Στο πεδίο της τεχνολογικής καινοτομίας, οι δύο όροι συχνά αναμειγνύονται και μερικές φορές χρησιμοποιούνται ακόμη και εναλλακτικά: Machine Learning (ML) και Τεχνητή Νοημοσύνη (AI). Ενώ οι έννοιες αυτές είναι αναμφίβολα συναφείς και αλληλένδετες, αντιπροσωπεύουν ξεχωριστές πτυχές στο ευρύτερο τοπίο της τεχνολογίας και της επιστήμης των υπολογιστών.
Ορισμός της μηχανικής μάθησης
Η μηχανική μάθηση, στον πυρήνα της, είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης. Περιλαμβάνει συστήματα και αλγορίθμους που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να βελτιώνουν την απόδοσή τους σε συγκεκριμένες εργασίες χωρίς ρητό προγραμματισμό. Στην ουσία, οι αλγόριθμοι ML χρησιμοποιούν πρότυπα και στατιστικές μεθόδους για να επιτρέψουν στις μηχανές να βελτιώσουν σταδιακά τις ικανότητές τους.
Υπάρχουν τρεις βασικοί τύποι μηχανικής μάθησης:
-
Μάθηση με επίβλεψη: όπου ο αλγόριθμος μαθαίνει από τα ζεύγη εισόδου-εξόδου και προβλέπει τα αποτελέσματα όταν του δοθεί νέα είσοδος.
-
Μάθηση χωρίς επίβλεψη: προσπαθώντας να βρει μοτίβα ή δομές μέσα στο σύνολο δεδομένων χωρίς συγκεκριμένες οδηγίες για την έξοδο.
-
Ενισχυτική μάθηση: Αυτό το είδος περιλαμβάνει αλγορίθμους που μαθαίνουν με δοκιμή και σφάλμα μέσω της αλληλεπίδρασης με ένα περιβάλλον. Το σύστημα λαμβάνει ανατροφοδότηση με τη μορφή ανταμοιβών ή ποινών με βάση τις ενέργειές του.
Κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, αντιπροσωπεύει μια ευρύτερη έννοια που περιλαμβάνει μηχανές ή συστήματα που μπορούν να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη αποσκοπεί στην προσομοίωση διαδικασιών ανθρώπινης νοημοσύνης, όπως η μάθηση, η συλλογιστική, η επίλυση προβλημάτων, η αντίληψη και η κατανόηση της γλώσσας.
Η τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει διάφορες τεχνολογίες, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, αλλά επεκτείνεται και πέρα από αυτές. Η ΤΝ περιλαμβάνει, για παράδειγμα, τα συστήματα εμπειρογνωμόνων, τα οποία είναι συστήματα βασισμένα σε κανόνες που μιμούνται την ικανότητα λήψης αποφάσεων ενός ανθρώπου εμπειρογνώμονα σε έναν συγκεκριμένο τομέα.
Βασικές διαφορές
Αν και η μηχανική μάθηση αποτελεί κρίσιμο συστατικό της ΤΝ, η διάκριση έγκειται στο πεδίο εφαρμογής και την εφαρμογή τους:
-
Πεδίο εφαρμογής: Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο επικεντρώνεται ειδικά στο να επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν από δεδομένα. Η ΤΝ, από την άλλη πλευρά, περιλαμβάνει ένα ευρύτερο φάσμα τεχνολογιών και μεθοδολογιών πέρα από την απλή μάθηση από δεδομένα.
-
Εφαρμογή: από την αναγνώριση εικόνων έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τα συστήματα συστάσεων. Η ΤΝ, ωστόσο, περιλαμβάνει αυτές τις εφαρμογές μαζί με τα συστήματα εμπειρογνωμόνων, τη ρομποτική και άλλους τομείς που προσομοιώνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη.
