jest techniczne SEO i jak to zrobić? + Techniczna lista kontrolna SEO
Wniosek — AI kontra uczenie maszynowe 2024
Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w pewnym stopniu się pokrywają, nie są one tym samym. Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja to proces, podczas gdy uczenie maszynowe to technika.
Ta pierwsza polega na podejmowaniu decyzji w oparciu o z góry ustalone zasady, podczas gdy ta druga może się z czasem udoskonalać, „ucząc się” na doświadczeniu. Istnieje wiele różnych zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zarówno w biznesie, jak i poza nim.
Mam nadzieję, że pomogło ci to lepiej poznać ten temat.
