Machine Learning vs Sztuczna Inteligencja: Kluczowe Różnice

Bardzo często słyszy się terminy „machine learning” i „sztuczna inteligencja” używane w niewłaściwym kontekście. To łatwy błąd do popełnienia, ponieważ są to dwa odrębne, ale podobne pojęcia, które są ściśle powiązane. Z tym powiedzianym, ważne jest, aby zauważyć, że machine learning, czyli ML, jest podzbiorem sztucznej inteligencji, czyli AI. 

Aby lepiej zrozumieć te dwa pojęcia, najpierw zdefiniujmy każde z nich: 

• Sztuczna Inteligencja (AI): AI to każde oprogramowanie lub procesy, które są zaprojektowane do naśladowania ludzkiego myślenia i przetwarzania informacji. AI obejmuje szeroki zakres technologii i dziedzin, takich jak komputerowe widzenie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), samochody autonomiczne, robotyka i w końcu machine learning. AI umożliwia urządzeniom uczenie się i identyfikację informacji w celu rozwiązywania problemów i wyodrębniania spostrzeżeń. 
• Machine Learning (ML): Machine learning jest podzbiorem AI, i jest to technika, która polega na uczeniu urządzeń do nauki informacji podanych w zbiorze danych bez ingerencji ludzkiej. Algorytmy machine learning mogą uczyć się z danych w czasie, poprawiając dokładność i wydajność całego modelu machine learning. Innym sposobem patrzenia na to jest to, że machine learning jest procesem, który AI przechodzi podczas wykonywania funkcji AI. 

Kluczowe Aspekty Sztucznej Inteligencji

Wiele definicji sztucznej inteligencji pojawiło się na przestrzeni lat, co jest jednym z powodów, dla których może się wydawać trochę skomplikowane lub mylące. Ale w swej najprostszej formie AI jest dziedziną, która łączy naukę komputerową i solidne zbiory danych, aby osiągnąć skuteczne rozwiązywanie problemów. 

Dzisiejsza dziedzina sztucznej inteligencji obejmuje poddziedziny, takie jak machine learning i głębokie uczenie, które obejmują algorytmy AI, które dokonują przewidywań lub klasyfikacji na podstawie danych wejściowych. 

AI jest czasami dzielona na różne typy, takie jak słaba AI lub silna AI. Słaba AI, która jest również określana jako Wąska AI lub Sztuczna Wąska Inteligencja (ANI), to AI, która została przeszkolona do wykonywania konkretnych zadań. Jest to najbardziej widoczna forma AI w naszym codziennym życiu, umożliwiająca aplikacje, takie jak Apple’s Siri i samochody autonomiczne. 

Silna AI składa się z Sztucznej Ogólnej Inteligencji (AGI) i Sztucznej Super Inteligencji (ASI). AGI jest na razie teoretyczna, i odnosi się do maszyny, która ma inteligencję równą ludzkiej. AGI byłaby samodzielna i w stanie rozwiązywać skomplikowane problemy, uczyć się i planować na przyszłość. Idąc dalej, ASI przewyższyłaby ludzką inteligencję i zdolność. 

Jednym ze sposobów zrozumienia AI jest spojrzenie na niektóre z jej różnych aplikacji, które obejmują: 

• Rozpoznawanie Mowy: AI jest kluczem do wielu technologii rozpoznawania mowy. Określane również jako komputerowe rozpoznawanie mowy lub mowa-do-tekstu, opiera się na NLP, aby przetłumaczyć ludzką mowę na format pisany. 
• Widzenie Komputerowe: AI umożliwia komputerom wyodrębnianie informacji z cyfrowych obrazów, wideo i innych wizualnych danych wejściowych. Widzenie komputerowe jest używane do oznaczania zdjęć, obrazowania medycznego, samochodów autonomicznych i wielu innych. 
• Obsługa Klienta: AI napędza czatboty w całej branży obsługi klienta, zmieniając relację między firmami a ich klientami. 
• Wykrywanie Oszustw: Instytucje finansowe używają AI do wykrywania podejrzanych transakcji. 

Kluczowe Aspekty Machine Learning

Algorytmy machine learning opierają się na strukturalnych danych, aby dokonywać przewidywań. Strukturalne dane to dane, które są oznaczone, zorganizowane i zdefiniowane z określonymi cechami. Machine learning zwykle wymaga, aby te dane były przetworzone i zorganizowane, w przeciwnym razie zostałyby one przejęte przez algorytmy głębokiego uczenia, które jest jeszcze jednym podpolem AI. 

Gdy spoglądamy na większy koncept machine learning, szybko staje się oczywiste, że jest to bardzo wartościowy narzędzie dla firm wszystkich rozmiarów. Jest to dzięki ogromnej ilości danych dostępnych dla organizacji. Modele machine learning przetwarzają dane i identyfikują wzorce, które poprawiają podejmowanie decyzji biznesowych na wszystkich poziomach, a te modele aktualizują się same i poprawiają swoją analityczną dokładność za każdym razem. 

