Strojno učenje vs. Umjetna inteligencija: u čemu je razlika?

U tehnološkom području često se koristi nekoliko modnih riječi, ali s različitim značenjima. Primjeri su umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML). Iako su povezani, nisu isti. Ispitat ćemo razlike između AI i ML-a, njihovu upotrebu i budućnost.

Što je umjetna inteligencija (AI)?

Umjetna inteligencija (AI) grana je računalne znanosti i inženjerstva koja se fokusira na izgradnju strojeva koji su sposobni učenja, rješavanja problema, donošenja odluka i svih drugih funkcija koje tradicionalno obavlja čovjek intelekt.

U svom najjednostavnijem obliku, AI se odnosi na sposobnost stroja da razmišlja i ponaša se poput osobe. Sustavi umjetne inteligencije moraju obraditi ogromne količine podataka kako bi pronašli obrasce i uvide koje ljudi možda neće odmah vidjeti. Ti sustavi tada mogu donositi odluke, pronalaziti rješenja za probleme ili obavljati aktivnosti koristeći znanje koje su stekli.

Od 1950-ih vode se rasprave o umjetnoj inteligenciji (AI). Ipak, nedavni razvoj procesorske snage, velikih podataka i tehnika strojnog učenja podigao je ljestvicu za AI. AI je već nužna komponenta našeg svakodnevnog života, a pokreće razne aplikacije uključujući virtualne asistente, sustave preporuka i vozila bez vozača. I u budućnosti, AI će vjerojatno poremetiti mnoga druga područja života.

Što je strojno učenje (ML)?

Metode izgradnje i modeli koji omogućuju računalima da uče iz iskustva i postaju bolja tijekom vremena bez eksplicitnog programiranja fokus je strojnog učenja (ML), podskupa umjetnog inteligencija. Drugim riječima, to je tehnika za podučavanje računala kako da izvršavaju određene zadatke pružajući im podatke i dopuštajući im da iz njih uče.

Prediktivna analitika, obrada prirodnog jezika, prepoznavanje slika i zvuka te druga polja mogu imati koristi od mogućnosti automatskog otkrivanja uzoraka i učenja algoritama strojnog učenja (ML).

Strojno učenje može se podijeliti u tri kategorije: učenje s pojačanjem, učenje bez nadzora i učenje pod nadzorom. U nadziranom učenju, računalo se podučava korištenjem skupa podataka koji je označen izlazima svakog ulaza. Učenjem korelacije između ulaznih i izlaznih varijabli pomoću ovih označenih podataka, računalo može predvidjeti izlaze za nove ulaze.

Učenje bez nadzora zahtijeva da računalo samo prepoznaje obrasce i odnose nakon što mu se predstavi neoznačeni skup podataka. Posljednje, ali ne i najmanje važno, u učenju s potkrepljenjem, računalo preuzima nove vještine interakcijom s okolinom i dobivanjem povratnih informacija u obliku nagrada ili kazni za određena djela.

Moguće je da strojevi uče iz podataka i donose predviđanja ili izbore koristeći različite pristupe i algoritme, koji su uključeni u širu temu strojnog učenja. Slično tome, duboko učenje je grana strojnog učenja to podrazumijeva izlaganje umjetnih neuronskih mreža golemim količinama podataka kako bi ih se uvježbalo da prepoznaju obrasce i daju predviđanja. Stoga je duboko učenje visoko specijalizirana i sofisticirana vrsta strojnog učenja koje koristi višeslojne umjetne neuronske mreže za razumijevanje složenih obrazaca i odnosa u podaci.

Ključne razlike između AI i ML

Iako su AI i ML usko povezani, postoji nekoliko značajnih karakteristika koje ih međusobno razlikuju. Slijede neke od primarnih razlika između AI i ML-a:

