Teknologia on tehnyt elämästä paljon helpompaa kuin edellisellä vuosisadalla. Jokaisen uuden sukupolven teknisten laitteiden myötä myös ohjelmistopäivitykset ovat tulleet merkittäviksi.
Samoin tekoäly ja koneoppiminen ovat alkaneet hallita ohjelmistoteollisuutta ihmiskunnan hyödyksi. On välttämätöntä tehdä ero niiden välillä.
Keskeiset ostokset
- Tekoäly (AI) on laajempi käsite sellaisten koneiden luomisesta, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka vaativat ihmisen kaltaista älykkyyttä. Sitä vastoin koneoppiminen (ML) on tekoälyn osajoukko, joka käyttää algoritmeja datasta oppimiseen.
- ML keskittyy siihen, että koneet voivat parantaa suorituskykyään ilman erityistä ohjelmointia, kun taas tekoäly kattaa erilaisia lähestymistapoja, mukaan lukien sääntöpohjaiset järjestelmät ja asiantuntijajärjestelmät.
- Tekoälysovelluksia voivat olla robotiikka, luonnollisen kielen käsittely ja tietokonenäkö, kun taas ML-tekniikoita käytetään yleisesti data-analyysissä, hahmontunnistuksessa ja suositusjärjestelmissä.
Tekoäly vs Koneen oppiminen
Tekoäly viittaa kykyyn luoda tietokonejärjestelmiä, jotka voivat jäljitellä ihmisen ajattelua, kykyjä, käyttäytymistä ja suorittaa erilaisia monimutkaisia tehtäviä. Koneoppiminen rakentaa koneita käyttämällä teknologioita ja algoritmeja, jotka voivat suorittaa vain ne tehtävät, joihin heidät on koulutettu.
Tekoälystä käytetään myös lyhennettä AI. Se on monimutkainen tapa tarjota ihmisominaisuuksia koneille.
Samalle on olemassa lukuisia sovelluksia jokapäiväisessä elämässä, ja insinöörit ja tietojenkäsittelyasiantuntijat yrittävät toistuvasti saada aikaan vallankumouksen käyttämällä samaa. Se käyttää kaikentyyppisiä tuloja.
Koneoppimisesta käytetään myös lyhennettä ML.
Se on toinen sovelletun laskennan kulmakivi, joka asettaa koko painotuksensa algoritmeihin ja tilastollisiin menetelmiin suurten tietopalojen tulkitsemiseksi. Markkinoilla on tarjolla erilaisia kursseja, ja taitojen parantaminen helpottaa teknologian saatavuutta yleisesti.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Tekoäly | Koneen oppiminen |
|---|---|---|
| Määritelmä | Tekoäly voidaan määritellä älykkääksi työksi, jonka järjestelmä tekee mekaanisten järjestelmien kohtaaman älykkyysvajeen korvaamiseksi. | Koneoppiminen on yksinkertaisempi termi, joka tarkoittaa prosessia, jonka kautta järjestelmä imee tapoja palvella tarkempia tietoja. |
| Perustamisen päätarkoitus | Se auttaa päätöksenteossa, kun ihmiset eivät ole käytettävissä mahdollisuuksia harkitsemaan. | Se auttaa parantamaan digitaalisen järjestelmän tietopohjaa tulevaa käyttöä varten. |
| Yleisiä ratkaisuja tarjotaan | Tekoäly tarjoaa ratkaisuja ihmisten ongelmiin. | Koneoppiminen tarjoaa ratkaisuja digitaalisen maailman elottomiin ongelmiin. |
| Prosessit, jotka liittyvät leviämiseen | Teknisiä algoritmeja ja muita tulkinnan puolia otetaan käyttöön. | Tilastolliset menetelmät ja muistiprosessorit auttavat konetta oppimaan käyttäjältä. |
| Oppimisen virikkeitä | Tekoäly vaatii erityisiä panoksia ihmisluonnon ymmärtämiseen täytäntöönpanoa varten. | Machine Learning käyttää jo syötettyjä yksityiskohtia toimintojen tehostamiseen. |
Mikä on tekoäly?
Tekoäly käsitteenä on ollut olemassa vuodesta 1950 lähtien. Vaikka se nähdään aina uhkana, joka johtaa ihmisälyn ylivoimaan, sillä on myös tiettyjä etuja.
