Koneoppiminen (ML) vs. tekoäly (AI): mitkä ovat erot?
Johdanto
Termeistä Machine Learning (ML) ja Artificial Intelligence (AI) on tullut viime aikoina muotisanoja, ja molemmat yhdessä ovat muuttaneet mullistavasti yritysten tapaa olla yhteydessä asiakkaisiin. Lähes jokainen teollisuudenala on ottanut käyttöön näitä tekniikoita myydäkseen paremmin ja räätälöidäkseen tuotteita asiakkaiden tarpeiden mukaan. Ymmärrettävästi sekä ML että tekoäly on yhdistetty erottamattomasti toisiinsa, ja vaikka niillä on useita samankaltaisia ominaisuuksia, ne eivät ole sama asia. Tässä artikkelissa analysoimme näitä kahta teknologiaa ja myös niiden eroja ja yhtäläisyyksiä.
Koneoppiminen
Koneoppiminen on osa-alue, tekoälyn haara, ja siinä käytetään dataa, tilastollisia menetelmiä ja algoritmeja jäljittelemään ihmisen älykkyyttä. Se määritellään laajasti koneen kyvyksi toimia kuten ihminen ja suorittaa monimutkaisia tehtäviä lähes samalla tavalla kuin ihminen ratkaisee ongelmia. ML voi paljastaa keskeisiä oivalluksia tiedonlouhintahankkeissa, ja tällä tavoin paljastettuja tietoja käytetään monin tavoin, mutta pääasiassa asiakkaiden parempaan palveluun. ML:n avulla kerätyt oivallukset auttavat päätöksentekoprosessissa myös ohjelmistosovellusten tekemisessä.
Koneoppiminen luokitellaan usein sen mukaan, miten algoritmit tekevät tarkkoja ennusteita ja kuinka tarkkoja ne ovat. Näin ollen on olemassa neljä lähestymistapaa, joilla voit tehdä ML:n –
- Valvottu oppiminen
- Puolivalvottu oppiminen
- Valvomaton oppiminen
- Vahvistusoppiminen
Tietotutkijat päättävät, mitä lähestymistapaa he käyttävät sen mukaan, mitä tietoja he haluavat ennustaa.
ML:ää käytetään laajalti kaikissa sovelluksissa, ja yksi merkityksellisimmistä esimerkeistä, jonka olet luultavasti kokenut, on Facebookin suosittelumoottori. Olet luultavasti tuntenut sen uutisvirrassa, kun selaat alaspäin. Uutisten personointiominaisuus on uskomaton, ja kun pysähdyt lukemaan tai katsomaan jotain kiinnostavaa, saat jatkossakin samankaltaisia uutisia. Suosittelumoottori muuttuu jatkuvasti mukautuakseen käyttäjän selaustottumuksiin, ja kun et ole lukenut tiettyä viestiä joltakulta, uutisvirta ei enää näytä sitä. Muita esimerkkejä, joissa ML on erittäin hyödyllinen, ovat:
- Itsestään ajavat autot – ML:n avulla kuljettaja voi saada hälytyksen, kun hän näkee kohteen, ja näin hän voi väistää sitä.
- Älykkäät avustajat – Virtuaaliavustajat käyttävät valvottua ja valvomatonta ML:ää luonnollisen puheen ymmärtämiseen.
- Asiakassuhteiden hallinta – CRM-ohjelmisto voi analysoida tärkeitä sähköposteja ja näyttää tiimin jäsenille, mihin sähköposteihin on vastattava ensin. Myös kehittyneet ML-järjestelmät voivat saada myyntitiimit antamaan tehokkaita vastauksia.
Tekoäly
Yksinkertaisimmillaan tekoäly eli AI on tietojenkäsittelytieteen osa-alue, jonka avulla tietokoneohjatut robotit voivat toimia älykkäästi ja suorittaa tehtäviä, ratkaista ongelmia jne. Tietokoneet käyttävät tähän reaaliaikaista dataa, ja ne pystyvät suorittamaan monia kehittyneitä toimintoja.
Tekoälyn mahdollisuudet ovat valtavat, ja ne ovat varsin rohkaisevia yrityksille ja yhtä lailla hyödyllisiä myös kuluttajille. On varastorobotteja, jotka voivat navigoida kyberturvallisuusjärjestelmissä ja analysoida jatkuvasti varastoja, ja virtuaalisia avustajia, jotka voivat ennustaa käyttäjän vastauksia ja antaa älykkäitä vastauksia. Tekoälyssä yhdistyvät tilastotiede, data-analytiikka, tietojenkäsittelytiede, kielitiede, neurotiede, laitteisto- ja ohjelmistotekniikka sekä usein myös filosofia ja psykologia. Teknologia on myös riippuvainen ML:stä ja syväoppimisesta ennusteiden tekemisessä ja käyttää tekniikoita, kuten ennustamista, ennusteita, älykästä tiedonhakua ja muita ominaisuuksia, jotka auttavat yrityksiä ymmärtämään asiakkaitaan ja kommunikoimaan heidän kanssaan.
Tämä osoittaa, että ML ja tekoäly eivät ole yksi ja sama asia, eikä niitä voi sekoittaa toisiinsa.
ML ja tekoäly ovat kuitenkin yhteydessä toisiinsa, ja näin ne liittyvät toisiinsa.
Tietokone käyttää tekoälyä ajatellakseen ja toimiakseen kuin ihminen ja suorittaakseen tehtäviä itsenäisesti.
Tietokone käyttää ML:ää älykkyytensä kehittämiseen.
