Искусственный интеллект стал модным словом в современном мире, и почти каждый смартфон был запущен в предыдущие два года, основываясь на маркетинге вокруг ИИ в какой -то форме или форме. Это дошло до того, что большинство объявлений о продуктах отбрасывают упоминание или два из ИИ в основной доме — к лучшему или к худшему. Большая часть населения может связывать ИИ с такими услугами, как CHATGPT, которые в последние годы взорвались в популярности, но история искусственного интеллекта предшествует большей части того, что известно сегодня.
В простых терминах искусственный интеллект — это область науки, которая вращается вокруг создания технологий, которая имитирует человеческий интеллект. Это относится к нашим когнитивным способностям, которые позволяют нам видеть, слышать, понимать, рационализировать и говорить. Другими словами, инструментарий, который может распознавать объекты в изображениях, понимать и общаться на языках, как мы, и решать сложные проблемы с помощью рассуждений, — это то, что можно пометить как AI.
Термин, который часто используется взаимозаменяемо с искусственным интеллектом, — это машинное обучение, который относится к процессу, с помощью которого компьютеры идентифицируют и изучают с помощью шаблонов в данном наборе данных. Хотя сначала система должна иметь возможность учиться и адаптироваться, чтобы имитировать человеческий интеллект, это лишь часть большей головоломки. Проще говоря, машинное обучение — это подмножество ИИ и очень неотъемлемая часть, но оно работает в более узкой области.
Под зонтиком ИИ
Google определяет искусственный интеллект как «набор технологий, реализованных в системе, чтобы позволить ему разум, учиться и действовать для решения сложной проблемы». Машинное обучение, с другой стороны, имеет дело с тем, как система учится на существующих данных, чтобы затем принимать информированные решения. Это ставит ML в всеобъемлющий зонт, который является ИИ.
Красивое различие между двумя областями заключается в том, что искусственный интеллект предполагает, что система способна имитировать человеческий интеллект, который включает в себя все, от понимания запросов естественного языка до выполнения задач до завершения. Машинное обучение более сфокусировано и занимается разработкой математических моделей и алгоритмов, которые последовательно улучшают производительность и точность системы для задачи, без явного программирования его с правилами.
ИИ достигает уровня человеческого когнитивного поведения, используя различные методы обучения, включая нейронные сети и системы, основанные на правилах, и машинное обучение является лишь одним из этих методов. Модели машинного обучения, в свою очередь, обучаются в значительной степени посредством контролируемого или неконтролируемого обучения, в зависимости от наличия помеченных входных и выходных данных в наборе данных.
Учитывая рост приложений с AI и их прибыльными услугами с термином до рынка, это понятно, когда строки между двумя понятиями становятся размытыми. По сути, ИИ представляет собой широкий набор технологий, направленных на выполнение задач с помощью человеческого подхода, в то время как ML является подмножеством, которое поддерживает эту область путем обучения алгоритмам таким образом, чтобы приносить наилучшие результаты.
