Многие люди путают AI и ML, считая их одним и тем же. Оба термина стали одними из наиболее часто используемых модных словечек в последнее время, наряду с Metaverse, криптовалютой и NFT. Важно знать, что хотя ИИ и машинное обучение имеют общие черты, машинное обучение, по сути, является подмножеством ИИ, таким же, как компьютерное зрение, нейронные сети, обработка естественного обучения и глубокое обучение. Сегодня мы видим материальные свидетельства ИИ и МО вокруг нас, от распознавания речи смартфонов до голосовых помощников и чат-ботов, которые помогают выполнять обязанности, выполняемые людьми. ИИ и машинное обучение повсюду, и становится еще приятнее осознавать, что в технологиях еще многое предстоит разгадать.

Несмотря на то, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся доминирующими, важно, чтобы между ними существовало четкое различие, чтобы полностью понять роль, которую они играют в современном технологическом пространстве.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект определяется в соответствии с Venturebeat как компьютерная технология, которая имитирует способность человека решать проблемы и устанавливать связи на основе проницательности, понимания и интуиции. Другое определение определяет искусственный интеллект как машину, отвечающую на запросы, как люди. Другими словами, машина должна обладать человеческим интеллектом, чтобы реагировать на проблемы как человек.

В то время как в 1950-х годах об искусственном интеллекте стали говорить больше, согласно Стэнфордскому исследованию, есть обрывки доказательств того, что художественные рассказы и знаменитая греческая мифология ссылаются на искусственных существ, обладающих интеллектом. Технология искусственного интеллекта использовалась во время Второй мировой войны немецкими военными. Алан Тьюринг считается отцом искусственного интеллекта за создание компьютерного теста для взлома кода, известного как тест Тьюринга.

Согласно исследованию Brookings Institution, есть три основных качества ИИ; они включают Интенциональность, Интеллект и Приспособляемость. Интенциональность как качество ИИ означает, что машина (система) принимает обоснованные решения, а не реагирует в результате заранее заданных ответов. Этого можно достичь только тогда, когда системы ИИ имеют большие наборы данных, чтобы делать выводы. Интеллект в ИИ основан на взаимодействии с машинным обучением (видите, тонкая разница?) и анализом данных. Взаимодействие между компьютерными системами, аналитикой данных и машинным обучением определяет интеллектуальный ответ на запросы.

Системы искусственного интеллекта выделяются тем, как они могут приспосабливаться к вводу новых данных и принимать новые решения на основе последних качественных данных. Это называется адаптивностью. Именно эти качества делают системы ИИ будущим технологий. У ИИ не может быть эмоций, как у людей; они могут как-то обрабатывать их, но не чувствовать. Существует две категории ИИ — узкий ИИ (примеры — персонализация Netflix, беспилотные автомобили Tesla, Google Assistant) и общий ИИ.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение делает прогнозы. Как они могут это сделать? Они поглощают большие объемы данных, называемые обучающими данными, и компьютерные алгоритмы для прогнозирования результата запроса. ML использует безумное количество структурированных и полуструктурированных данных, чтобы делать прогнозы, которые должны иметь высокий уровень точности. Артур Сэмюэл, считающийся одним из пионеров ИИ, определял МО как исследование, позволяющее компьютерам безостановочно учиться без программирования. Приложения машинного обучения включают профилактическое обслуживание, обнаружение вредоносных программ, распознавание речи, фильтрацию электронной почты и многие другие области применения.

Различия между ИИ и машинным обучением

Есть сходства, которые предполагают, что ML и AI — это одно и то же. Например, оба управляют использованием огромного количества данных для работы. Данные являются главным приоритетом для AI и ML. Качество полученных данных повлияет на результаты. Кроме того, диапазон преимуществ решений ML и AI безграничен. Оба помогают компаниям и частным лицам повышать производительность и выполнять задачи, которые казались невыполнимыми, среди многих других преимуществ.

Различия между ML и AI заключаются в том,

(i) ИИ — это термин, который описывает все уровни человеческого интеллекта, демонстрируемые машиной. ML, с другой стороны, более специфичен.

(ii) ИИ использует широкий спектр методов для получения результатов. Эти методы включают в себя все, от математики, логики и рассуждений. И наоборот, ML может учиться и адаптироваться только при знакомстве с новыми наборами данных. Проще говоря, ИИ имеет более широкий диапазон, учитывая, что он исследует несколько способов получения результата.

(iii) ИИ больше заботится о повышении шансов вести себя подобно человеческому интеллекту. В то же время машинное обучение, как правило, фокусируется на повышении точности при вылавливании шаблонов для достижения точности.