Machine Learning vs. Kunstig intelligens: Hvad er forskellen?

Flere buzzwords bruges hyppigt, men med forskellige betydninger på det teknologiske område. Kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) er eksempler. Selvom de er forbundet, er de ikke ens. Vi vil undersøge forskellene mellem AI og ML, deres anvendelser og deres fremtid.

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er en gren af ​​datalogi og teknik, der fokuserer på at bygge maskiner, der er i stand til at lære, løse problemer, træffe beslutninger og alle andre funktioner, der traditionelt udføres af mennesket intellekt.

I sin enkleste form refererer AI til en maskines evne til at tænke og opføre sig lidt som en person. Massive mængder data skal behandles af AI-systemer for at finde mønstre og indsigter, som folk måske ikke ser med det samme. Disse systemer kan derefter træffe beslutninger, finde løsninger på problemer eller udføre aktiviteter ved hjælp af den viden, de har opnået.

Siden 1950'erne har der været diskussioner om kunstig intelligens (AI). Alligevel har den seneste udvikling inden for processorkraft, store data og maskinlæringsteknikker hævet barren for kunstig intelligens. AI er allerede en nødvendig komponent i vores daglige liv og driver en række applikationer, herunder virtuelle assistenter, anbefalingssystemer og førerløse køretøjer. Og i fremtiden, AI vil sandsynligvis forstyrre mange flere områder af livet.

Hvad er Machine Learning (ML)?

Opbygning af metoder og modeller, der gør det muligt for computere at lære af erfaringer og blive bedre med tiden uden eksplicit programmering er fokus for maskinlæring (ML), en undergruppe af kunstig intelligens. Det er med andre ord en teknik til at lære computere at udføre bestemte opgaver ved at forsyne dem med data og lade dem lære af det.

Forudsigende analyse, naturlig sprogbehandling, billed- og lydgenkendelse og andre felter kan alle drage fordel af de automatiske mønsterdetektion og indlæringsmuligheder i maskinlæringsalgoritmer (ML).

Maskinlæring kan opdeles i tre kategorier: forstærkende læring, uovervåget læring og overvåget læring. I superviseret læring undervises computeren ved hjælp af et datasæt, der er mærket med output fra hver input. Ved at lære korrelationen mellem input- og outputvariablerne ved hjælp af disse mærkede data, kan computeren forudsige output for friske input.

Uovervåget læring kræver, at computeren genkender mønstre og relationer på egen hånd efter at være blevet præsenteret for et umærket datasæt. Sidst, men ikke mindst, i forstærkningslæring opfanger computeren nye færdigheder ved at interagere med sine omgivelser og få feedback i form af belønninger eller straffe for bestemte handlinger.

Det er muligt for maskiner at lære af data og foretage forudsigelser eller valg ved hjælp af en række forskellige tilgange og algoritmer, som er inkluderet i det bredere emne maskinlæring. Tilsvarende deep learning er en gren af ​​maskinlæring det indebærer at udsætte kunstige neurale netværk for enorme mængder af data for at træne dem til at genkende mønstre og lave forudsigelser. Derfor er deep learning en højt specialiseret og sofistikeret type maskinlæring, der bruger flerlags kunstige neurale netværk for at forstå komplekse mønstre og relationer i data.

Nøgleforskelle mellem AI og ML

Selvom AI og ML er tæt forbundet, er der flere væsentlige egenskaber, der adskiller dem fra hinanden. Følgende er nogle af de primære forskelle mellem AI og ML:

1. Omfang: AI-området er stort og omfatter en række forskellige teknikker, herunder ML. Modsat er ML en gren af ​​AI, der fokuserer på at bruge statistiske modeller og algoritmer til at hjælpe computere med at lære af data og foretage forudsigelser eller valg.
2. Fremgangsmåde: Design af algoritmer, der efterligner menneskelig kognition og beslutningsprocesser, er en almindelig AI-strategi. Hovedmålet med ML er derimod at træne algoritmer på data for at finde links og mønstre, der kan bruges til at foretage forudsigelser eller valg.
3. Datakrav: Ved hjælp af forudprogrammerede regler og heuristik kan AI-algoritmer oprettes til at arbejde med små datasæt eller endda ingen data overhovedet. I modsætning hertil skal store datasæt bruges til at træne ML-algoritmer for at finde mønstre og links.
4. Fleksibilitet: Selvom AI-algoritmer kan designes til at håndtere en række forskellige opgaver, er de ofte skræddersyet til bestemte formål. På den anden side er ML-algoritmer typisk mere tilpasningsdygtige og kan bruges til at løse en lang række problemer og udfordringer.
5. Menneskelig involvering: AI indebærer ofte opbygning af algoritmer, der kan supplere eller erstatte menneskelige evner eller beslutningstagning. På den anden side anvendes ML generelt til at automatisere gentagne processer eller støtte menneskelig beslutningstagning.

Med fokus på simulering af menneskelig kognition og beslutningsprocesser er AI et større felt, der spænder over en række forskellige tilgange, herunder ML. Målet med maskinlæring er derimod at give computere mulighed for at lære af data og foretage forudsigelser eller beslutninger.

Anvendelser af AI og ML

AI og ML bruges i en bred vifte af applikationer såsom:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Anvendelser omfatter chatbots, sentimentanalyse, talegenkendelse og sprogoversættelse.
2. Svindeldetektion, risikostyring og porteføljeoptimering er applikationer i den finansielle sektor.
3. Systemer til at lave anbefalinger: Eksempler omfatter forslag til bøger og film samt til produkter.
4. Ansigtsidentifikation, objektgenkendelse og scenegenkendelse er blot nogle få anvendelser til AI billed- og videogenkendelsesteknologi.
5. Selvkørende biler og droner er to eksempler på autonome køretøjer i brug.
6. Planlægning af diagnose og behandling, at finde nye lægemidler og holde styr på patienter er alle anvendelser i sundhedssektoren.

Potentialet for AI og ML til at skabe transformative ændringer på forskellige områder bliver mere og mere tydeligt, efterhånden som deres applikationer bliver mere mangfoldige og sofistikerede. Disse teknologier er positioneret til at have en dybtgående indflydelse på industriernes fremtid ved at give virksomheder og organisationer mulighed for at strømline deres drift, reducere omkostningerne og træffe bedre beslutninger.

Fordele og ulemper ved AI og Machine Learning

To af vore dages mest fascinerende og lovende teknologier er kunstig intelligens og maskinlæring.

De har magten til at ændre en række facetter af vores liv, herunder vores forhold til hinanden, menneskerne og miljøet omkring os, såvel som den måde, vi arbejder og lærer på. Selvom AI og ML har mange fordele, er der også væsentlige etiske spørgsmål, der skal tages i betragtning.

For eksempel er der bekymringer vedr hvordan AI kan påvirke beskæftigelsen og økonomien. Det er også vigtigt at sikre, at nye teknologier skabes og implementeres på en måde, der respekterer folks autonomi og privatliv.

AI og Machine Learning har stor indflydelse

De to teknologier, der ændrer mange facetter af vores liv, AI og ML, er adskilte, men relaterede. Mens ML er en særlig teknologi, der bruges inden for AI, er AI et meget større felt, der inkorporerer mange andre teknologier.

Både AI og ML er klar til at ændre adskillige industrier i de kommende år. De har en bred vifte af applikationer inden for områder, herunder sundhedspleje, bankvæsen og transport. De rejser også betydelige samfundsmæssige og etiske udfordringer, som med enhver ny teknologi, der skal løses.