Определение искусственного интеллекта и машинного обучения

Термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) часто используются взаимозаменяемо, но не являются синонимами. В то время как ИИ — это широкое понятие, которое относится к способности машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка и распознавание объектов, машинное обучение (МО) — это особое подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов, позволяющих машины, чтобы учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования.

Другими словами, ML — это метод, используемый для достижения ИИ. Это метод обучения компьютера на основе данных и улучшения его производительности в задаче без явного программирования.

В этой статье мы более подробно рассмотрим различия между ИИ и МО, а также различные приложения и последствия этих технологий.

Искусственный интеллект

История и предыстория ИИ

ИИ имеет долгую и богатую историю, уходящую корнями в древние времена, когда философы и изобретатели впервые задумались о возможности создания интеллектуальных машин. Однако область искусственного интеллекта, какой мы ее знаем сегодня, начала формироваться в 1950-х годах.

В 1956 году исследователи Дартмутского колледжа организовали конференцию для обсуждения возможности создания «мыслящих машин». Эту конференцию многие считают рождением искусственного интеллекта как области исследований. Исследователи предложили на конференции развитие «машинного обучения» и «решения задач» на компьютерах.

В первые годы исследований ИИ ученые сосредоточились на разработке простых программ, которые могли выполнять определенные задачи, такие как шахматы или математические задачи. Эти программы были построены на правилах и алгоритмах, которые компьютеры могли использовать для принятия решений. Этот метод называется «ИИ на основе правил».

Исследователи начали исследовать более сложные методы обучения компьютеров обучению на основе данных по мере развития технологий и увеличения мощности компьютеров. Это привело к развитию «машинного обучения» (ML), подобласти ИИ, которая фокусируется на обучении компьютеров учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без необходимости вмешательства человека.

В 1980-х и 1990-х годах интерес к ИИ и финансирование возродились, отчасти благодаря быстрому развитию компьютерного оборудования и доступности больших объемов данных. Это привело к созданию более мощных алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети и деревья решений, которые можно было обучать на больших наборах данных и делать точные прогнозы.

В последние годы ИИ продолжал развиваться и расширяться, совершая прорывы в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка. В настоящее время искусственный интеллект используется во множестве приложений, от здравоохранения и финансов до транспорта и развлечений.

Типы ИИ (например, основанные на правилах, экспертные системы и т. д.)

«Машинное обучение» — это еще один тип ИИ. Этот тип искусственного интеллекта основан на представлении о том, что компьютеры могут учиться на данных без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения позволяют машинам учиться на больших наборах данных и делать прогнозы или принимать решения без необходимости вмешательства человека. Машинное обучение можно разделить на три типа: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Компьютер получает помеченные примеры данных и учится предсказывать результаты на основе этих примеров в обучении с учителем. Неконтролируемое обучение — это процесс, при котором компьютер получает неразмеченные примеры данных и учится распознавать шаблоны или структуру в этих данных. Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором компьютер учится, получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов за определенные действия.

Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая учится на основе данных с использованием нескольких слоев искусственных нейронных сетей. Это особенно полезно для распознавания изображений и речи, обработки естественного языка и других сложных задач.

Текущие и потенциальные приложения ИИ

Сегодня искусственный интеллект используется в различных отраслях для автоматизации задач, повышения эффективности и принятия правильных решений. Некоторые из ключевых областей, в которых в настоящее время используется ИИ, включают:

Здравоохранение. Искусственный интеллект (ИИ) используется в здравоохранении для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и повышения эффективности. Например, диагностические инструменты на основе ИИ могут анализировать медицинские изображения и выявлять потенциальные проблемы со здоровьем, тогда как чат-боты на основе ИИ могут предоставлять пациентам доступ к медицинской информации 24 часа в сутки, семь дней в неделю. ИИ также используется при поиске и разработке лекарств, а также при разработке планов лечения для конкретных пациентов.

Финансы. Искусственный интеллект (ИИ) используется для обнаружения мошеннических транзакций, прогнозирования рыночных тенденций и принятия более эффективных инвестиционных решений. Алгоритмы на базе ИИ, например, могут анализировать большие объемы финансовых данных и выявлять закономерности, которые люди могут упустить. Чат-боты на базе ИИ также используются для предоставления финансовых консультаций и обслуживания клиентов.

Транспорт. ИИ применяется в транспортном бизнесе для повышения безопасности, сокращения расходов и повышения эффективности. Например, создаются беспилотные автомобили и дроны, которые будут использовать ИИ для навигации и принятия решений. ИИ также используется для улучшения логистики и управления цепочками поставок.

