Koneoppiminen vs keinotekoinen älykkyys - kumpi on hyödyllisempi

Erot koneoppimisen ja tekoälyn välillä

Koneoppiminen vs. keinotekoinen älykkyys ovat heti kaksi erittäin arvostettua sanastoa, ja ne näyttävät joskus olevan vaihdettavissa.

Ne ovat kuitenkin melkein jatkuva tekijä, mutta käsitys siitä, että se aiheuttaa tyypillisesti hämmennystä. Joten oletin, että olisi hintakirjoittamalla palat selventää eroa.

Sekä koneoppiminen vs keinotekoinen älykkyys tapahtuvat erittäin usein, kun aiheena on valtava tieto, analytiikka ja siksi laajemmat teknologisen muutoksen aallot, jotka pyyhkäisevät läpi maailman.

Lyhyesti sanottuna, tehokkain vastaus on:

Keinotekoinen äly on se, että laajempi käsitys koneista, joilla on kyky suorittaa tehtäviä erittäin menetelmällä, jonka ottaisimme huomioon ”älykkäin”.

Olemme kaikki tottuneet termiin "tekoäly". Viimeinkin, se on ollut suosittu keskittyminen elokuviin, kuten The Exterminator, The Matrix ja Ex Machina (henkilökohtainen suosikki). Olet kuitenkin viime aikoina kuullut vaihtoehtoisista termeistä, kuten ”Koneoppiminen” ja ”Syväoppiminen”, joita käytetään tyypillisesti AI: n kanssa. Tämän seurauksena ero AI: n, koneoppimisen ja syvän oppimisen välillä on usein erittäin epäselvää.

Aloitan selventämällä nopeasti, mitä koneoppiminen vs. tekoäly todella tarkoittaa ja miten he ovat täysin erilaisia. Sitten jaan kuitenkin AI: n, ja siksi Asioiden verkko on erottamattomasti sekaisin, ja monet tekniikan kehitykset liittyvät kaikki suoraan museon linjaan AI: n ja IoT: n räjähdyksen vuoksi.

Head to Head -vertailu koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden välillä

Alla on 8 tärkeintä erot koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden välillä

Keskeiset erot koneoppimisen ja tekoälyn välillä

Sekä koneoppiminen että tekoäly ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin suurimmista eroista koneoppimisen ja tekoälyn välillä:

Keinotekoinen äly on jaettu "kapeaksi AI: ksi", joka on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä verkkosivuston sisällä, ja "yleisestä AI: stä", joka voi oppia ja suorittaa tehtäviä missä tahansa. Koneoppiminen, koska uusimpien tilastopohjaisten algoritmien ja mallien kehittäminen tekniikan tieteessä todetaan nimellä “kapea AI”.
Sellaisenaan ML sisältää menettelytapatilastot, sovelluslaskennan ja matemaattisen optimoinnin, kun taas AI houkuttelee useita tieteita ja tekniikoita: tekniikan tiede, matematiikka, psykologia, kielitiede, filosofia, neurobiologia, luonnofilosofia, tekniikka jne.
AI: n tehtävänä on luoda älykkäitä järjestelmiä (jotka ymmärtävät, oppivat, ymmärtävät, suunnittelevat, havaitsevat, käyttävät kielellistä kommunikaatiota, toimivat), mukaan lukien koneäly, keinotekoinen tietoisuus ja älykkäät yhteisöt. ML on yksinkertaisesti koneohjattu ominaisuustekniikka, ominaisuuksien oppiminen tai tietämyksen havainnollistaminen, jotta mekaanisesti löydetään esitykset, joita tarvitaan ominaisuuksien havaitsemiseen tai luokitteluun informaatiosta tai reaalimaailman tiedoista kuvien, videoiden ja laitteiden tuntemuksena.
Tehokkaimmissa AI-järjestelmissä, kuten Watsonissa (…), käytetään tekniikoita, kuten syvän oppimisen vain yksi osa erittäin hienostunutta tekniikoiden kokonaisuutta, alkaen Bayesin illaation sovelletusta matemaattisesta tekniikasta abstraktiin ajatteluun. ”Kun otetaan huomioon ML-järjestelmiin liittyvä tekninen epäluottamus, erityinen huomioita aiheuttaa ML: n soveltaminen tappaviin autonomisiin asejärjestelmiin (LAWS).
Keinotekoinen älykkyys kattaa kaiken, mikä mahdollistaa tietokoneiden käyttäytymisen kuin ihmiset. Jos puhut Sirin kanssa puhelimellasi ja saat vastauksen, olet jo lähellä. Koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden osajoukko, joka käsittelee kuvioiden poimimista tietojoukosta. Tämä tarkoittaa, että kone pystyy löytämään säännöt optimaalisesta käyttäytymisestä, mutta myös sopeutua muutoksiin maailmassa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että ML: llä on hyvin vähän yrittämistä Real AI: n tai General AI: n kanssa, jolla on selkeä logiikka, korkea turvallisuus ja turvallisuus, läpinäkyvyys ja vastuuvelvollisuus, joka on välttämätöntä kehitettäessä AI-verkkoa, jonka kansalla on luottamus.

