Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) jsou dva pojmy, které se v populárním diskurzu často objevují zaměnitelně, ale nejsou synonyma. Zatímco AI je širší koncept týkající se strojů, které mohou napodobovat lidskou inteligenci, Machine Learning je specifická podmnožina, která se zaměřuje na vývoj algoritmů, které umožňují počítačům učit se z dat. Pochopení vztahu mezi těmito dvěma oblastmi informatiky je zásadní pro pochopení neuvěřitelných pokroků, které dnes vidíme ve všem, od samořídících aut po personalizovanou medicínu. Tento článek si klade za cíl načrtnout koncepty strojového učení a umělé inteligence a prozkoumat, jak jsou vzájemně propojeny.
Co je to umělá inteligence?
Umělá inteligence je obor počítačové vědy, jehož cílem je vytvořit stroje schopné provádět úkoly, které by běžně vyžadovaly lidskou inteligenci. Tyto úkoly mohou zahrnovat řešení problémů, porozumění přirozenému jazyku, rozpoznávání vzorců, učení se ze zkušeností a přizpůsobení se novým situacím.
Typy AI
AI lze obecně rozdělit do dvou kategorií:
- Úzká nebo slabá AI : Tento typ AI se specializuje na provádění konkrétních úkolů nebo řešení konkrétních problémů. Příklady zahrnují algoritmy doporučení na streamovacích platformách nebo software pro rozpoznávání obrázků.
- Obecná nebo silná umělá inteligence : Tato forma umělé inteligence zůstává teoretickým konceptem a zahrnuje stroje se schopností vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který může dělat člověk. Měli by mít sebeuvědomění, emoce a schopnost přizpůsobit se změnám.
Co je strojové učení?
Strojové učení je podpolí umělé inteligence, které se zaměřuje na vývoj algoritmů, které počítačům umožňují učit se z dat a rozhodovat se na jejich základě. Na rozdíl od tradičních algoritmů, které jsou explicitně naprogramovány k provádění konkrétních úkolů, jsou algoritmy strojového učení navrženy tak, aby automaticky analyzovaly data a vyvozovaly závěry.
Typy strojového učení
Strojové učení lze rozdělit do tří hlavních typů:
- Supervised Learning : U tohoto typu je algoritmus trénován na označeném datovém souboru, což znamená, že každý příklad školení je spárován s výstupním štítkem. Stroj se učí předpovídat výstup ze vstupních dat.
- Učení bez dozoru : Zde je algoritmus trénován na neoznačené datové sadě a snaží se identifikovat základní vzory nebo struktury v datech.
- Posílení učení : V tomto paradigmatu se agent učí provádět akce, aby maximalizoval určitou představu o kumulativní odměně, často za účelem interakce s prostředím.
Průnik AI a ML
Strojové učení slouží jako páteř mnoha systémů a aplikací umělé inteligence. Umožňuje strojům zlepšit jejich výkon, aniž by k tomu byly explicitně naprogramovány, takže vypadají „inteligentně“. Zde je návod, jak ML přispívá k AI:
- Rozhodování řízená daty : Algoritmy ML analyzují obrovské množství dat, aby mohly předvídat nebo rozhodovat bez lidského zásahu.
- Adaptabilita : Jak jsou vystavovány většímu množství dat, algoritmy strojového učení se mohou učit a zlepšovat a napodobovat lidskou schopnost přizpůsobit se novým informacím.
- Automatizace : ML může automatizovat složité úkoly, které by jinak vyžadovaly lidské kognitivní schopnosti, čímž se systémy zefektivňují.
Závěr
Umělá inteligence má za cíl replikovat nebo simulovat lidskou inteligenci ve strojích. Strojové učení, kritická podmnožina umělé inteligence, vybavuje tyto stroje schopností učit se z dat. Společně dělají revoluci v průmyslu a dělají z toho, co se kdysi zdálo jako sci-fi, realitu. Pochopení nuancí mezi těmito dvěma oblastmi informatiky nás vybaví lépe ocenit pozoruhodné technologie, které utvářejí náš svět.
