Deep learning vs. Învățare în mașină vs. AI Cum merg împreună?

Următorul lucru important în tehnologie este invatare mecanica. Sau este invatare profunda? Poate este inteligență artificială. Dacă vă aflați încurcați în diferențele dintre cele trei, nu sunteți singuri.

Niciodata nu trebuie sa treaca o oportunitate de a genera hype si a scoate banii de la Venture Capital, unele companii de tehnologie folosesc toate cele trei interschimbabile. În timp ce toate se încadrează în aceeași umbrelă largă, există unele diferențe cruciale între ele.

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială, denumită în mod obișnuit AI, este mai degrabă un concept decât un sistem. Inteligența este percepută a fi o trăsătură unică a omului. În mod tradițional, mașinile s-au gândit să câștige cunoștințe, dar nu inteligență sau înțelepciune. Omul de știință al computerului, Alan Turing, a petrecut o mare parte din ultima parte a vieții sale, analizând dacă mașinile puteau gândi.

El a inventat testul Turing Care este testul Turing și va fi vreodată bătut? Care este testul Turing și va fi vreodată bătut? Testul Turing are scopul de a determina dacă mașinile gândesc. Programul Eugene Goostman a trecut cu adevărat testul Turing, sau creatorii au înșelat pur și simplu? Citiți mai multe care are scopul de a determina dacă o mașină poate prezenta comportament inteligent, mai degrabă decât neapărat inteligentă. Aceasta este o deosebire importantă pentru că noi încă nu înțelegem pe deplin gândul sau inteligența.

În loc să încercăm să definim inteligența, sperăm să creăm mașini care pot prezenta comportamente inteligente.

În loc să fie o tehnologie în sine, AI este un mijloc de descriere a sistemelor. Aceste sisteme pot fi etichetate ca AI îngust și general AI. AI îngust este un sistem inteligent, dar numai la o anumită sarcină. Generalul AI este tipul de care suntem mai familiarizați din cultura pop.

Aceste tipuri de sisteme ar fi capabile să afișeze toate elementele inteligenței umane. Skynet din franciza filmului Terminator sau HAL din 2001: O Odisee Spațială sunt exemple fictive ale General AI. Deși, în ciuda a ceea ce vă spun filmele, nu toate sistemele generale ale AI vor ieși să distrugă omenirea.

Ce este învățarea mașinilor?

Știm cu toții că datele pot fi utile. Fie că știe care este calea pe care să o urmeze la birou, fie că ne supraveghează sănătatea, datele ne informează deciziile și ne ghidează prin viață. Dar noi generăm atât de mult în fiecare zi că a devenit imposibil pentru noi oamenii să analizeze.

Deci, ar trebui să luăm mașini pentru a face ridicarea greutăților pentru noi.

Cursul de învățare pe mașină Google Ce este învățarea mașinilor? Cursul GRATUIT al Google vă întrerupe ceea ce este învățarea mașinilor? Cursul Gratuit al Google îl întrerupe pentru tine Google a proiectat un curs gratuit online pentru a vă învăța fundamentele învățării în mașină. Citiți mai multe rezumă învățarea mașinilor ca “folosind date pentru a răspunde la întrebări.” Îl descompun în două părți: antrenament și predicții. Imaginați-vă că aveți o colecție de imagini cu forme pe care ați vrut să le recunoașteți. Dacă imaginile sunt introduse în algoritmul de învățare a mașinilor, sistemul începe să învețe caracteristicile acelei forme.

Atunci când întâlnește o nouă imagine, forma este comparată cu elementele din datele de antrenament pentru a determina dacă este o potrivire.

Deși este posibil să nu o recunoașteți, rezultatele căutării personalizate, playlisturile Spotify și recomandările produsului Amazon sunt și ele rezultatul învățării mașinilor. Netflix utilizează chiar și algoritmi de învățare a mașinilor pentru a personaliza operele de artă din copertă pe care le-ați arătat.

Ce este învățarea profundă?

Desi nu intelegem pe deplin inteligenta, oamenii de stiinta au reusit sa demonstreze ca creierul genereaza informatii printr-o retea complexa de neuroni. Creierul nostru este alcatuit din aceste conexiuni electrice care formeaza cai neuronale. Aceste căi transporta informații în jurul corpului nostru, permițându-ne să ne mișcăm, să respiri și să gândim.

