Демистификация искусственного интеллекта и машинного обучения: обзор
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) сегодня являются модными словами в технологической индустрии. AI и ML изменили способ работы предприятий и отраслей, от здравоохранения до финансов и транспорта. Однако эти два термина часто используются как синонимы и могут сбивать с толку людей, не занимающихся этой областью. В этой статье мы обсудим, что такое AI и ML, чем они отличаются и каковы их приложения.
Искусственный интеллект
ИИ — это область компьютерных наук, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, которые могут работать и учиться, как люди. Системы ИИ могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка, распознавание изображений и принятие решений. ИИ делится на две категории: узкий ИИ и общий ИИ.
Узкий ИИ, также известный как слабый ИИ, предназначен для выполнения конкретной задачи. Например, Siri, виртуальный помощник Apple, использует обработку естественного языка, чтобы понимать и реагировать на голосовые команды пользователя.
С другой стороны, общий ИИ, также известный как сильный ИИ, относится к системе ИИ, способной выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Однако общий ИИ все еще находится в стадии исследования и еще не реализован полностью.
Машинное обучение
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое направлено на то, чтобы дать компьютерам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности в данных и делать прогнозы на основе этих данных. Существует три типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
- Обучение с учителем использует помеченные данные для обучения алгоритма распознаванию шаблонов и прогнозированию. Например, спам-фильтр можно обучить, используя набор данных помеченных электронных писем.
- С другой стороны, неконтролируемое обучение использует немаркированные данные для выявления закономерностей и структур в данных. Примером неконтролируемого обучения является кластеризация, при которой сходные точки данных группируются вместе.
- Обучение с подкреплением включает в себя обучение алгоритма обучению методом проб и ошибок. Примером обучения с подкреплением является обучение компьютера играть в игру, предоставляя награды и наказания в зависимости от его производительности.
Приложения ИИ и машинного обучения
ИИ и машинное обучение имеют широкий спектр приложений в разных отраслях. В здравоохранении ИИ и машинное обучение используются для диагностики заболеваний и разработки лекарств. В финансах ИИ используется для обнаружения мошенничества и анализа рисков. На транспорте искусственный интеллект используется для беспилотных автомобилей и управления дорожным движением.
Заключение
ИИ и машинное обучение меняют мир, в котором мы живем, и могут решить некоторые из самых серьезных проблем, стоящих перед человечеством. Понимание разницы между ИИ и машинным обучением важно, поскольку они часто используются взаимозаменяемо. Поскольку технологии продолжают развиваться, важно быть в курсе последних событий в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