Розничная торговля.ИИ используется в розничной торговле для повышения качества обслуживания клиентов и увеличения продаж. Чат-боты на основе ИИ, например, могут предлагать клиентам индивидуальные предложения продуктов, в то время как распознавание изображений на основе ИИ может использоваться для идентификации объектов на онлайн-фотографиях. ИИ также используется для оптимизации управления запасами и прогнозирования спроса.

Производство. Искусственный интеллект (ИИ) используется в производстве для повышения эффективности, снижения затрат и увеличения производства. Например, роботы с искусственным интеллектом могут использоваться для автоматизации таких процессов, как сварка и сборка, а профилактическое обслуживание с помощью искусственного интеллекта может прогнозировать, когда оборудование необходимо обслуживать. ИИ также используется для улучшения производственных графиков и сокращения отходов.

Развлечения. ИИ используется для обеспечения более захватывающих впечатлений для зрителей в развлекательном бизнесе. Например, виртуальная реальность и дополненная реальность на базе искусственного интеллекта создаются для адаптации к действиям и предпочтениям пользователя. Кроме того, искусственный интеллект используется для создания более реалистичных спецэффектов в фильмах и видеоиграх.

Безопасность. Искусственный интеллект (ИИ) используется в системе безопасности для улучшения мониторинга и выявления возможных угроз. Распознавание лиц и идентификация объектов с помощью ИИ, например, могут использоваться для идентификации людей и вещей на кадрах наблюдения, в то время как обнаружение угроз с помощью ИИ может использоваться для обнаружения потенциальных кибератак.

Это лишь немногие из многочисленных приложений ИИ, которые в настоящее время используются для повышения производительности, сокращения затрат и принятия более взвешенных решений. Однако потенциальные области применения ИИ практически безграничны, и постоянно открываются новые области применения. ИИ, например, изучается для применения в сельском хозяйстве, энергетике, образовании и других областях. Кроме того, ожидается, что интеграция ИИ с другими технологиями, такими как Интернет вещей (IoT) и сети 5G, расширит возможности использования ИИ для улучшения нашей жизни и решения сложных задач.

Машинное обучение

История и предыстория машинного обучения

В первые годы исследований ИИ ученые сосредоточились на разработке базовых систем, способных решать определенные задачи, например решать шахматные или математические головоломки. Эти программы были построены на правилах и алгоритмах, которые компьютеры могли использовать для вынесения суждений. Этот метод называется «ИИ на основе правил».

Исследователи начали исследовать

все более сложные подходы к обучению компьютеров обучению на основе данных по мере развития технологий и роста вычислительной мощности. Это привело к созданию «машинного обучения» (ML), подмножества ИИ, которое фокусируется на обучении компьютеров учиться на данных и делать прогнозы или суждения без необходимости взаимодействия с человеком.

Различные типы машинного обучения

Как ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на обучении компьютеров учиться на данных и делать прогнозы или делать выбор без помощи людей. Существуют различные формы машинного обучения, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки.

«Переносное обучение» – это разновидность машинного обучения, при котором модель, изученная на одной работе, может использоваться в качестве основы для модели, обученной на отдельном, но связанном с ним мероприятии. Это особенно важно, когда данные, доступные для нового назначения, ограничены.

Различия между искусственным интеллектом и машинным обучением

Основные различия между AI и ML

Основное различие между ИИ и МО заключается в том, что ИИ — это всеобъемлющее понятие роботов, имитирующих человеческий интеллект, тогда как МО — это конкретная стратегия получения ИИ. ИИ может быть реализован с использованием ряда стратегий, включая системы на основе правил, экспертные системы и другие, тогда как машинное обучение фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных.

Еще одно различие между ИИ и МО заключается в том, что ИИ занимается разработкой интеллектуальных систем, способных выполнять задачи без участия человека, тогда как МО занимается разработкой систем, способных улучшать свою производительность в задаче, изучая данные. Системы искусственного интеллекта могут быть предварительно запрограммированы с набором правил, но системы машинного обучения могут обучаться и адаптироваться на основе данных.

Системы ИИ делятся на два типа: слабый ИИ и сильный ИИ. Слабый ИИ занимается разработкой систем, способных выполнять специализированные задачи, такие как распознавание изображений или обработка естественного языка, тогда как сильный ИИ занимается разработкой систем, способных выполнять любую интеллектуальную работу, которую может выполнять человек. Поскольку ML фокусируется на обучении машин для выполнения определенных задач, он считается подмножеством слабого ИИ.

ИИ используется в самых разных областях, от здравоохранения и банковского дела до транспорта и развлечений. ML — это сложная технология, которая позволяет машинам учиться на данных и делать прогнозы или суждения без необходимости взаимодействия с человеком; он используется во многих тех же областях, что и ИИ.

