Изкуствен интелект срещу машинно обучение! Каква е разликата.

Човешкият мозък е завладяващ орган, въпреки че тепърва ще разбираме напълно неговите възможности, ние успешно сме разработили технологии, които могат или да имитират неговите действия, или да се обучат да мислят като хората. Това ни отвежда до двете горещи теми на пазара: изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML).

С помощта на AI и ML много процеси са автоматизирани, за да се получат бързи резултати. Най-точният пример е GOOGLE. Да! Търсачката работи с помощта на алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение. Как иначе си помислихте, че Google не само може да даде отговори на всички ваши въпроси, но и е в състояние да предложи следващия курс на действие.

AI и ML често се използват взаимозаменяемо, но какво са AI и ML? И каква е разликата между тези две? Нека да разберем.

Изкуствен интелект: Това е поле на компютърните науки, което се занимава с програми и алгоритми, които правят машините да разпознават, обработват и дават точни резултати. С други думи, това е технология, която може да направи машините умни.

Тъй като човешкото население нараства масово, имаме нужда от интелигентни машини, които да се грижат за определени задачи, които включват обработка и съхранение на огромни данни. Например, днес можем да инвестираме и да търгуваме с акции с едно щракване, но в задния период има сложни алгоритми, които обработват огромни количества данни, за да подскажат кой състав се търгува добре.

Въз основа на задачите, за които се грижи, изкуственият интелект е разделен на 2 широки категории, които са Общ AI и Приложен AI. Нека разгледаме подробно всеки.

Общ AI: Тези програми се отличават с изпълнението на една задача, независимо дали ви напомнят за насрочена среща или коригиране на граматически грешки в документа ви. Те изпълняват задачите толкова добре, че вече можете да се съсредоточите върху други важни аспекти.

Приложен AI: Когато става въпрос за справяне с множество задачи, програмите Applied AI са най-добрите. Те са в състояние да анализират данни, свързани с различни полета и да ви дадат резултат, който е най-подходящ. Например, когато попитате Siri или Google Assistant за най-близкия италиански ресторант, първо той открива текущото ви местоположение, след това сканира всички ресторанти в този географски район, след което филтрира италианските ресторанти и ви показва резултатите от най-близкия до най-отдалечения. За да анализират всички тези данни и да излязат с точни резултати, машините използват сложни алгоритми, които попадат в рамките на машинното обучение.

Какво е машинно обучение? И защо ни беше нужен, когато имахме изкуствен интелект?

Имаше два важни пробива, които водят до машинно обучение.

Първото откровение бе донесено от Артур Самуел, който откри, че вместо да се изграждат умни машини, може да бъде възможно да ги програмирате да учат сами.

Второто се случи с увеличеното използване на интернет. Това доведе до огромно количество данни за анализ. И така, инженерите мислеха, че вместо да учат машините как да анализират, ще бъде по-лесно да ги програмирате да го измислят сами. А включването им към интернет ще им даде пълен достъп до информацията по целия свят. Това започна нова вълна, наречена Машинно обучение.

Машинното обучение е функция на изкуствения интелект, това е науката за проектиране на програми и алгоритми, така че машините да могат да мислят и да вземат решения като хората. Например, Facebook ви дава публикации на базата на това, което сте гледали най-много.

Машинното обучение може да се използва за справяне със сериозни проблеми като измами с кредитни карти, разпознаване на лица и др., ML функции, като се използват сложни алгоритми, които постоянно анализират данни, сравняват ги с минали сценарии и реагират в различни ситуации.

Има три вида ML:

Контролиран ML: В този тип ние се захранваме в алгоритъма с тестови случаи и целевите сценарии, така че да свикне със случаите и да даде същите резултати при подаване на нови данни. Например: откриване на измами с кредитна карта, автоматично софтуер за корекция.

Неподдържан ML: Тук няма предварително подадени данни, самият алгоритъм е програмиран така, че да сортира данните, да избира моделите и да извежда възможни изходи. Например: Двигатели за препоръки на всички уебсайтове за електронна търговия.

Подсилен ML: Този метод включва ежедневно взаимодействие с околната среда и предприемане на действия, които биха довели до максимална полза или минимизиране на риска. Алгоритъмът не спира взаимодействията си, докато не достигне пълния набор от възможности. Например: игри, летящи коли и т.н.

Има много малка разлика между изкуствения интелект и машинното обучение, с други думи, изкуственият интелект изгражда умни машини, докато машинното обучение ги прави самостоятелни. Тези две технологии направиха революция в начина, по който работи светът, въпреки че заплахата от превземане на примамки от машини (благодарение на Холивуд), засега ни оставяме да седнем и да се насладим на плодовете.