Mekaanisen tulkinnan kannalta tekoälyn periaatteet antavat ihmisille mahdollisuuden käyttää pöytätietokoneita ja kannettavia tietokoneita samassa kontekstissa kuin älypuhelimet. Siihen liittyy useita ominaisuuksia, jotka saattavat vaatia paljon ihmisen väliintuloa ilman tekoälyä.
Tekoäly voidaan edelleen jakaa kahteen laajaan luokkaan – yleiseen tekoälyyn ja kapeaan tekoälyyn. Entinen haara liittyy läheisesti teknologisen maailman monipuolisiin toimintoihin, mikä sisältää moniajoa ja tarjoaa ratkaisuja lukuisiin ongelmiin samaan aikaan.
Toisaalta kapea versio soveltuu nimensä mukaisesti vain spesifikaatioihin liittyviin tehtäviin. On parasta käsitellä tekoälyä huolellisesti, koska väärinkäyttö voi johtaa vakaviin seurauksiin, jotka useimmissa tapauksissa ovat vastoin koko ihmiskuntaa.
Tekoälyllä on useita tosielämän esimerkkejä, kuten itseajavia autoja, automaattisia korjausominaisuuksia kirjoittamisen aikana, ruuhkaisia paikkoja näyttäviä karttoja ja lentokoneita, jotka voidaan jättää automaattiohjaustilaan. Silti ihmisen tietoisuutta ei voi korvata tekoälyllä.
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen voidaan tulkita erilliseksi teknologisen edistyksen osajoukoksi, joka ei koskaan leikkaa tekoälyä digitaalisella areenalla. Tulon myötä metaversumin ja muut asiaan liittyvät ohjelmat, koneoppimisen merkitys on noussut pilviin.
Se tuotiin ensimmäisen kerran julkisuuteen vuonna 1959 kautta IBM. Perustamisestaan lähtien tämä kenttä on käynyt läpi lukemattomia muutoksia ihmiskunnan parhaaksi.
Koneoppiminen, vaikkakin eräänlainen tekoäly, jota käytetään, on melko riippumaton muista muuttujista. Kone käyttää järjestelmään syötettyjä tietoja ymmärtääkseen normaalin käyttömenettelyn.
Toisin sanoen, sen sijaan, että työskentelisi asetettujen mallien parissa, kone muuttaa reittejä tehdäkseen johtopäätöksiä ihmisälyn mukaisesti.
Se ei korvaa mekaanisen työn tarvetta, vaan yrittää parantaa teknologista henkeä samoilla linjoilla. Koneoppimista kutsutaan myös olemassa olevista tiedoista opituksi tulevaisuuden tietojen käsittelemiseksi.
Tätä periaatetta käytetään esimerkiksi silloin, kun henkilö etsii tuotetta verkosta ja saa sen jälkeen samanlaisia tai läheisesti liittyviä mainoksia muutaman päivän ajan. Koneoppimisen käyttötarkoituksia ovat verkkopetosten havaitseminen, seurattavien sivujen ehdotukset jne.
Tärkeimmät erot Tekoäly ja koneoppiminen
- Tekoäly määritellään teknologisesti viljellyksi älyksi. Toisaalta koneoppiminen määritellään digitaalisen datan tietoiseksi käsittelyksi uudella järjestelmällä, joka perustuu aikaisempiin kokemuksiin.
- Tekoälyn päätarkoitus on ratkaista ongelmia, jotka vaativat ihmisen väliintuloa, kun taas koneoppiminen ei toimi digitaalisen analytiikan ulkopuolella.
- Päätöksentekoprosessia tehostetaan tekoälymenetelmillä, kun taas tulkinnallista tietopohjaa laajennetaan koneoppimisen alueella.
- AI luottaa vain algoritmeihin, kun taas ML sisältää myös tilastot ja muistamisen.
- AI tarvitsee uusia ärsykkeitä, kun taas ML voi helposti toimia hyvin olemassa olevan tiedon läsnä ollessa.
Viimeksi päivitetty: 13. heinäkuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Sandeep Bhandari on suorittanut tietokonetekniikan kandidaatin tutkinnon Thaparin yliopistosta (2006). Hänellä on 20 vuoden kokemus teknologia-alalta. Hän on kiinnostunut erilaisista teknisistä aloista, mukaan lukien tietokantajärjestelmät, tietokoneverkot ja ohjelmointi. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
