Różnice między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja to od razu dwa bardzo popularne słowa, które czasami wydają się być używane zamiennie.
Są to prawie stały czynnik, jednak wrażenie, że zwykle powoduje pewne zamieszanie. Tak więc założyłem, że cena wyjaśniłaby rozróżnienie.
Zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja zdarzają się bardzo często, gdy przedmiotem jest ogromna wiedza, analityka, a zatem szersze fale modyfikacji technologicznych, które rozprzestrzeniają się po naszym świecie.
Krótko mówiąc, najbardziej skuteczną odpowiedzią jest:
Sztuczna inteligencja polega na tym, że szersza koncepcja maszyn posiadających zdolność do wykonywania zadań w sposób nadzwyczajny, który wziąłby pod uwagę „inteligentny”.
Wszyscy jesteśmy przyzwyczajeni do terminu „sztuczna inteligencja”. Wreszcie, jest to popularne miejsce w filmach takich jak The Exterminator, The Matrix i Ex Machina (mój ulubiony). Jednak ostatnio słyszałeś o alternatywnych terminach, takich jak „uczenie maszynowe” i „uczenie głębokie”, zwykle używane zamiennie z AI. W rezultacie rozróżnienie między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się jest często bardzo niejasne.
Zacznę od szybkiego wyjaśnienia, co tak naprawdę oznacza uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja i jak się różnią. Potem jednak podzielę się sztuczną inteligencją, dlatego sieć rzeczy jest nierozerwalnie splątana, a wiele postępów technologicznych połączono bezpośrednio, aby stworzyć muzę towarzyszącą eksplozji sztucznej inteligencji i Internetu Rzeczy.
Bezpośrednie porównanie między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Poniżej znajduje się 8 najważniejszych różnic między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Zarówno uczenie maszynowe, jak i sztuczna inteligencja są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją:
- Sztuczna inteligencja jest podzielona jako „wąska sztuczna inteligencja”, zaprojektowana do wykonywania określonych zadań na stronie internetowej, oraz „ogólna sztuczna inteligencja”, która może uczyć się i wykonywać zadania w dowolnym miejscu. Uczenie maszynowe, ponieważ rozwój najnowszych algorytmów i modeli opartych na statystykach w inżynierii jest określany jako „wąska sztuczna inteligencja”.
- Jako taki, ML obejmuje statystyki procedur, obliczenia stosowane i optymalizację matematyczną, podczas gdy AI przyciąga kilka nauk i technologii: nauki inżynieryjne, matematykę, psychologię, językoznawstwo, filozofię, neurobiologię, filozofię naturalną, inżynierię itp.
- Sztuczna inteligencja dotyczy tworzenia inteligentnych systemów (które będą rozumieć, uczyć się, rozumować, planować, postrzegać, metody komunikacji językowej, działać), obejmujących inteligencję maszynową, sztuczną świadomość i inteligentne społeczności. ML jest po prostu sterowaną maszynowo inżynierią funkcji, uczeniem się funkcji lub uczeniem się ilustracją wiedzy, w celu mechanicznego odkrywania reprezentacji wymaganych do wykrywania cech lub klasyfikacji na podstawie informacji lub wiedzy w świecie rzeczywistym, jak zdjęcia, wideo i wiedza o urządzeniach.
- Najpotężniejsze systemy sztucznej inteligencji, takie jak Watson (…), wykorzystują techniki takie jak głębokie uczenie się jako tylko jedna część bardzo wyrafinowanego zestawu technik, począwszy od stosowanej techniki matematycznej iluminacji bayesowskiej po abstrakcyjne myślenie. ”Biorąc pod uwagę technologiczną nieufność do systemów ML, szczególnie duże Rozważania są spowodowane zastosowaniem ML dla śmiertelnych Autonomicznych Systemów Broni (LAWS).
- Sztuczna inteligencja obejmuje wszystko, co pozwala komputerom zachowywać się jak ludzie. Jeśli porozmawiasz z Siri przez telefon i uzyskasz odpowiedź, jesteś już blisko. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który zajmuje się wydobywaniem wzorców ze zbiorów danych. Oznacza to, że maszyna może znaleźć zasady optymalnego zachowania, ale także może dostosować się do zmian na świecie.