Machine learning składa się z kilku różnych technik, z których każda działa inaczej: 

• Uczenie Nadzorowane: Oznaczone dane „nadzorują” algorytmy i trenują je do klasyfikacji danych i przewidywania wyników. 
• Uczenie Nienadzorowane: Technika machine learning, która używa nieoznaczonych danych. Modele uczenia nienadzorowanego mogą analizować dane i odkrywać wzorce bez interwencji ludzkiej. 
• Uczenie Wzmocnione: Ta technika trenuje modele do podejmowania sekwencji decyzji, i opiera się na systemie nagród i kar. 

Różnica w Umiejętnościach AI/ML

Teraz, gdy rozdzieliśmy dwa pojęcia sztucznej inteligencji i machine learning, prawdopodobnie zgadujesz, że każde z nich wymaga innego zestawu umiejętności. Dla osób, które chcą zaangażować się w AI lub ML, ważne jest, aby rozpoznać, co jest wymagane dla każdego. 

Gdy chodzi o AI, zestaw umiejętności tendencja jest bardziej teoretyczna niż techniczna, podczas gdy machine learning wymaga wysoko wyspecjalizowanej wiedzy technicznej. Z tym powiedzianym, jest pewne nakładanie się między nimi. 

Spójrzmy najpierw na najważniejsze umiejętności wymagane dla sztucznej inteligencji: 

• Nauka o Danych: Interdyscyplinarna dziedzina skupiona na używaniu danych do wyprowadzania wniosków, umiejętności związane z nauką o danych są kluczowe dla AI. Mogą one obejmować wszystko, od programowania do matematyki, i pomagają naukowcom danych używać takich technik, jak modelowanie statystyczne i wizualizacja danych. 
• Robotyka: AI zapewnia robotom widzenie komputerowe, aby pomóc im nawigować i zrozumieć ich otoczenie. 
• Etyka: Każdy, kto jest zaangażowany w AI, musi być dobrze zaznajomiony z wszystkimi implikacjami etycznymi takiej technologii. Etyka jest jednym z głównych problemów dotyczących wdrożenia systemów AI. 
• Wiedza o Dziedzinie: Posiadając wiedzę o dziedzinie, będziesz lepiej rozumieć branżę. Pomoże ci to również rozwijać innowacyjne technologie, aby rozwiązać konkretnych wyzwania i ryzyka, lepiej wspierając twoją firmę. 
• Machine Learning: Aby naprawdę zrozumieć AI i zastosować ją w najlepszy możliwy sposób, powinieneś mieć solidne zrozumienie machine learning. Chociaż nie musisz wiedzieć każdego pojedynczego technicznego aspektu rozwoju machine learning, powinieneś wiedzieć o podstawowych aspektach. 

Gdy spoglądamy na machine learning, umiejętności stają się znacznie bardziej techniczne. Z tym powiedzianym, byłoby to korzystne dla każdego, kto chce zaangażować się w AI lub ML, aby wiedzieć, jak najwięcej z nich: 

• Programowanie: Każdy profesjonalista machine learning musi być biegły w językach programowania, takich jak Java, R, Python, C++ i Javascript. 
• Matematyka: Eksperci ML pracują intensywnie z algorytmami i matematyką stosowaną, co jest powodem, dla którego powinni mieć silne analityczne i rozwiązywania problemów umiejętności, w parze z matematyczną wiedzą. 
• Architektura Sieci Neuronowych: Sieci neuronowe są fundamentalne dla głębokiego uczenia, które jest podzbiorem machine learning. Eksperci ML mają głębokie zrozumienie tych sieci neuronowych i jak mogą być one stosowane w różnych sektorach. 
• Big Data: Duża część machine learning to big data, gdzie te modele analizują ogromne zbiory danych, aby zidentyfikować wzorce i dokonywać przewidywań. Big data odnosi się do wyodrębniania, zarządzania i analizy ogromnych ilości danych w sposób wydajny. 
• Obliczenia Rozproszone: Gałąź informatyki, obliczenia rozproszone są kolejnym ważnym elementem machine learning. Odnosi się do systemów rozproszonych, których składniki są umieszczone na różnych komputerach w sieci, które koordynują swoje działania, wymieniając komunikaty. 

To tylko niektóre z umiejętności AI i ML, które powinny być nabyte przez każdego, kto chce zaangażować się w te dziedziny. Z tym powiedzianym, każdy lider biznesu mógłby znacznie skorzystać na nauce tych umiejętności, ponieważ pomogłoby im to lepiej zrozumieć ich projekty AI. A jednym z głównych kluczy do sukcesu dla każdego projektu AI jest kompetentny zespół liderów, którzy rozumieją, co się dzieje.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz nabyć niektóre z tych umiejętności AI lub ML, sprawdź naszą listę najlepszych certyfikatów z nauki o danych i certyfikatów machine learning.