У сфері технологічних інновацій два терміни часто змішуються, а іноді навіть використовуються як синоніми: машинне навчання (ML) і штучний інтелект (AI). Хоча ці поняття, безсумнівно, пов’язані та взаємопов’язані, вони представляють різні грані в ширшому ландшафті технологій та інформатики.
Визначення машинного навчання
Машинне навчання, за своєю суттю, є підмножиною штучного інтелекту. Він включає в себе системи й алгоритми, які дозволяють комп’ютерам навчатися на основі даних і покращувати свою продуктивність у виконанні конкретних завдань без явного програмування. По суті, алгоритми ML використовують шаблони та статистичні методи, щоб дозволити машинам поступово розширювати свої можливості.
Існує три основні типи машинного навчання:
-
Контрольоване навчання: передбачає навчання моделі на позначених даних, коли алгоритм вивчає пари вхідних даних і прогнозує результати, коли отримує нові вхідні дані.
-
Неконтрольоване навчання: у цьому сценарії модель працює з даними без міток, намагаючись знайти шаблони або структури в наборі даних без конкретних вказівок щодо результату.
-
Навчання з підкріпленням: цей тип передбачає навчання алгоритмів методом проб і помилок через взаємодію з середовищем. Система отримує зворотній зв'язок у вигляді винагород або штрафів на основі своїх дій.
Розуміння штучного інтелекту
Штучний інтелект, з іншого боку, представляє ширшу концепцію, що охоплює машини або системи, які можуть виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. ШІ спрямований на імітацію процесів людського інтелекту, таких як навчання, міркування, вирішення проблем, сприйняття та розуміння мови.
ШІ охоплює різні технології, включаючи машинне навчання, але виходить за їх межі. ШІ включає, наприклад, експертні системи, які є системами на основі правил, які імітують здатність людини-експерта приймати рішення в певній області.
Ключові відмінності
Хоча машинне навчання є ключовим компонентом штучного інтелекту, відмінність полягає в їхньому масштабі та застосуванні:
-
Сфера застосування: Машинне навчання є підмножиною штучного інтелекту, зосереджено на тому, щоб дозволити машинам навчатися на основі даних. ШІ, з іншого боку, охоплює ширший спектр технологій і методологій, окрім простого навчання на основі даних.
-
Застосування: алгоритми машинного навчання застосовуються до широкого кола завдань, від розпізнавання зображень до обробки природної мови та систем рекомендацій. Однак штучний інтелект охоплює ці програми разом з експертними системами, робототехнікою та іншими сферами, що імітують людський інтелект.