- Podsumowując, ML ma bardzo mało do czynienia z Real AI lub General AI, z jasną logiką, wysokim bezpieczeństwem oraz bezpieczeństwem, przejrzystością i odpowiedzialnością, kluczowymi dla rozwoju powiązanej sieci AI, którą ludzie ufają.
Tabela porównawcza uczenia maszynowego a sztuczna inteligencja
Poniżej znajdują się listy punktów, opisują porównania między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
| SZTUCZNA INTELIGENCJA | NAUCZANIE MASZYNOWE |
| AI oznacza Sztuczną Inteligencję, gdziekolwiek zarysowana jest inteligencja, pozyskiwanie danych jest przedstawione jako zdolność do gromadzenia i stosowania wiedzy. | ML oznacza uczenie maszynowe, które zostało przedstawione ze względu na pozyskiwanie danych lub talentów |
| Celem jest zwiększenie prawdopodobieństwa sukcesu, a nie dokładności | Celem jest zwiększenie dokładności, jednak nie zależy to na sukcesie |
| Działa jak robak, który będzie sensowny | Może być łatwą koncepcją. Maszyna bierze wiedzę i uczy się na podstawie wiedzy. |
| Celem jest symulacja naturalnej inteligencji w celu rozwiązania zaawansowanego problemu | Celem jest przekazanie wiedzy na temat określonego zadania, aby zmaksymalizować wydajność maszyny w tym zadaniu. |
| AI to wyższy proces poznawczy. | ML pozwala systemowi poznać nowe rzeczy z wiedzy. |
| Rezultatem jest opracowanie systemu, który naśladuje ludzi w celu zachowania się w nietypowych okolicznościach. | Polega na tworzeniu algorytmów samouczących się. |
| AI może wybrać najlepszą odpowiedź. | ML może wybrać wyłącznie odpowiedź na to pytanie, czy jest to najlepsze czy nie. |
| AI skutkuje inteligencją lub wiedzą. | Wyniki ML w danych. |
Wniosek - uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja - a szczególnie w dzisiejszych czasach ML zawiera naprawdę mnóstwo zapasów. Dzięki obietnicy zautomatyzowania przyziemnych zadań, podobnie jak zapewniania nowatorskiego wglądu, branże w każdym sektorze, od bankowości po uwagę i produkcję, czerpią korzyści. Konieczne jest więc, aby uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja były jeszcze jedną rzeczą … to są towary, które są nadmiernie subskrybowane - systematycznie i lukratywnie.
Marketing maszynowy został faktycznie przejęty przez marketerów jako szansa. Gdy sztuczna inteligencja istnieje już od tak dawna, możliwe, że zaczęła być postrzegana jako jedna z rzeczy w tym, jak „stary kapelusz”, zanim jeszcze jego potencjał został w ogóle osiągnięty. Na drodze do „rewolucji sztucznej inteligencji” jest wiele fałszywych początków, a zatem pojęcie uczenia maszynowego faktycznie oferuje marketerom nową, lśniącą i, mocno, mocno zakorzenioną pozycję tu i teraz.
Fakt, że w końcu opracujemy sztuczną inteligencję podobną do człowieka, jest zwykle traktowany przez technologów jako jedna kwestia pewności. Z pewnością w dzisiejszych czasach mamy tendencję do bycia bliżej niż kiedykolwiek i że zbliżamy się do tego celu coraz szybciej. Obfitość ekscytujących postępów, które zaobserwowaliśmy w ostatnich latach, wynika z podstawowych zmian, ale mamy tendencję do tworzenia poprzez działanie mentalne AI działające na zasadzie ML.
Na koniec tej różnicy między stanowiskiem Machine Learning a Artificial Intelligence, chciałbym tylko wspomnieć, że obie te technologie mają przed sobą wspaniałą przyszłość i istnieje wiele ulepszeń dla obu Machine Learning vs. Artificial Intelligence. Pytanie tutaj nie brzmi, który z nich jest najlepszy wśród uczenia maszynowego a sztuczna inteligencja? Ale prawdziwe pytanie brzmi: który z nich przetrwa w najbliższej przyszłości?
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po najważniejszej różnicy między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją. Tutaj omawiamy także kluczowe różnice w uczeniu maszynowym a sztuczną inteligencją za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Uczenie maszynowe a modelowanie predykcyjne
- Data Scientist vs. Machine Learning
- Nauka danych a sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja a inteligencja biznesowa