1. Opseg: Područje umjetne inteligencije je ogromno i uključuje niz tehnika, uključujući ML. Suprotno tome, ML je grana umjetne inteligencije koja se usredotočuje na korištenje statističkih modela i algoritama za pomoć računalima u učenju iz podataka i donošenju predviđanja ili izbora.
2. Pristup: Dizajniranje algoritama koji oponašaju ljudsku kogniciju i procese donošenja odluka uobičajena je strategija umjetne inteligencije. Glavni cilj ML-a, nasuprot tome, je uvježbavanje algoritama na podacima za pronalaženje poveznica i uzoraka koji se mogu koristiti za donošenje predviđanja ili izbora.
3. Zahtjevi za podatke: korištenjem unaprijed programiranih pravila i heuristike, algoritmi umjetne inteligencije mogu se izraditi za rad s malim skupovima podataka ili čak bez ikakvih podataka. Nasuprot tome, veliki skupovi podataka moraju se koristiti za obuku ML algoritama kako bi se pronašli uzorci i poveznice.
4. Fleksibilnost: Iako se algoritmi umjetne inteligencije mogu dizajnirati za rješavanje raznih zadataka, često su prilagođeni za određene svrhe. S druge strane, ML algoritmi obično su prilagodljiviji i mogu se koristiti za rješavanje širokog spektra problema i izazova.
5. Ljudska uključenost: AI često uključuje izgradnju algoritama koji mogu nadopuniti ili zamijeniti ljudske sposobnosti ili donošenje odluka. S druge strane, ML se općenito primjenjuje za automatizaciju procesa koji se ponavljaju ili za podršku ljudskom donošenju odluka.

S fokusom na simulaciju ljudske kognicije i procesa donošenja odluka, umjetna inteligencija je veće polje koje obuhvaća različite pristupe, uključujući ML. Nasuprot tome, cilj strojnog učenja je omogućiti računalima da uče iz podataka i donose predviđanja ili odluke.

Primjene AI i ML

AI i ML koriste se u širokom rasponu aplikacija kao što su:

1. Prirodna lingvistička obrada (NLP): Upotreba uključuje chatbotove, analizu osjećaja, prepoznavanje govora i prijevod jezika.
2. Otkrivanje prijevara, upravljanje rizikom i optimizacija portfelja su primjene u financijskom sektoru.
3. Sustavi za davanje preporuka: Primjeri uključuju davanje prijedloga za knjige i filmove kao i za proizvode.
4. Identifikacija lica, prepoznavanje objekata i prepoznavanje scene samo su neke od namjena AI tehnologija prepoznavanja slike i videa.
5. Samovozeći automobili i dronovi dva su primjera autonomnih vozila u upotrebi.
6. Planiranje dijagnoze i liječenja, pronalaženje novih lijekova i praćenje pacijenata sve su to primjene u zdravstvenoj industriji.

Potencijal AI i ML da dovedu do transformativnih promjena u raznim područjima postaje sve očitiji kako njihove primjene postaju sve raznolikije i sofisticiranije. Ove su tehnologije pozicionirane tako da imaju dubok utjecaj na budućnost industrija dopuštajući tvrtkama i organizacijama da pojednostave svoje poslovanje, smanje troškove i donesu bolje odluke.

Prednosti i nedostaci umjetne inteligencije i strojnog učenja

Dvije najfascinantnije tehnologije današnjice koje najviše obećavaju su umjetna inteligencija i strojno učenje.

Imaju moć promijeniti različite aspekte naših života, uključujući naše međusobne odnose, ljude i okolinu oko nas, kao i način na koji radimo i učimo. Iako AI i ML imaju mnoge prednosti, postoje i značajna etička pitanja koja treba uzeti u obzir.

Na primjer, postoje brige o kako AI može utjecati na zapošljavanje i gospodarstva. Također je važno osigurati da se nove tehnologije stvaraju i implementiraju na način koji poštuje autonomiju i privatnost ljudi.

AI i strojno učenje imaju ogroman utjecaj

Dvije tehnologije koje mijenjaju mnoge aspekte našeg života, AI i ML, odvojene su, ali povezane. Dok je ML posebna tehnologija koja se koristi u području umjetne inteligencije, umjetna inteligencija je puno veće polje koje uključuje mnoge druge tehnologije.

I AI i ML spremni su promijeniti brojne industrije u godinama koje dolaze. Imaju širok raspon primjena u područjima uključujući zdravstvo, bankarstvo i prijevoz. Oni također donose značajne društvene i etičke izazove, kao i sa svakom novom tehnologijom, s kojima se treba pozabaviti.