Koneoppiminen vs keinotekoisen älykkyyden vertailutaulukko

Alla on pisteluettelot, kuvaavat vertailuja koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden välillä

TEKOÄLY	KONEEN OPPIMINEN
AI tarkoittaa keinotekoista älykkyyttä, missä älykkyyttä hahmotellaan. Tietojen hankkimista hahmotellaan kykynä kerätä ja soveltaa tietoa.	ML tarkoittaa koneoppimista, joka on hahmoteltu tietojen tai kykyjen hankkimisen takia
Tavoitteena on laajentaa onnistumisen todennäköisyyttä eikä tarkkuutta	Tavoitteena on laajentaa tarkkuutta, mutta se ei välitä menestyksestä
Se toimii kuin mato, joka toimii järkevästi	Se voi olla helppo suunnittelu kone vie tietoa ja oppia siitä.
Tavoitteena on simuloida luonnollista älykkyyttä edistyneen ongelman ratkaisemiseksi	Tavoitteena on kertoa tietämyksestä varmasta tehtävästä, jotta koneen suorituskyky voidaan maksimoida tässä tehtävässä.
AI on korkeampi kognitiivinen prosessi.	ML sallii järjestelmän kertoa uusista asioista tiedon perusteella.
Sen tuloksena on kehittää järjestelmä, jolla matkitaan ihmisen jälkikäteen käyttäytymistä äärimmäisissä olosuhteissa.	Siihen kuuluu itseoppivien algoritmien tekeminen.
AI voi valita parhaan vastauksen.	ML voi valita yksin vastauksen siitä, onko se paras vai ei.
AI johtaa älykkyyteen tai tietoon.	ML johtaa tietoihin.

Johtopäätös - koneoppiminen vs keinotekoinen äly

Keinotekoinen älykkyys - ja etenkin nykyään ML sisältää tosiasiallisesti kasan tarjottavaa. Lupauksensa automatisoida arkipäivän tehtäviä tarjoamalla keksinnöllistä tietoa, kunkin sektorin teollisuus pankkitoiminnasta huomiointiin ja tuotantoon hyötyy eduista. Joten, on välttämätöntä ajantasaista, että koneoppiminen ja tekoäly ovat yksi asia muu … ne ovat | he) tavaroita, jotka ylimerkitään - systemaattisesti ja tuottoisasti.

Koneoppiminen on tosiasiallisesti ottanut markkinoijien mahdollisuuden. Kun AI on ollut olemassa niin kauan, on mahdollista, että sitä alettiin nähdä yhtenä asiana, joka on kuinka "vanha hattu" jo ennen sen potentiaalin todellista saavuttamista. ”AI-vallankumouksen” tiellä on monia vääriä aloituksia, ja siksi termi “koneoppiminen” tarjoaa markkinoijalle todella yhden uuden, kiiltävän ja huomattavasti perusteellisesti maadoitetun täällä ja nyt -kohdassa.

Se tosiasia, että aiomme lopulta kehittää ihmisen kaltaista AI: ta, on tyypillisesti käsitelty yhtenä asiana, joka liittyy assosiaatiovarmuuteen teknologien toimesta. Varmasti näinä päivinä meillä on taipumus olla lähempänä kuin koskaan, ja siirrymme kohti tätä tavoitetta yhä nopeammin. Viime vuosien aikana havaitun jännittävän edistyksen syynä on perusmuutos, mutta meillä on taipumus luoda mielenterveydellä toimiva AI, jota johtaa ML.

Tämän Koneoppiminen vs. keinotekoinen älykkyys -viestin välisen eron lopussa haluan vain mainita, että molemmilla näillä tekniikoilla on edessä suuri tulevaisuus ja molemmissa koneoppimisessa vs. keinotekoisessa älykkyydessä on paljon parannuksia. Kysymys tässä ei ole, mikä niistä on parhaiten koneoppiminen vs keinotekoinen älykkyys? Mutta todellinen kysymys on, mikä selviää tulevaisuudessa?

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas koneen oppimisen ja keinotekoisen älykkyyden väliseen eroon. Tässä keskustellaan myös koneoppimisen ja tekoälyn keskeisistä eroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -