Μηχανική Μάθηση vs Τεχνητή Νοημοσύνη: Κλειδιά Διαφορές

Είναι πολύ συνηθισμένο να ακούτε τους όρους “μηχανική μάθηση” και “τεχνητή νοημοσύνη” να χρησιμοποιούνται σε λάθος контέκστ. Είναι ένα εύκολο λάθος να κάνετε, καθώς είναι δύο ξεχωριστά αλλά παρόμοια概念 που είναι στενά συνδεδεμένα. Με αυτό που έχει कहθεί, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η μηχανική μάθηση, ή ML, είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης, ή AI.

Για να κατανοήσουμε καλύτερα αυτά τα δύο концепτά, ας ορίσουμε πρώτα το καθένα:

• Τεχνητή Νοημοσύνη (AI): Η AI είναι οποιοδήποτε λογισμικό ή διαδικασίες που σχεδιάζονται για να μιμούνται την ανθρώπινη σκέψη και να επεξεργάζονται πληροφορίες. Η AI περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα τεχνολογιών και πεδίων όπως η υπολογιστική όραση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), τα αυτόνομα οχήματα, η ρομποτική και τελικά, η μηχανική μάθηση. Η AI επιτρέπει στις συσκευές να μαθαίνουν και να αναγνωρίζουν πληροφορίες για να λύσουν προβλήματα και να εξαγάγουν ερευνες. 
• Μηχανική Μάθηση (ML): Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της AI, και είναι μια τεχνική που περιλαμβάνει την διδασκαλία των συσκευών να μαθαίνουν πληροφορίες που δίνονται σε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Τα αλγόριθμοι της μηχανικής μάθησης μπορούν να μαθαίνουν από δεδομένα με την πάροδο του χρόνου, βελτιώνοντας την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα του συνολικού μοντέλου της μηχανικής μάθησης. Ένας άλλος τρόπος να το δούμε είναι ότι η μηχανική μάθηση είναι η διαδικασία που η AI υποβάλλεται όταν εκτελεί λειτουργίες AI. 

Κλειδιά Χαρακτηριστικά της Τεχνητής Νοημοσύνης

Πολλές ορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης έχουν εμφανιστεί όλα αυτά τα χρόνια, που είναι ένας από τους λόγους που μπορεί να φαίνεται κάπως περίπλοκο ή συναρπαστικό. Αλλά στην απλούστερη μορφή της, η AI είναι ένα πεδίο που συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών και τα ισχυρά σύνολα δεδομένων για να επιτύχει αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων.

Σήμερα, το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει υποπεδία όπως η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση, που περιλαμβάνουν αλγόριθμους AI που κάνουν προβλέψεις ή ταξινομήσεις με βάση τα δεδομένα εισόδου.

Η AI μερικές φορές διασπάται σε διαφορετικά είδη, όπως η αδύναμη AI ή η ισχυρή AI. Η αδύναμη AI, που ονομάζεται επίσης Στενή AI ή Τεχνητή Στενή Νοημοσύνη (ANI), είναι η AI που έχει εκπαιδευτεί για να εκτελεί συγκεκριμένες εργασίες. Είναι η πιο εμφανής μορφή AI στη καθημερινή μας ζωή, που επιτρέπει εφαρμογές όπως η Apple’s Siri και τα αυτόνομα οχήματα.

Η ισχυρή AI αποτελείται από την Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI) και την Τεχνητή Υπερνοημοσύνη (ASI). Η AGI είναι μόνο θεωρητική μέχρι τώρα, και αναφέρεται σε μια μηχανή που έχει νοημοσύνη ισάξια με αυτή των ανθρώπων. Η AGI θα ήταν αυτοσυνείδητη και θα μπορούσε να λύσει πολύ σύνθετα προβλήματα, να μαθαίνει και να σχεδιάζει για το μέλλον. Πηγαίνοντας ακόμα παραπέρα, η ASI θα ξεπερνούσε την ανθρώπινη νοημοσύνη και ικανότητα.

