Teknologisen innovaation alalla kaksi termiä sekoittuvat usein ja joskus jopa käytetään vaihtokelpoisina: koneoppiminen (ML) ja tekoäly (AI). Vaikka nämä käsitteet liittyvät epäilemättä toisiinsa ja liittyvät toisiinsa, ne edustavat eri puolia laajemmassa teknologian ja tietojenkäsittelytieteen maisemissa.
Koneoppimisen määrittely
Koneoppiminen on pohjimmiltaan tekoälyn osajoukko. Se sisältää järjestelmiä ja algoritmeja, joiden avulla tietokoneet voivat oppia tiedoista ja parantaa suorituskykyään tietyissä tehtävissä ilman erityistä ohjelmointia. Pohjimmiltaan ML-algoritmit käyttävät kuvioita ja tilastollisia menetelmiä, jotta koneet voivat asteittain parantaa kykyjään.
Koneoppimista on kolme päätyyppiä:
-
Valvottu oppiminen: Tämä sisältää mallin koulutuksen merkityillä tiedoilla, joissa algoritmi oppii syöte-lähtö-pareista ja ennustaa tuloksia, kun sille annetaan uusi syöte.
-
Oppiminen ilman valvontaa: Tässä skenaariossa malli toimii nimeämättömän datan kanssa ja yrittää löytää kuvioita tai rakenteita tietojoukosta ilman erityisiä tulosohjeita.
-
Vahvistusoppiminen: Tämä tyyppi sisältää algoritmien oppimisen yrityksen ja erehdyksen avulla vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa. Järjestelmä saa palautetta toimiensa perusteella palkkioiden tai sakkojen muodossa.
Tekoälyn ymmärtäminen
Tekoäly puolestaan edustaa laajempaa käsitettä, joka kattaa koneita tai järjestelmiä, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisälyä. Tekoäly pyrkii simuloimaan ihmisen älykkyyttä, kuten oppimista, päättelyä, ongelmanratkaisua, havaintoa ja kielen ymmärtämistä.
Tekoäly kattaa erilaisia teknologioita, mukaan lukien koneoppimisen, mutta ulottuu niitä pidemmälle. Tekoälyyn kuuluvat esimerkiksi asiantuntijajärjestelmät, jotka ovat sääntöpohjaisia järjestelmiä, jotka jäljittelevät ihmisen asiantuntijan päätöksentekokykyä tietyllä alalla.
Keskeiset erot
Vaikka koneoppiminen on olennainen osa tekoälyä, ero on niiden laajuudessa ja sovelluksessa:
-
Laajuus: Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy erityisesti koneiden oppimiseen tiedoista. Tekoäly sen sijaan kattaa laajemman valikoiman teknologioita ja menetelmiä pelkän datasta oppimisen lisäksi.
-
Sovellus: Koneoppimisalgoritmeja sovelletaan monenlaisiin tehtäviin kuvantunnistuksesta luonnollisen kielen käsittelyyn ja suositusjärjestelmiin. Tekoäly kattaa kuitenkin nämä sovellukset asiantuntijajärjestelmien, robotiikan ja muiden ihmisten älyä simuloivien alueiden kanssa.
