Być może słyszałeś, jak ludzie używają sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zamiennie, ale istnieją pewne wyraźne różnice między tymi dwoma koncepcjami. Od dyskusji technicznych po nagłówki wiadomości, AI i ML są używane jako synonimy. Chociaż oba są rzeczywiście blisko powiązane, musimy pamiętać, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to różne warstwy obsługujące inteligentne systemy. W związku z tym przyjrzyjmy się porównaniu sztucznej inteligencji z uczeniem maszynowym.
Czym jest sztuczna inteligencja?
W moim wyjaśnieniu dotyczącym sztucznej inteligencji (AI) wspomniałem, że sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie, a jej celem jest tworzenie maszyn lub systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania wymagające ludzkiej inteligencji. Termin „sztuczna inteligencja” powstał w 1956 roku w Dartmouth College, gdzie naukowcy zbierali się i badali, czy maszyny mogą symulować ludzkie zdolności poznawcze.
Istnieje wiele rodzajów sztucznej inteligencji, w tym wąska sztuczna inteligencja, która może wykonywać określone zadania, takie jak tłumaczenie lub filtrowanie spamu ze skrzynki odbiorczej. Następnie mamy AGI (sztuczną inteligencję ogólną), która może dorównać ludziom w zadaniach poznawczych. A wtedy ASI (sztuczna superinteligencja) może przekroczyć ludzkie możliwości, co jest jeszcze koncepcją teoretyczną. Głównym celem wszystkich tych systemów sztucznej inteligencji jest symulacja ludzkiego umysłu.
Aby umożliwić systemom komputerowym naśladowanie ludzkich zachowań, systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać jedną z wielu technik: wstępnie zaprogramowane reguły, uczenie się na podstawie danych, predefiniowane algorytmy, drzewa decyzyjne i inne. Nie ma ograniczeń co do tego, jak osiągnąć sztuczną inteligencję.
Co to jest uczenie maszynowe?
Z drugiej strony uczenie maszynowe (ML) jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Jest to jedna z technik, która pozwala maszynom uczyć się wzorców na podstawie danych, zamiast być bezpośrednio programowanym za pomocą reguł. Zasadniczo, chociaż sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie, uczenie maszynowe to specyficzne podejście, które umożliwia systemom AI automatyczne uczenie się na podstawie danych.
W uczeniu maszynowym systemy AI poprawiają swoją wydajność poprzez doświadczenie. Pierwszą z nich jest uczenie nadzorowane, które uczy algorytmy na oznaczonych etykietach danych, na przykład ucząc filtr poczty e-mail, pokazując mu tysiące e-maili oznaczonych jako „spam” lub „nie spam”. Następnie uczenie się bez nadzoru oznacza, że jest ono szkolone na danych bez etykiet. System AI automatycznie znajduje ukryte wzorce w danych i uczy się na podstawie doświadczeń.
Nowszą wersją jest uczenie się przez wzmacnianie, które uczy systemów sztucznej inteligencji metodą prób i błędów. Gdy udzieli prawidłowej odpowiedzi, nagradzasz system, a gdy się pomyli, nakładasz karę. W ten sposób system sztucznej inteligencji jest opracowywany w oparciu o uczenie maszynowe.
Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe: kluczowe różnice
Jeśli nadal nie rozumiesz różnicy pomiędzy sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym, podam przykład. Pomyśl o sztucznej inteligencji jako o ostatecznym celu podróży, podczas gdy uczenie maszynowe jest jednym z narzędzi, które pozwolą Ci tam dotrzeć. Ostatecznym celem jest stworzenie inteligentnego systemu AI, natomiast uczenie maszynowe to podejście, dzięki któremu ten cel można osiągnąć.
Obecnie Machine Learning jest najskuteczniejszą metodą stworzenia inteligentnego systemu AI. Być może zastanawiasz się, czym w takim razie jest głębokie uczenie się? Cóż, głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, w którym wykorzystywane są sieci neuronowe. Jest jeszcze skuteczniejszy w szkoleniu inteligentnych systemów AI. Chatboty AI, takie jak ChatGPT i Gemini, działają w oparciu o algorytmy Deep Learning i architekturę Transformer.
Mając to na uwadze, poniżej znajduje się obszerna tabela rozróżniająca sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.
| Definicja | Szeroka koncepcja, której celem jest tworzenie inteligentnych maszyn | Podzbiór sztucznej inteligencji, który uczy się na podstawie danych |
| Zakres | Obejmuje wszystkie techniki tworzenia inteligencji maszynowej | ML to specyficzne podejście w ramach AI |
| Bramka | Symuluj ludzką inteligencję | Pozwól maszynom uczyć się na podstawie doświadczeń |
| Realizacja | Można używać reguł, logiki, ML lub dowolnej innej metody | Używa algorytmów do wyszukiwania wzorców w danych |
| Wymagania dotyczące danych | Nie zawsze zależy od danych | W dużym stopniu zależy od danych do treningu |
| Elastyczność | Może być sztywny lub adaptacyjny | Adaptacyjny i poprawia się z biegiem czasu wraz z doświadczeniem |
Rozróżnienie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym
Rozróżnienie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym jest ważne, ponieważ sztuczna inteligencja obejmuje wszystkie inteligentne systemy (niezależnie od zastosowanej techniki), podczas gdy uczenie maszynowe wykorzystuje specyficzne podejście. Prosty chatbot oparty na regułach to system sztucznej inteligencji, podobnie jak ChatGPT.
Należy jednak pamiętać, że ChatGPT został przeszkolony przy użyciu uczenia maszynowego, co oznacza, że nauczył się reagować na podstawie danych. Podsumowując, wszystkie modele uczenia maszynowego są systemami AI, ale nie wszystkie systemy AI wykorzystują uczenie maszynowe.