Cu toate acestea, dacă fiecare dintre aceste căi neuronale erau independente unul față de celălalt, timpul nostru de reacție ar fi incredibil de lent și s-ar putea să nu putem face legături între gânduri. Succesul sistemului se bazează pe relația dintre toate aceste căi, dând naștere la prelucrarea simultană a datelor.

Învățarea profundă este o metodă de replicare a acestei rețele dense de neuroni. Prin manipularea simultană a mai multor fluxuri de date, computerele au reușit să reducă timpul necesar procesării datelor în mod semnificativ. Aplicarea acestei tehnici la învățarea profundă a dat naștere rețelelor neurale artificiale Care sunt rețelele neuronale și cum funcționează acestea? Ce sunt rețelele neuronale și cum funcționează acestea? Rețelele neuronale sunt următorul lucru important atunci când vine vorba de computări grele și de algoritmi inteligenți. Iată cum funcționează și de ce sunt așa de uimitoare. Citeste mai mult .

Aceste rețele sunt alcătuite dintr-o serie de noduri. Există noduri de intrare pentru primirea de date, noduri de ieșire pentru datele rezultate și straturi ascunse de noduri în mijloc. Scopul este de a transforma datele de intrare în ceva pe care nodurile de ieșire le pot folosi. Aici intră straturile ascunse. Pe măsură ce datele progresează prin aceste noduri ascunse, rețeaua neurală utilizează logica pentru a decide care nod să transmită datele la următoarea.

Învățarea în mașină vs. AI vs. Deep Learning

În timp ce învățarea mașinilor este un instrument puternic care ne ajută să înțelegem cantitățile mari de date pe care le creăm, acestea nu prezintă gândire independentă. Algoritmul este conceput de programatori și stabilește regulile pe care trebuie să le joace sistemul de învățare a mașinilor. Deversările dezvoltatorilor, indiferent dacă sunt conștiente sau nu, au ramificații.

Unul dintre primele etape semnificative pentru învățarea mașinilor a venit prin amabilitatea unui inginer Google. În 2015, el a observat că algoritmul de identificare a fotografiilor al companiei la numit pe el și prietenii săi negri ca gorile. Google a cerut imediat scuze și a pus în aplicare reparații pe termen scurt.

Cu toate acestea, doi ani mai târziu, WIRED a raportat că soluția Google a fost de a elimina complet gorilele din datele de antrenament.

Pe de altă parte, învățarea profundă ne apropie de inteligența artificială generală. Prin încercarea de a replica mintea umană printr-o colecție de noduri cu mai multe straturi, structurile de învățare profunde nu trebuie să fie instruite cu un set de date inițial. Ele iau decizii pe baza informațiilor furnizate și a logicii sistemului.

Faptul că decizia unei rețele neutre nu este transparentă poate părea nervoasă, dar înseamnă că reușește să reproducă inteligența umană. De exemplu, nici măcar nu înțelegem în totalitate cum ne propunem gândurile și deciziile noastre.

Inteligenta artificiala pentru toata lumea

În cele din urmă, nu este necesar să comparăm învățarea în mașină cu AI sau învățarea profundă față de învățarea mașinilor, deoarece acestea servesc diferite scopuri. AI descrie conceptul inteligenței în stilul omului în mașini, în timp ce învățarea în mașină și învățarea profundă sunt eforturi pentru crearea unui AI general.

Asta nu înseamnă că domeniul AI este în întregime abstract. Google utilizează seturile de date masive prin adăugarea AI la aproape toate produsele sale. Gmail a fost recent revizuit cu răspunsuri inteligente, în timp ce compania Duplex AI se lansează în SUA și poate gestiona apeluri telefonice în numele dvs. Dar nu sunt singurii care pot intra în jocul AI.

Puteți să-l încercați chiar acum cu experimentele Google AI online 5 Cele mai bune experimente Google AI pentru a explora inteligența artificială 5 cele mai bune experimente Google AI pentru a explora inteligența artificială Google are mai multe experimente AI cu care puteți merge și juca acum. Datorită învățării în mașină, ei pot schimba lumea de mâine cu ajutorul dvs. Citeste mai mult .

Credit de imagine: sdecoret / Depositphotos

Explorați mai multe despre: inteligența artificială, învățarea în mașină.