Machine Learning vs. Artificiell intelligens: Vad är skillnaden?

Flera modeord används ofta men med olika betydelser inom det tekniska området. Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är exempel. Även om de är anslutna, är de inte samma sak. Vi ska undersöka skillnaderna mellan AI och ML, deras användningsområden och deras framtid.

Vad är artificiell intelligens (AI)?

Artificiell intelligens (AI) är en gren inom datavetenskap och teknik som fokuserar på att bygga maskiner som är kapabla att lära, lösa problem, fatta beslut och alla andra funktioner som traditionellt utförs av människan intellekt.

I sin enklaste form avser AI en maskins förmåga att tänka och bete sig lite som en person. Enorma mängder data måste bearbetas av AI-system för att hitta mönster och insikter som människor kanske inte ser direkt. Dessa system kan sedan fatta beslut, hitta lösningar på problem eller utföra aktiviteter med hjälp av den kunskap de har fått.

Sedan 1950-talet har det pågått diskussioner om artificiell intelligens (AI). Ändå har den senaste utvecklingen inom processorkraft, stora data och tekniker för maskininlärning höjt ribban för AI. AI är redan en nödvändig komponent i vårt dagliga liv och driver en mängd olika applikationer inklusive virtuella assistenter, rekommendationssystem och förarlösa fordon. Och i framtiden, AI kommer sannolikt att störa många fler områden i livet.

Vad är maskininlärning (ML)?

Att bygga metoder och modeller som gör att datorer kan lära sig av erfarenhet och bli bättre med tiden utan explicit programmering är fokus för maskininlärning (ML), en delmängd av artificiell intelligens. Det är med andra ord en teknik för att lära datorer hur man utför särskilda uppgifter genom att förse dem med data och låta dem lära sig av det.

Prediktiv analys, naturlig språkbehandling, bild- och ljudigenkänning och andra områden kan alla dra nytta av de automatiska mönsterdetekterings- och inlärningsmöjligheterna hos algoritmer för maskininlärning (ML).

Maskininlärning kan delas in i tre kategorier: förstärkningsinlärning, oövervakad inlärning och övervakad inlärning. I övervakat lärande lärs datorn ut med hjälp av en datauppsättning som har märkts med utdata från varje ingång. Genom att lära sig korrelationen mellan ingångs- och utdatavariablerna med hjälp av dessa märkta data, kan datorn förutsäga utdata för nya indata.

Oövervakad inlärning kräver att datorn känner igen mönster och samband på egen hand efter att ha presenterats för en omärkt datauppsättning. Sist men inte minst, i förstärkningsinlärning, får datorn nya färdigheter genom att interagera med sin omgivning och få feedback i form av belöningar eller straff för särskilda handlingar.

Det är möjligt för maskiner att lära av data och göra förutsägelser eller val med hjälp av en mängd olika tillvägagångssätt och algoritmer, som ingår i det bredare ämnet maskininlärning. Liknande, djupinlärning är en gren av maskininlärning som innebär att artificiella neurala nätverk exponeras för enorma mängder data för att träna dem att känna igen mönster och göra förutsägelser. Därför är djupinlärning en mycket specialiserad och sofistikerad typ av maskininlärning som används konstgjorda neurala nätverk i flera lager för att förstå komplexa mönster och samband i data.

Viktiga skillnader mellan AI och ML

Även om AI och ML är nära förbundna, finns det flera viktiga egenskaper som skiljer dem från varandra. Följande är några av de primära skillnaderna mellan AI och ML:

1. Omfattning: Området AI är stort och inkluderar en mängd olika tekniker, inklusive ML. Tvärtom är ML en gren av AI som fokuserar på att använda statistiska modeller och algoritmer för att hjälpa datorer att lära sig av data och göra förutsägelser eller val.
2. Tillvägagångssätt: Att designa algoritmer som efterliknar mänsklig kognition och beslutsprocesser är en vanlig AI-strategi. Huvudmålet med ML är däremot att träna algoritmer på data för att hitta länkar och mönster som kan användas för att göra förutsägelser eller val.
3. Datakrav: Med hjälp av förprogrammerade regler och heuristik kan AI-algoritmer skapas för att fungera med små datamängder eller till och med inga data alls. Däremot måste stora datamängder användas för att träna ML-algoritmer för att hitta mönster och länkar.
4. Flexibilitet: Även om AI-algoritmer kan designas för att hantera en mängd olika uppgifter, är de ofta skräddarsydda för särskilda ändamål. Å andra sidan är ML-algoritmer vanligtvis mer anpassningsbara och kan användas för att lösa ett brett spektrum av problem och utmaningar.
5. Mänskligt engagemang: AI innebär ofta att man bygger algoritmer som kan komplettera eller ersätta mänskliga förmågor eller beslutsfattande. Å andra sidan används ML generellt för att automatisera repetitiva processer eller stödja mänskligt beslutsfattande.

Med fokus på att simulera mänsklig kognition och beslutsprocesser är AI ett större område som spänner över en mängd olika tillvägagångssätt, inklusive ML. Målet med maskininlärning är däremot att tillåta datorer att lära av data och göra förutsägelser eller beslut.

Tillämpningar av AI och ML

AI och ML används i ett brett spektrum av applikationer som:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Användningar inkluderar chatbots, sentimentanalys, taligenkänning och språköversättning.
2. Bedrägeriupptäckt, riskhantering och portföljoptimering är tillämpningar inom den finansiella sektorn.
3. System för att ge rekommendationer: Exempel är att ge förslag på böcker och filmer samt produkter.
4. Ansiktsidentifiering, objektdetektering och scenigenkänning är bara några få användningsområden för AI-bild- och videoigenkänningsteknik.
5. Självkörande bilar och drönare är två exempel på autonoma fordon som används.
6. Att planera för diagnos och behandling, hitta nya läkemedel och hålla reda på patienter är alla applikationer inom sjukvården.

Potentialen för AI och ML att åstadkomma transformativa förändringar inom olika områden blir alltmer uppenbar när deras applikationer blir mer mångsidiga och sofistikerade. Dessa teknologier är positionerade för att ha en djupgående inverkan på industriernas framtid genom att tillåta företag och organisationer att effektivisera sin verksamhet, minska kostnaderna och fatta bättre beslut.

Fördelar och nackdelar med AI och maskininlärning

Två av vår tids mest fascinerande och lovande teknologier är artificiell intelligens och maskininlärning.

De har kraften att förändra en mängd olika aspekter av våra liv, inklusive våra relationer med varandra, människorna och miljön runt omkring oss, såväl som hur vi arbetar och lär oss. Även om AI och ML har många fördelar finns det också betydande etiska frågor som måste beaktas.

Det finns till exempel oro för hur AI kan påverka sysselsättningen och ekonomin. Det är också viktigt att se till att ny teknik skapas och implementeras på ett sätt som respekterar människors självständighet och integritet.

AI och maskininlärning har enormt inflytande

De två teknologierna som förändrar många aspekter av vårt liv, AI och ML, är separata men relaterade. Medan ML är en speciell teknik som används inom AI-området, är AI ett mycket större område som innehåller många andra teknologier.

Både AI och ML är redo att förändra många branscher under de kommande åren. De har ett brett utbud av tillämpningar inom områden inklusive sjukvård, bank och transport. De tar också upp betydande samhälleliga och etiska utmaningar, som med all ny teknik, som måste åtgärdas.