Maskinlæring vs. Kunstig intelligens: Hva er forskjellen?

Flere buzzwords brukes ofte, men med ulik betydning på det teknologiske feltet. Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er eksempler. Selv om de er koblet sammen, er de ikke de samme. Vi skal undersøke forskjellene mellom AI og ML, deres bruk og deres fremtid.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er en gren av informatikk og ingeniørfag som fokuserer på å bygge maskiner som er i stand til læring, løse problemer, ta beslutninger og alle andre funksjoner som tradisjonelt utføres av mennesket intellekt.

I sin enkleste form refererer AI til en maskins evne til å tenke og oppføre seg litt som en person. Enorme mengder data må behandles av AI-systemer for å finne mønstre og innsikt som folk kanskje ikke ser med en gang. Disse systemene kan deretter ta beslutninger, finne løsninger på problemer eller utføre aktiviteter ved å bruke kunnskapen de har fått.

Siden 1950-tallet har det vært diskusjoner om kunstig intelligens (AI). Likevel har den siste utviklingen innen prosessorkraft, store data og maskinlæringsteknikker hevet baren for AI. AI er allerede en nødvendig komponent i hverdagen vår, og driver en rekke applikasjoner, inkludert virtuelle assistenter, anbefalingssystemer og førerløse kjøretøy. Og i fremtiden, AI vil sannsynligvis forstyrre mange flere områder av livet.

Hva er maskinlæring (ML)?

Bygge metoder og modeller som gjør at datamaskiner kan lære av erfaring og bli bedre over tid uten eksplisitt programmering er fokus for maskinlæring (ML), en undergruppe av kunstig intelligens. Med andre ord er det en teknikk for å lære datamaskiner hvordan de skal utføre bestemte oppgaver ved å gi dem data og la dem lære av det.

Prediktiv analyse, naturlig språkbehandling, bilde- og lydgjenkjenning og andre felt kan alle dra nytte av de automatiske mønsterdeteksjons- og læringsmulighetene til maskinlæringsalgoritmer (ML).

Maskinlæring kan deles inn i tre kategorier: forsterkende læring, uovervåket læring og overvåket læring. I veiledet læring undervises datamaskinen ved å bruke et datasett som er merket med utdataene fra hver inngang. Ved å lære korrelasjonen mellom inngangs- og utdatavariablene ved å bruke disse merkede dataene, kan datamaskinen forutsi utganger for ferske input.

Uovervåket læring krever at datamaskinen gjenkjenner mønstre og relasjoner på egen hånd etter å ha blitt presentert med et umerket datasett. Sist men ikke minst, i forsterkende læring, fanger datamaskinen opp nye ferdigheter ved å samhandle med omgivelsene og få tilbakemeldinger i form av belønning eller straff for bestemte handlinger.

Det er mulig for maskiner å lære av data og foreta spådommer eller valg ved å bruke en rekke tilnærminger og algoritmer, som er inkludert i det bredere emnet maskinlæring. På samme måte, dyp læring er en gren av maskinlæring som innebærer å utsette kunstige nevrale nettverk for enorme mengder data for å trene dem til å gjenkjenne mønstre og lage spådommer. Derfor er dyp læring en svært spesialisert og sofistikert type maskinlæring som bruker flerlags kunstige nevrale nettverk for å forstå komplekse mønstre og relasjoner i data.

Viktige forskjeller mellom AI og ML

Selv om AI og ML er nært forbundet, er det flere viktige egenskaper som skiller dem fra hverandre. Følgende er noen av de primære forskjellene mellom AI og ML:

1. Omfang: AI-feltet er stort og inkluderer en rekke teknikker, inkludert ML. I motsetning er ML en gren av AI som fokuserer på å bruke statistiske modeller og algoritmer for å hjelpe datamaskiner med å lære av data og foreta spådommer eller valg.
2. Tilnærming: Å designe algoritmer som etterligner menneskelig kognisjon og beslutningsprosesser er en vanlig AI-strategi. Hovedmålet med ML, derimot, er å trene algoritmer på data for å finne lenker og mønstre som kan brukes til å gjøre spådommer eller valg.
3. Datakrav: Ved å bruke forhåndsprogrammerte regler og heuristikk, kan AI-algoritmer lages for å fungere med små datasett eller til og med ingen data i det hele tatt. Derimot må store datasett brukes til å trene ML-algoritmer for å finne mønstre og lenker.
4. Fleksibilitet: Selv om AI-algoritmer kan utformes for å takle en rekke oppgaver, er de ofte skreddersydd for spesielle formål. På den annen side er ML-algoritmer vanligvis mer tilpasningsdyktige og kan brukes til å løse et bredt spekter av problemer og utfordringer.
5. Menneskelig involvering: AI innebærer ofte å bygge algoritmer som kan supplere eller erstatte menneskelige evner eller beslutningstaking. På den annen side brukes ML generelt for å automatisere repeterende prosesser eller støtte menneskelig beslutningstaking.

Med fokus på simulering av menneskelig kognisjon og beslutningsprosesser, er AI et større felt som spenner over en rekke tilnærminger, inkludert ML. Målet med maskinlæring er derimot å la datamaskiner lære av data og ta spådommer eller beslutninger.

Anvendelser av AI og ML

AI og ML brukes i et bredt spekter av applikasjoner som:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Bruksområder inkluderer chatbots, sentimentanalyse, talegjenkjenning og språkoversettelse.
2. Svindeloppdagelse, risikostyring og porteføljeoptimalisering er applikasjoner i finanssektoren.
3. Systemer for å lage anbefalinger: Eksempler inkluderer å lage forslag til bøker og filmer samt produkter.
4. Ansiktsidentifikasjon, gjenstandsgjenkjenning og scenegjenkjenning er bare noen få bruksområder AI bilde- og videogjenkjenningsteknologi.
5. Selvkjørende biler og droner er to eksempler på autonome kjøretøy i bruk.
6. Planlegging for diagnose og behandling, finne nye legemidler og holde oversikt over pasienter er alle bruksområder i helsesektoren.

Potensialet til AI og ML for å få til transformative endringer på ulike felt blir stadig tydeligere ettersom applikasjonene deres blir mer mangfoldige og sofistikerte. Disse teknologiene er posisjonert for å ha en dyp innvirkning på fremtidens industrier ved å la bedrifter og organisasjoner effektivisere driften, kutte kostnader og ta bedre beslutninger.

Fordeler og ulemper med AI og maskinlæring

To av de mest fascinerende og lovende teknologiene i vår tid er kunstig intelligens og maskinlæring.

De har makten til å endre en rekke aspekter av livene våre, inkludert våre forhold til hverandre, menneskene og miljøet rundt oss, samt måten vi jobber og lærer på. Selv om AI og ML har mange fordeler, er det også betydelige etiske problemstillinger som må tas i betraktning.

For eksempel er det bekymringer om hvordan AI kan påvirke sysselsettingen og økonomien. Det er også viktig å sørge for at nye teknologier skapes og implementeres på en måte som respekterer folks autonomi og privatliv.

AI og maskinlæring har enorm innflytelse

De to teknologiene som endrer mange fasetter av livet vårt, AI og ML, er separate, men relaterte. Mens ML er en spesiell teknologi som brukes innen AI, er AI et mye større felt som inkluderer mange andre teknologier.

Både AI og ML er klar til å endre en rekke bransjer i årene som kommer. De har et bredt spekter av bruksområder innen blant annet helsevesen, bank og transport. De tar også opp betydelige samfunnsmessige og etiske utfordringer, som med all ny teknologi, som må løses.