Как AI и ML дополняют друг друга

Во многих отношениях искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) дополняют друг друга.

Начнем с того, что ИИ обеспечивает всеобъемлющую основу для разработки интеллектуальных систем, тогда как машинное обучение дает конкретную стратегию для достижения ИИ, обучая компьютеры учиться на данных. Системы искусственного интеллекта могут использовать ряд стратегий, таких как основанные на правилах или экспертные системы, но машинное обучение (ML) является особенно эффективным методом, который позволяет машинам повышать свою производительность в работе, изучая данные.

Во-вторых, ИИ можно использовать для разработки интеллектуальных систем, способных выполнять действия без участия человека, а машинное обучение можно использовать для повышения адаптивности этих систем и их чувствительности к изменяющимся ситуациям. Например, самоуправляемый автомобиль, использующий ИИ для навигации и вынесения суждений, можно улучшить с помощью машинного обучения, что позволит автомобилю учиться на собственном опыте и со временем принимать более обоснованные решения.

В-третьих, ИИ можно использовать для создания интеллектуальных систем общего назначения, тогда как машинное обучение можно использовать для создания специализированных систем для конкретных целей. Например, виртуальный помощник на основе ИИ, который может выполнять различные действия, может быть улучшен с помощью машинного обучения, что позволит помощнику учиться на предпочтениях пользователя и предоставлять более полезные услуги.

Наконец, AI и ML можно комбинировать с другими технологиями, такими как Интернет вещей, большие данные и облачные вычисления, для создания более мощных и интеллектуальных систем. Например, производственная система на базе искусственного интеллекта, использующая машинное обучение для оптимизации производственных графиков, может извлечь выгоду из Интернета вещей, который позволяет системе отслеживать и контролировать производственный процесс в режиме реального времени.

Потенциальные последствия этих различий для будущего

С точки зрения возможностей, использование машинного обучения для обучения компьютеров обучению на основе данных позволит создавать более адаптируемые и чувствительные интеллектуальные системы. Эти системы со временем смогут повысить свою производительность, что сделает их более успешными в решении сложных задач. Кроме того, интеграция ИИ для создания универсальных интеллектуальных систем с машинным обучением для создания специализированных систем приведет к созданию разнообразного спектра интеллектуальных систем, способных выполнять различные задачи с высокой точностью.

С точки зрения социального воздействия, растущие возможности интеллектуальных систем вызовут существенные изменения в различных областях, включая здравоохранение, банковское дело, транспорт и производство. Многие рабочие места будут автоматизированы, эффективность повысится, а суждения станут более точными, что приведет к повышению производительности и снижению затрат.

Также возможны негативные последствия, такие как потеря работы, проблемы с конфиденциальностью и этические дилеммы. По мере расширения возможностей интеллектуальных систем они смогут автоматизировать многочисленные операции, которые в настоящее время выполняются людьми, что приводит к сокращению рабочих мест. Кроме того, использование ИИ и машинного обучения для оценки огромных объемов данных создает проблемы с конфиденциальностью, поскольку эти системы смогут собирать и анализировать большие объемы персональных данных. Кроме того, растущие возможности интеллектуальных систем создают этические проблемы, такие как возможность использования этих систем для наблюдения или сохранения предубеждений.

Ключевые моменты искусственного интеллекта в сравнении с машинным обучением

  • ИИ относится к общему понятию роботов, имитирующих человеческий интеллект, тогда как машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на обучении машин обучению на основе данных.
  • ИИ может быть реализован с использованием ряда стратегий, включая системы на основе правил, экспертные системы и другие, тогда как машинное обучение фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных.
  • AI занимается разработкой интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи без участия человека, тогда как ML занимается разработкой систем, которые могут улучшить свою производительность при выполнении задачи, изучая данные.
  • ИИ подразделяется на два типа: слабый ИИ и сильный ИИ. Слабый ИИ ориентирован на создание систем, способных выполнять специализированные действия, в то время как сильный ИИ ориентирован на создание систем, способных выполнять любую интеллектуальную работу, на которую способен человек.
  • ИИ и машинное обучение дополняют друг друга, объединяя надежные методологии построения интеллектуальных систем. ИИ — это всеобъемлющая структура для разработки интеллектуальных систем, тогда как машинное обучение — это конкретная стратегия получения ИИ путем обучения машин обучению на основе данных.
  • ИИ и машинное обучение имеют далеко идущие последствия для будущего как с точки зрения возможностей интеллектуальных систем, так и их влияния на общество.
  • Растущие возможности интеллектуальных систем приведут к сокращению занятости, проблемам конфиденциальности и другим проблемам.

Первоначально опубликовано на https://theprofithunt.com 18 января 2023 г.