Maskinlæring (ML) vs. kunstig intelligens (AI): hvad er forskellene?

Maskinlæring (ML) vs. kunstig intelligens (AI): hvad er forskellene?

Introduktion

Begreberne Machine Learning (ML) og kunstig intelligens (AI) er blevet modeord på det seneste, og begge har tilsammen skabt revolutionerende ændringer i den måde, hvorpå virksomheder forholder sig til kunderne. Næsten alle brancher har indført disse teknologier for at sælge bedre og tilpasse dem til kundernes behov. Det er forståeligt nok, at både ML og AI er blevet kædet uløseligt sammen, og selv om de deler flere lignende egenskaber, er de ikke det samme. I denne artikel analyserer vi de to teknologier og de forskelle, de har, i modsætning til de ligheder, de deler.

Maskinelæring

Maskinlæring er en delmængde, en gren af kunstig intelligens, og den anvender data, statistiske metoder og algoritmer til at efterligne menneskelig intelligens. Det defineres bredt som maskinens evne til at handle som mennesker og udføre komplekse opgaver, næsten på samme måde som mennesker løser problemer. ML kan afdække vigtige indsigter i dataminingsprojekter, og de oplysninger, der afdækkes på denne måde, vil blive brugt på mange forskellige måder, men primært til at betjene kunderne bedre. Den indsigt, der indsamles gennem ML, vil også hjælpe med at træffe beslutninger om at lave softwareapplikationer.

Maskinlæring kategoriseres ofte efter, hvordan disse algoritmer bliver præcise i deres forudsigelser, og hvor nøjagtige de er. Derfor er der fire tilgange, som du kan bruge til ML –

  • Overvåget indlæring
  • Semi-superviseret indlæring
  • Uovervåget indlæring
  • Forstærkningsindlæring

Datalogerne beslutter, hvilken tilgang de vil anvende afhængigt af de data, de ønsker at forudsige.

ML anvendes i vid udstrækning i alle applikationer, og et af de mest relevante eksempler, som du sikkert har oplevet, er Facebooks anbefalingsmotor. Du har sikkert mærket det i nyhedsstrømmen, når du scroller ned. Nyhedspersonaliseringsfunktionen er fantastisk, og i det øjeblik du stopper op for at læse eller se noget interessant, vil du blive ved med at få lignende nyheder. Anbefalingsmotoren ændrer sig løbende for at tilpasse sig brugerens browsingmønstre, og i det øjeblik du ikke læser et bestemt indlæg fra en person, vil nyhedsfeedet ikke længere vise det. Andre eksempler, hvor ML er meget nyttigt, er:

  • Selvkørende biler – Med ML er det muligt for føreren at blive advaret, når han/hun ser et objekt og kan styre uden om det.
  • Intelligente assistenter – Virtuelle assistenter bruger overvåget og uovervåget ML til at forstå naturlig tale.
  • Styring af kunderelationer – CRM-software kan analysere vigtige e-mails og vise teammedlemmerne, hvilke e-mails der skal besvares først. Sofistikerede ML-systemer kan også få salgsteams til at give effektive svar.

Kunstig intelligens

Med de mest enkle ord er kunstig intelligens eller AI en gren af computervidenskaben, der gør det muligt for computerstyrede robotter at handle intelligent og udføre opgaver, løse problemer osv. Computere bruger realtidsdata til at gøre dette og kan udføre en række avancerede funktioner.

Mulighederne med AI er enorme og meget opmuntrende for virksomheder og lige så nyttige for forbrugerne. Der er lagerrobotter, der kan navigere i cybersikkerhedssystemer og løbende analysere lagrene, og virtuelle assistenter, der kan forudsige brugernes svar og give intelligente svar. AI kombinerer statistik, dataanalyse, datalogi, datalogi, lingvistik, neurovidenskab, hardware- og softwareteknik og ofte også filosofi og psykologi. Teknologien er også afhængig af ML og deep learning for at nå frem til sine forudsigelser og bruge teknikker som prognoser, forudsigelser, intelligent datahentning og andre funktioner til at hjælpe virksomheder med at forstå og kommunikere med deres kunder.

Dette beviser, at ML og AI ikke er en og samme ting, og at de ikke kan forveksles med hinanden.

Men ML og AI hænger også sammen, og her er hvordan

Computeren bruger kunstig intelligens til at tænke og handle som mennesker og udføre opgaver på egen hånd.

