Når det gjelder teknologisk innovasjon, er det to begreper som ofte blandes sammen og noen ganger til og med brukes om hverandre: Maskinlæring (ML)C_ og kunstig intelligens (AI)C_. Selv om disse begrepene utvilsomt er beslektet og henger sammen, representerer de to ulike aspekter innenfor det bredere landskapet av teknologi og informatikk.
Definisjon av maskinlæring
Maskinlæring er i bunn og grunn en undergruppe av kunstig intelligens. Det dreier seg om systemer og algoritmer som gjør det mulig for datamaskiner å lære av data og forbedre ytelsen på spesifikke oppgaver uten eksplisitt programmering. Maskinlæringsalgoritmer bruker mønstre og statistiske metoder for å gjøre maskinene i stand til gradvis å forbedre evnene sine.
Det finnes tre hovedtyper av maskinlæring:
-
Veiledet læring: Dette innebærer opplæring av en modell på merkede data, der algoritmen lærer av input-output-par og forutsier utfall når den får ny input.
-
Læring uten tilsyn: I dette scenariet arbeider modellen med umerkede data og forsøker å finne mønstre eller strukturer i datasettet uten spesifikk veiledning.
-
Forsterkningslæring: Denne typen innebærer at algoritmer lærer ved prøving og feiling gjennom interaksjon med omgivelsene. Systemet får tilbakemelding i form av belønning eller straff basert på sine handlinger.
Forstå kunstig intelligens
Kunstig intelligens er derimot et bredere begrep som omfatter maskiner eller systemer som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Kunstig intelligens har som mål å simulere menneskelige intelligensprosesser som læring, resonnering, problemløsning, persepsjon og språkforståelse.
KI omfatter ulike teknologier, blant annet maskinlæring, men strekker seg lenger enn det. AI omfatter for eksempel ekspertsystemer, som er regelbaserte systemer som etterligner beslutningsevnen til en menneskelig ekspert på et bestemt område.
Viktige forskjeller
Maskinlæring er en viktig del av AI, men forskjellen ligger i omfanget og anvendelsen:
-
Omfang: Maskinlæring er en undergruppe av AI, og fokuserer spesielt på å gjøre det mulig for maskiner å lære av data. AI, derimot, omfatter et bredere spekter av teknologier og metoder enn bare læring fra data.
-
Bruksområde: Maskinlæringsalgoritmer brukes til et bredt spekter av oppgaver, fra bildegjenkjenning til naturlig språkbehandling og anbefalingssystemer. KI omfatter imidlertid disse anvendelsene sammen med ekspertsystemer, robotteknologi og andre områder som simulerer menneskelig intelligens.
