Tehnoloģiju inovāciju jomā divi termini bieži sajaucas un dažreiz pat tiek lietoti savstarpēji aizstājami: mašīnmācība (ML) un mākslīgais intelekts (AI). Lai gan šie jēdzieni neapšaubāmi ir saistīti un savstarpēji saistīti, tie atspoguļo atšķirīgus aspektus plašākā tehnoloģiju un datorzinātņu ainavā.
Mašīnmācības definēšana
Mašīnmācība savā būtībā ir mākslīgā intelekta apakškopa. Tas ietver sistēmas un algoritmus, kas ļauj datoriem mācīties no datiem un uzlabot to veiktspēju konkrētos uzdevumos bez skaidras programmēšanas. Būtībā ML algoritmi izmanto modeļus un statistikas metodes, lai ļautu mašīnām pakāpeniski uzlabot savas iespējas.
Ir trīs galvenie mašīnmācības veidi:
- Uzraudzīta mācīšanās: tas ietver modeļa apmācību uz iezīmētiem datiem, kur algoritms mācās no ievades-izejas pāriem un prognozē rezultātus, kad tiek iegūta jauna ievade.
- Neuzraudzīta mācīšanās: šajā scenārijā modelis darbojas ar datiem bez iezīmēm, mēģinot atrast modeļus vai struktūras datu kopā bez īpašiem norādījumiem par izvadi.
- Pastiprināšanas mācīšanās: šis veids ietver algoritmu apgūšanu, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, mijiedarbojoties ar vidi. Sistēma saņem atgriezenisko saiti atlīdzības vai sodu veidā, pamatojoties uz tās darbībām.
Izpratne par mākslīgo intelektu
No otras puses, mākslīgais intelekts ir plašāks jēdziens, kas ietver mašīnas vai sistēmas, kas var veikt uzdevumus, kuriem parasti nepieciešams cilvēka intelekts. AI mērķis ir simulēt cilvēka intelekta procesus, piemēram, mācīšanos, spriešanu, problēmu risināšanu, uztveri un valodas izpratni.
AI ietver dažādas tehnoloģijas, tostarp mašīnmācīšanos, bet sniedzas ārpus tām. AI ietver, piemēram, ekspertu sistēmas, kas ir uz noteikumiem balstītas sistēmas, kas atdarina cilvēka eksperta lēmumu pieņemšanas spējas noteiktā jomā.
Galvenās atšķirības
Lai gan mašīnmācība ir būtiska AI sastāvdaļa, atšķirība ir to darbības jomā un pielietojumā.
-
Darbības joma: Mašīnmācīšanās ir AI apakškopa, kas īpaši koncentrējas uz iekārtām, kas ļauj mācīties no datiem. No otras puses, mākslīgais intelekts ietver plašāku tehnoloģiju un metodoloģiju klāstu, ne tikai mācīšanos no datiem.
-
Lietojumprogramma: mašīnmācīšanās algoritmi tiek piemēroti plašam uzdevumu klāstam, sākot no attēlu atpazīšanas līdz dabiskās valodas apstrādei un ieteikumu sistēmām. Tomēr AI ietver šīs lietojumprogrammas kopā ar ekspertu sistēmām, robotiku un citām jomām, kas simulē cilvēka intelektu.