Computeren bruger ML til at udvikle sin intelligens.

Maskinlæring hjælper med at udvikle kunstig intelligens, men det er ikke obligatorisk, at kunstig intelligens skal udvikles udelukkende ved hjælp af ML; ML gør kun AI mere praktisk.

ML forbinder datalogi med AI, fordi det handler om at lære af data. Data Science er i øvrigt studiet af datasystemer og -processer, der hjælper med at vedligeholde datasæt og udlede mening fra dem. Dataforskernes opgave er at bruge værktøjer, teknologier, algoritmer, principper og applikationer til at finde mening i tilfældige datasæt.

Forskellene, der adskiller AI og ML

AI, som er en forkortelse for kunstig intelligens, er evnen til at tilegne sig viden og anvende den.

ML, som er en forkortelse for Machine Learning, er tilegnelsen af denne viden eller færdighed.

AI har til formål at øge chancerne for succes, men er ikke bekymret for nøjagtigheden.

ML fokuserer på nøjagtighed, men er ikke bekymret for succes.

Med AI kan du udvikle et intelligent system, der kan udføre en række komplekse opgaver.

Med ML kan maskinerne kun udføre de opgaver, som de er trænet til.

AI kan fungere som et computerprogram og udføre intelligent arbejde.

I ML tager maskinen dataene og lærer af dem.

AI har et meget bredt anvendelsesområde og kan bruges til en lang række forskellige applikationer.

Mulighederne for ML er meget begrænsede.

Med AI kan du simulere naturlig intelligens og handle som mennesker for at løse komplekse problemer.

Med ML kan du lære af data for en opgave og opnå optimal ydeevne på den pågældende opgave.

AI handler om beslutningstagning. Fokus er også på at finde optimale løsninger for brugerne.

Med ML lærer systemerne nye ting fra de indsamlede data, og nøjagtighedsniveauet er ret højt. Dette er imidlertid en ulempe her. ML-modeller kan vise en høj nøjagtighed i starten, men datasættet kan være meget ubalanceret, og det kan vildlede forskerne.

AI fokuserer på at finde den optimale løsning.

ML skal bare finde en løsning, optimal eller ej.

AI kombinerer ML og Deep Learning for at efterligne menneskelig intelligens.

ML er en delmængde af AI.

Med AI får du intelligente systemer og forudsigelser.

Med ML får du viden.

AI arbejder med alle slags data – strukturerede, halvstrukturerede og ustrukturerede.

ML arbejder kun med strukturerede og ustrukturerede data.

AI er et bredere begreb, fordi det drejer sig om maskiner, der til en vis grad efterligner menneskelig intelligens. Derfor er det et løst defineret begreb. ML er mere begrænset, fordi ML-forskerne fokuserer på at lære maskiner at udføre en bestemt opgave og levere nøjagtige rapporter på grundlag af den.

Se disse vigtige anvendelsesmuligheder:

Siri bruger kunstig intelligens, og den bliver bedre og bedre for hver dag. Google Translate og intelligente humanoide robotter som Sophia bruger også AI.

ML’s anvendelser er så forskellige. Vi har allerede nævnt anbefalingsmotoren. Bortset fra det bruger aktieprisprognoser, Googles søgealgoritmer og Facebooks venneforslag også ML. Selv banker bruger teknologien til at opdage svigagtige aktiviteter.

Konklusion

Forskellene mellem AI og ML er ikke så tydelige, men de er der stadig. Hvis du træner ML til at forudsige fremtidigt salg baseret på bestemte data, er det præcis, hvad den vil kunne gøre. AI har et mere intelligent system, så det kan helt sikkert opnå mere end det, det er blevet trænet til. ML spiller dog en vigtig rolle for AI’s succes. Virksomheder og e-handelswebsteder har stor brug for både AI og ML.

Begge disse teknologier er uigenkaldeligt vævet ind i vores liv, og vi vil kunne mærke virkningen, uanset hvor vi befinder os, hvad enten det drejer sig om forretning eller dagligdags aktiviteter.

Interessante links:

Nogle af de vigtigste forskelle mellem kunstig intelligens og maskinlæring

Flere oplysninger om maskinlæring

Billeder: Canva


Forfatteren: Sascha Thattil arbejder på Software-Developer-India.com, som er en del af YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk virksomhed, der leverer programmører til IT-virksomheder, agenturer og IT-afdelinger.

Skriv en kommentar

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.