Ένας από τους τρόπους να κατανοήσουμε την AI είναι να κοιτάξουμε κάποιες από τις διάφορες εφαρμογές της, που περιλαμβάνουν:

• Γνωσιακή Αναγνώριση: Η AI είναι το κλειδί για πολλές τεχνολογίες αναγνώρισης ομιλίας. Επίσης, ονομάζεται υπολογιστική αναγνώριση ομιλίας ή ομιλία-σε-κείμενο, βασίζεται στην NLP για να μεταφράσει την ανθρώπινη ομιλία σε γραπτό μορφότυπο. 
• Υπολογιστική Όραση: Η AI επιτρέπει στους υπολογιστές να εξάγουν πληροφορίες από ψηφιακές εικόνες, βίντεο και άλλες οπτικές εισόδους. Η υπολογιστική όραση χρησιμοποιείται για την ετικέτα φωτογραφιών, την ιατρική εικόνα, τα αυτόνομα οχήματα και πολλά άλλα. 
• Υπηρεσία Πελατών: Η AI δίνει ενέργεια στα chatbots σε όλη την βιομηχανία της εξυπηρέτησης πελατών, αλλάζοντας τη σχέση μεταξύ των επιχειρήσεων και των πελατών τους. 
• Ανίχνευση Απάτης: Οι χρηματοοικονομικές ιδρύματα χρησιμοποιούν την AI για να ανακαλύψουν ύποπτες συναλλαγές. 

Κλειδιά Χαρακτηριστικά της Μηχανικής Μάθησης

Οι αλγόριθμοι της μηχανικής μάθησης βασίζονται σε δομημένα δεδομένα για να κάνουν προβλέψεις. Τα δομημένα δεδομένα είναι δεδομένα που έχουν ετικέτες, οργανωμένα και ορισμένα με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά. Η μηχανική μάθηση συνήθως χρειάζεται αυτά τα δεδομένα να είναι προεπεξεργασμένα και οργανωμένα, ή αλλιώς θα ήταν υπό τον έλεγχο των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης, που είναι ακόμα ένα υποπεδίο της AI.

Όταν κοιτάξουμε την ευρύτερη концепτού της μηχανικής μάθησης, γρήγορα γίνεται φανερό ότι είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για τις επιχειρήσεις όλων των μεγεθών. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην τεράστια ποσότητα δεδομένων που είναι διαθέσιμη στις οργανώσεις. Τα μοντέλα της μηχανικής μάθησης επεξεργάζονται τα δεδομένα και αναγνωρίζουν μοτίβα που βελτιώνουν την λήψη αποφάσεων σε όλα τα επίπεδα, και αυτά τα μοντέλα ενημερώνονται από μόνα τους και βελτιώνουν την αναλυτική τους ακρίβεια κάθε φορά.

Η μηχανική μάθηση αποτελείται από μερικές διαφορετικές τεχνικές, με κάθε μια να λειτουργεί διαφορετικά:

• Επιβλεπόμενη Μάθηση: Τα δεδομένα με ετικέτες “επιβλέπουν” τους αλγόριθμους και τους εκπαιδεύουν να ταξινομήσουν δεδομένα και να προβλέψουν αποτελέσματα. 
• Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση: Μια τεχνική της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί αδεια δεδομένα. Τα μοντέλα της μηχανικής μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορούν να αναλύσουν δεδομένα και να ανακαλύψουν μοτίβα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. 
• Ενισχυμένη Μάθηση: Αυτή η τεχνική εκπαιδεύει τα μοντέλα να λάβουν μια σειρά από αποφάσεις, και βασίζεται σε ένα σύστημα ανταμοιβής/τιμωρίας. 

Διαφορά στα Σετ Ικανοτήτων AI/ML

Τώρα που έχουμε διαχωρίσει τα δύο концепτά της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, πιθανότατα έχετε καταλάβει ότι το καθένα απαιτεί ένα διαφορετικό σύνολο ικανοτήτων. Για άτομα που θέλουν να συμμετάσχουν στην AI ή την ML, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουν τι απαιτείται για το καθένα.

Όταν πρόκειται για την AI, το σύνολο ικανοτήτων έχει την τάση να είναι πιο θεωρητικό παρά τεχνικό, ενώ η μηχανική μάθηση απαιτεί高度 τεχνική εμπειρογνωσία. Με αυτό που έχει कहθεί, υπάρχει κάποια επικάλυψη μεταξύ των δύο.