Koneoppiminen auttaa kehittämään tekoälyä, mutta tekoälyä ei ole pakko kehittää vain ML:n avulla, vaan ML vain tekee tekoälystä helpompaa.
ML yhdistää tietojenkäsittelytieteen ja tekoälyn, koska siinä on kyse tiedosta oppimisesta. Data Science on muuten tietojärjestelmien ja -prosessien tutkimusta, jonka avulla voidaan ylläpitää tietoaineistoja ja johtaa niistä merkityksiä. Tietotutkijoiden tehtävänä on käyttää työkaluja, teknologioita, algoritmeja, periaatteita ja sovelluksia satunnaisten tietokokonaisuuksien ymmärtämiseksi.
Erot, jotka erottavat tekoälyn ja ML:n toisistaan
Tekoäly, lyhenne sanoista Artificial intelligence, on kyky hankkia tietoa ja soveltaa sitä.
ML, lyhenne sanoista Machine Learning, on tämän tiedon tai taidon hankkimista.
Tekoäly pyrkii lisäämään onnistumismahdollisuuksia, mutta se ei välitä tarkkuudesta.
ML keskittyy tarkkuuteen, mutta ei välitä onnistumisesta.
Tekoälyn avulla voit kehittää älykkään järjestelmän, joka pystyy suorittamaan erilaisia monimutkaisia tehtäviä.
ML:n avulla koneet voivat suorittaa vain ne tehtävät, joihin ne on koulutettu.
Tekoäly voi toimia tietokoneohjelman tavoin ja tehdä älykästä työtä.
ML:ssä kone ottaa datan ja oppii siitä.
Tekoäly on hyvin laaja-alaista, ja sitä voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa.
ML:n mahdollisuudet ovat hyvin rajalliset.
Tekoälyn avulla voidaan simuloida luonnollista älykkyyttä ja toimia ihmisten tavoin monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi.
ML:n avulla voit oppia datan perusteella tehtävän ja saada optimaalisen suorituskyvyn kyseisessä tehtävässä.
Tekoälyssä on kyse päätöksenteosta. Tavoitteena on myös löytää käyttäjille optimaalisia ratkaisuja.
ML:n avulla järjestelmät oppivat uusia asioita kerätystä datasta, ja tarkkuus on melko korkea. Tästä on kuitenkin haittaa. Vaikka ML-mallit saattavat aluksi näyttää korkeaa tarkkuutta, tietokokonaisuus voi olla hyvin epätasapainoinen, mikä voi johtaa tutkijoita harhaan.
Tekoäly keskittyy optimaalisen ratkaisun löytämiseen.
ML:n on vain löydettävä ratkaisu, oli se sitten optimaalinen tai ei.
Tekoäly yhdistää ML:n ja syväoppimisen jäljitelläkseen ihmisälyä.
ML on tekoälyn osajoukko.
Tekoälyn avulla saat älykkäitä järjestelmiä ja ennusteita.
ML:n avulla saat tietoa.
Tekoäly toimii kaikenlaisen datan kanssa – strukturoidun, puolistrukturoidun ja strukturoimattoman.
ML toimii vain strukturoidun ja strukturoimattoman datan kanssa.
Tekoäly on laajempi käsite, koska se käsittelee koneita, jotka jäljittelevät jossain määrin ihmisen älykkyyttä. Näin ollen termi on väljästi määritelty. ML on rajoitetumpi, koska ML-tutkijat keskittyvät opettamaan koneita suorittamaan tietyn tehtävän ja tuottamaan sen perusteella tarkkoja raportteja.
Tutustu näihin tärkeimpiin käyttötarkoituksiin:
Siri käyttää tekoälyä, ja se paranee päivä päivältä. Google Translate ja älykkäät humanoidirobotit, kuten Sophia, käyttävät myös tekoälyä.
ML:n käyttötarkoitukset ovat niin erilaisia. Mainitsimme jo suositusmoottorin. Tämän lisäksi myös osakkeiden hintaennusteet, Googlen hakualgoritmit ja Facebookin ystäväehdotukset käyttävät ML:ää. Jopa pankit käyttävät teknologiaa petollisen toiminnan havaitsemiseksi.
Johtopäätös
Tekoälyn ja ML:n väliset erot eivät ole kovin ilmeisiä, mutta ne ovat silti olemassa. Jos koulutat ML:n ennustamaan tulevaa myyntiä tietyn datan perusteella, se pystyy tekemään juuri sen. Tekoäly on älykkäämpi järjestelmä, joten se pystyy varmasti saavuttamaan enemmän kuin mihin se on koulutettu. ML:llä on kuitenkin tärkeä rooli tekoälyn menestyksessä. Yritykset ja verkkokauppasivustot voivat hyödyntää sekä tekoälyä että ML:ää.
Molemmat teknologiat ovat peruuttamattomasti kietoutuneet osaksi elämäämme, ja tunnemme niiden vaikutuksen kaikkialla, olipa kyse liiketoiminnasta tai päivittäisestä elämästä.
Mielenkiintoisia linkkejä:
Joitakin keskeisiä eroja tekoälyn ja koneellisen oppimisen välillä.
Kuvat: Canva
Kirjoittaja: Sascha Thattil työskentelee Software-Developer-India.com -sivustolla, joka on osa YUHIRO-ryhmää. YUHIRO on intialainen saksalainen yritys, joka tarjoaa ohjelmoijia IT-yrityksille, virastoille ja IT-osastoille.
Vastaa