Mi a gépi tanulás, és hogyan kapcsolódik a mesterséges intelligenciához?
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) két olyan kifejezés, amelyek gyakran felcserélhetően szerepelnek a népszerű diskurzusban, mégsem szinonimák. Míg az AI egy tágabb fogalom az emberi intelligenciát utánzó gépekre vonatkozóan, a gépi tanulás egy speciális részhalmaz, amely olyan algoritmusok fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból. A számítástechnika e két területe közötti kapcsolat megértése kulcsfontosságú ahhoz, hogy megértsük azokat a hihetetlen előrelépéseket, amelyeket ma látunk az önvezető autóktól a személyre szabott orvoslásig. Ennek a cikknek a célja, hogy felvázolja a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia fogalmait, és feltárja, hogyan kapcsolódnak egymáshoz.
Mi az a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia a számítástechnika olyan területe, amelynek célja olyan gépek létrehozása, amelyek képesek olyan feladatok elvégzésére, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges. Ezek a feladatok magukban foglalhatják a problémamegoldást, a természetes nyelv megértését, a minták felismerését, a tapasztalatokból való tanulást és az új helyzetekhez való alkalmazkodást.
Az AI típusai
Az AI nagyjából két kategóriába sorolható:
- Szűk vagy gyenge AI : Ez a fajta mesterséges intelligencia meghatározott feladatok elvégzésére vagy bizonyos problémák megoldására specializálódott. Ilyenek például az ajánlási algoritmusok streaming platformokon vagy a képfelismerő szoftverek.
- Általános vagy erős mesterséges intelligencia : A mesterséges intelligencia ezen formája továbbra is elméleti koncepció, és olyan gépeket jelentene, amelyek képesek bármilyen intellektuális feladat elvégzésére, amit az ember képes elvégezni. Öntudattal, érzelmekkel és a változásokhoz való alkalmazkodás képességével rendelkeznének.
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik részterülete, amely olyan algoritmusok fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és azok alapján döntsenek. A hagyományos algoritmusokkal ellentétben, amelyek kifejezetten meghatározott feladatok végrehajtására vannak programozva, a gépi tanulási algoritmusokat úgy tervezték, hogy adatokat elemezzenek és automatikusan következtetéseket vonjanak le.
A gépi tanulás típusai
A gépi tanulás három fő típusra osztható:
- Felügyelt tanulás : Ennél a típusnál az algoritmus egy címkézett adatkészleten van betanítva, ami azt jelenti, hogy minden betanítási példa egy kimeneti címkével van párosítva. A gép megtanulja megjósolni a kimenetet a bemeneti adatokból.
- Felügyelet nélküli tanulás : Itt az algoritmust egy címkézetlen adatkészletre tanítják, és megpróbálja azonosítani az adatok mögöttes mintázatait vagy struktúráit.
- Megerősítő tanulás : Ebben a paradigmában az ügynök megtanul olyan cselekvéseket végrehajtani, hogy maximalizálja a halmozott jutalom fogalmát, gyakran kölcsönhatásba lépve egy környezettel ennek érdekében.
Az AI és az ML metszéspontja
A gépi tanulás számos AI-rendszer és alkalmazás gerinceként szolgál. Lehetővé teszi a gépek számára, hogy anélkül javítsák teljesítményüket, hogy kifejezetten erre programoznák őket, így „intelligensnek” tűnnek. Így járul hozzá az ML az AI-hoz:
- Adatvezérelt döntések : Az ML algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot elemeznek, hogy emberi beavatkozás nélkül előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak.
- Alkalmazkodóképesség : Mivel több adatnak vannak kitéve, a gépi tanulási algoritmusok tanulhatnak és fejlődhetnek, utánozva az emberi képességet az új információkhoz való alkalmazkodásra.
- Automatizálás : Az ML képes olyan összetett feladatokat automatizálni, amelyek egyébként emberi kognitív képességeket igényelnének, ezáltal hatékonyabbá téve a rendszereket.
Következtetés
A mesterséges intelligencia célja az emberi intelligencia gépekben való reprodukálása vagy szimulációja. A gépi tanulás, az AI kritikus részhalmaza, felvértezi ezeket a gépeket az adatokból való tanulás képességével. Együtt forradalmasítják az iparágakat, és valóra váltják azt, ami valaha tudományos-fantasztikusnak tűnt. A számítástechnika e két területe közötti árnyalatok megértése felkészít bennünket arra, hogy jobban értékeljük a világunkat formáló figyelemre méltó technológiákat.