Ας κοιτάξουμε πρώτα τις κορυφαίες ικανότητες που απαιτούνται για την τεχνητή νοημοσύνη:

• Επιστήμη Δεδομένων: Ένα πολυσχιδές πεδίο που επικεντρώνεται στην χρήση δεδομένων για να εξαγάγει ερευνες, οι ικανότητες της επιστήμης δεδομένων είναι κρίσιμες για την AI. Μπορούν να περιλαμβάνουν όλα, από προγραμματισμό μέχρι μαθηματικά, και βοηθούν τους επιστήμονες δεδομένων να χρησιμοποιούν τεχνικές όπως η στατιστική μοντελοποίηση και η οπτικοποίηση δεδομένων. 
• Ρομποτική: Η AI παρέχει στους ρομπότ υπολογιστική όραση για να τους βοηθήσει να πλοηγηθούν και να αισθανθούν το περιβάλλον τους. 
• Ηθική: Όποιος συμμετέχει στην AI πρέπει να είναι καλά ενημερωμένος για τις ηθικές επιπτώσεις τέτοιου είδους τεχνολογίας. Η ηθική είναι ένας από τους κύριους προβληματισμούς σχετικά με την ανάπτυξη συστημάτων AI. 
• Γνώση Τομέα: Με την γνώση του τομέα, θα κατανοήσετε καλύτερα την βιομηχανία. Θα σας βοηθήσει επίσης να αναπτύξετε καινοτόμες τεχνολογίες για να αντιμετωπίσουν συγκεκριμένα προβλήματα και рисκες, υποστηρίζοντας καλύτερα την επιχείρησή σας. 
• Μηχανική Μάθηση: Για να κατανοήσετε πραγματικά την AI και να την εφαρμόσετε με τον καλύτερο δυνατό τρόπο, πρέπει να έχετε μια στερεή κατανόηση της μηχανικής μάθησης. Ενώ μπορεί να μην χρειάζεται να γνωρίζετε κάθε τεχνικό аспέκτ της ανάπτυξης της μηχανικής μάθησης, πρέπει να γνωρίζετε τις θεμελιώδεις αρχές της. 

Όταν κοιτάξουμε τη μηχανική μάθηση, οι ικανότητες έχουν την τάση να γίνονται πολύ πιο τεχνικές. Με αυτό που έχει कहθεί, θα ήταν полезτικό για όποιον θέλει να συμμετάσχουν στην AI ή την ML να γνωρίζει όσο το δυνατόν περισσότερες από αυτές:

• Προγραμματισμός: Κάθε επαγγελματίας της μηχανικής μάθησης πρέπει να είναι ικανός σε γλώσσες προγραμματισμού όπως Java, R, Python, C++ και Javascript. 
• Μαθηματικά: Οι επαγγελματίες της ML εργάζονται εκτενώς με αλγόριθμους και εφαρμοσμένα μαθηματικά, που είναι γιατί πρέπει να έχουν ισχυρά αναλυτικά και προβληματιστικά χαρίσματα, σε συνδυασμό με μαθηματικές γνώσεις. 
• Αρχιτεκτονική Νευρωνικών Δικτύων: Τα νευρωνικά δίκτυα είναι θεμελιώδη για τη βαθιά μάθηση, που είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης. Οι επαγγελματίες της ML έχουν μια βαθιά κατανόηση των νευρωνικών δικτύων και του πώς μπορούν να εφαρμοστούν σε διάφορους τομείς. 
• Μεγάλα Δεδομένα: Ένα σημαντικό μέρος της μηχανικής μάθησης είναι τα μεγάλα δεδομένα, όπου αυτά τα μοντέλα αναλύουν τεράστια σύνολα δεδομένων για να ανακαλύψουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις. Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται στην εξαγωγή, διαχείριση και ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων αποτελεσματικά. 
• Κατανεμημένος Υπολογισμός: Ένα κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών, ο κατανεμημένος υπολογισμός είναι ακόμα ένα σημαντικό μέρος της μηχανικής μάθησης. Αναφέρεται σε κατανεμημένα συστήματα των οποίων τα στοιχεία βρίσκονται σε διάφορους υπολογιστές δικτύου, που συντονίζουν τις ενέργειές τους με ανταλλαγή επικοινωνιών.

Αυτά είναι μόνο μερικές από τις ικανότητες AI και ML που πρέπει να αποκτήσει όποιος θέλει να συμμετάσχουν στα πεδία. Με αυτό που έχει कहθεί, οποιοσδήποτε ηγέτης επιχείρησης θα ωφεληθεί πολύ από την απόκτηση αυτών των ικανοτήτων, καθώς θα τους βοηθήσει να έχουν μια καλύτερη κατανόηση των έργων AI τους. Και ένας από τους κύριους κλειδούς για την επιτυχία κάθε έργου AI είναι μια ικανή ομάδα ηγετών που κατανοούν τι συμβαίνει.

Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για το πώς μπορείτε να αποκτήσετε κάποιες από αυτές τις ικανότητες AI ή ML, δείτε τη λίστα μας με τις καλύτερες επιτεύξεις επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης.