AI, maskinlæring og dyp læring: Hva er forskjellene?

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring: En dybdegående analyse

Verden har opplevd en bemerkelsesverdig utvikling innen teknologi, der kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og dyp læring (DL) har spilt en sentral rolle.

Selskaper over hele kloden implementerer disse innovative konseptene for å konstruere intelligente systemer som kan forenkle og forbedre hverdagen.

Kunstig intelligens representerer en tilnærming for å skape maskiner med menneskelignende intelligens. Maskinlæring, en gren av AI, fokuserer på å utvikle AI-drevne applikasjoner. Dyp læring, som er en del av maskinlæring, bruker komplekse algoritmer og store mengder data for å trene modeller.

Disse teknologiene spiller en avgjørende rolle i ulike bransjer ved å muliggjøre unike brukeropplevelser.

Til tross for deres innbyrdes forhold, er det vanlig å forveksle begrepene kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring. Det er imidlertid viktig å merke seg at disse termene ikke er synonymer.

I denne artikkelen vil vi utforske likhetene og forskjellene mellom disse teknologiene for å gi en klarere forståelse.

La oss dykke ned i materien.

AI vs Maskinlæring vs Dyp Læring: Hva er de egentlig?

AI, ML og dyp læring er relatert, men de varierer i omfang, arbeidsmetode og funksjonalitet.

Vi skal se nærmere på hver enkelt av disse for å belyse hva de er og hvordan de anvendes i vår hverdag.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Intelligens er ikke et ferdighetssett, men snarere en dynamisk prosess for å tilegne seg kunnskap med kløkt og hurtighet. Mennesker utvikler intelligens gjennom utdanning, trening, arbeidserfaring og lignende.

Kunstig intelligens (AI) handler om å overføre denne menneskelige intelligensen til maskiner. Mange aktører innen IT-industrien bruker AI for å skape maskiner som kan utvikle seg selv og opptre på en menneskelignende måte. AI-maskiner lærer av menneskelig adferd og utfører deretter oppgaver for å løse komplekse algoritmer.

Enkelt sagt, det er utviklet et datasystem for å styre andre datasystemer. De første digitale datamaskinene dukket opp på 1940-tallet, og potensialet for AI ble tydelig på 1950-tallet.

I dag benyttes AI i en rekke områder som værvarsling, bildebehandling, søkemotoroptimalisering, medisin, robotikk, logistikk, nettsøk og mye mer. Basert på funksjonalitet er AI klassifisert i fire kategorier:

• Reaktive maskiner AI
• Begrenset minne AI
• «Theory of Mind» AI
• Selvbevisst AI

Et eksempel er samspillet med Siri eller Alexa, der du får raske svar. Dette er drevet av AI innebygd i maskinen. Den lytter til ordene dine, tolker dem, forstår dem og gir umiddelbare svar.

Andre eksempler inkluderer selvkjørende biler, AI-roboter, maskinoversettelse og talegjenkjenning.

Hva er maskinlæring (ML)?

For å forstå maskinlæring, er det viktig å forstå konseptet datautvinning. Datautvinning er prosessen med å utlede nyttig informasjon ved hjelp av matematiske analyseteknikker for å identifisere trender og mønstre i data.

Organisasjoner kan utnytte store datamengder for å forbedre maskinlæringsteknikker. ML gir et rammeverk for å utvikle nye algoritmer basert på datadrevet erfaring. Det er studiet av teknikker som automatisk trekker ut data for å ta mer informerte forretningsbeslutninger.

Dette gjør det mulig å utvikle maskiner som kan analysere spesifikke data fra databaser og gi verdifulle resultater uten behov for manuell koding. ML gir dermed en bedre tilnærming for å trekke ut forutsigelser fra innsikt.

ML benytter data og algoritmer for å forstå hvordan man utfører en oppgave, og det er en undergren av AI.

I hverdagen ser vi dette i anbefalinger på plattformer som Instagram, der produkter anbefales basert på tidligere søk eller kjøp. Nettsteder sporer adferden din, og ML analyserer dataene for å vise deg relevante produkter.

Mange bransjer bruker ML for å oppdage og diagnostisere unormal applikasjonsadferd i sanntid. Det spenner fra små applikasjoner for ansiktsgjenkjenning til store søkemotorer.

Hva er dyp læring?

Dyp læring kan sees på som nevronene i menneskehjernen når vi sammenligner kunstig intelligens med menneskelig intelligens. Det er mer komplekst enn maskinlæring, da det benytter dype nevrale nettverk.

Maskinene bruker teknikken med flere lag for å lære. Nettverket består av et input-lag for å motta data, et skjult lag for å oppdage skjulte funksjoner og et output-lag som gir den endelige informasjonen.

Med andre ord bruker dyp læring en teknikk kalt sekvenslæring. Mange bransjer benytter dyp læring for å utvikle nye ideer og produkter. Dyp læring skiller seg fra maskinlæring i innvirkning og omfang.

AI er både nåtiden og fremtiden i en verden i stadig utvikling. Dyp læring muliggjør praktiske applikasjoner ved å utvide bruksområdene for AI. Takket være dyp læring er mange komplekse oppgaver blitt gjennomførbare, som førerløse biler, forbedrede filmanbefalinger og helsetjenester.

For eksempel, i en selvkjørende bil, benytter dyp læring menneskelignende ekspertise for å forstå veistruktur, fotgjengere, fartsgrenser og andre relevante elementer.

Med store datamengder og effektiv databehandling kan biler kjøre autonomt, noe som indikerer en forbedret beslutningsevne.

AI vs Maskinlæring vs Dyp Læring: Hvordan fungerer de?

Nå som du har en forståelse av hva AI, ML og dyp læring er, la oss sammenligne dem basert på hvordan de fungerer.

Hvordan fungerer AI?

Se på AI som en metode for å løse problemer, svare på spørsmål, gi forslag eller gjøre forutsigelser.

AI-baserte systemer opererer ved å kombinere store datasett med iterative og intelligente algoritmer. Disse dataene blir analysert for å identifisere funksjoner og mønstre. Systemet fortsetter å teste sin egen ytelse ved å behandle data, og forbedrer seg kontinuerlig.

AI-systemer kan utføre tusenvis og millioner av oppgaver raskt uten å kreve pauser. De lærer derfor raskt å utføre oppgaver effektivt. AI har som mål å utvikle datasystemer som etterligner menneskelig adferd, tenker som mennesker og løser komplekse spørsmål.

For å oppnå dette, benytter AI-systemer ulike prosesser, teknikker og teknologier. Her er noen av komponentene i AI-systemer:

• Neurale nettverk: Dette er store nettverk av nevroner, lik de i menneskehjernen. De tillater AI-systemer å analysere store datamengder for å identifisere mønstre og løse problemer.
• Kognitiv databehandling: Dette imiterer den menneskelige hjernens måte å tenke på når den utfører oppgaver, og letter kommunikasjonen mellom maskiner og mennesker.
• Maskinlæring: En undergruppe av AI som lar datasystemer og applikasjoner automatisk lære og utvikle erfaringsbaserte resultater. Det gjør det mulig for AI å identifisere mønstre og trekke ut innsikt fra data for å forbedre ytelsen.
• Dyp læring: En undergruppe av maskinlæring som gjør det mulig for AI å behandle data og lære ved å bruke nevrale nettverk.
• Datasyn: AI-systemer kan analysere og tolke bildeinnhold gjennom dyp læring og mønstergjenkjenning. Dette gjør at AI-systemer kan identifisere komponenter i visuelle data.

For eksempel lærer captchas ved å be deg identifisere sykler, biler, trafikklys osv.

• Naturlig språkbehandling (NLP): Dette gjør det mulig for systemer å gjenkjenne, analysere, tolke og lære menneskelig språk i både muntlig og skriftlig form. Det brukes i systemer som kommuniserer med mennesker.

Et fungerende AI-system krever alle disse egenskapene, samt:

• Store, lett tilgjengelige datasett.
• Intelligent databehandling gjennom avanserte algoritmer.
• Application Programming Interfaces (API) for å legge til AI-funksjoner i et system.
• Graphical Processing Units (GPU) for å utføre tunge beregninger.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring benytter store mengder data ved hjelp av ulike teknikker og algoritmer for å analysere, lære og forutsi fremtiden. Det involverer kompleks koding og matematikk som tjener en matematisk funksjon.

Systemet utforsker data, identifiserer mønstre og lærer basert på tidligere erfaringer. Det lærer AI-systemer å tenke på en menneskelignende måte og hjelper til med å automatisere oppgaver som er definert av regler og datamønstre. Bedrifter kan benytte AI-systemer for å utføre oppgaver raskt. ML bruker to hovedteknikker:

• Uovervåket læring: Identifiserer kjente mønstre i innsamlede data.
• Overvåket læring: Muliggjør datainnsamling eller generering av utdata fra tidligere ML-distribusjoner.

Hvordan fungerer dyp læring?

Dyp læring begynner med å designe en modell som kontinuerlig observerer og analyserer data ved hjelp av en logisk struktur, lik måten mennesker trekker konklusjoner på.

For å fullføre denne analysen, benytter dyp læring et lagdelt algoritmesystem kalt et kunstig nevralt nettverk, som etterligner den menneskelige hjernen. Dette gjør systemene bedre i stand til å utføre oppgaver enn tradisjonelle systemer.

En dyp læringsmodell må imidlertid kontinuerlig trenes for å forbedre sine evner slik at den kan trekke de riktige konklusjonene.

AI vs Maskinlæring vs Dyp Læring: Anvendelser

For å forstå hvordan AI, ML og dyp læring fungerer, er det viktig å vite hvordan og hvor de brukes.

AI-systemer benyttes til ulike formål som resonnement, problemløsning, planlegging, læring, kunnskapspresentasjon, naturlig språkbehandling, generell intelligens, sosial intelligens, persepsjon og mye mer.

For eksempel brukes AI i nettannonser og søkemotorer som Google.

La oss se nærmere på dette.

Internett, e-handel og markedsføring

• Søkemotorer: Søkemotorer som Google benytter AI for å vise resultater.
• Anbefalingssystemer: Benyttes av systemer som YouTube, Netflix og Amazon for å anbefale innhold basert på brukerpreferanser.

AI genererer spillelister, viser videoer, anbefaler produkter og tjenester, og mye mer.

• Sosiale medier: Nettsteder som Facebook, Instagram og Twitter bruker AI for å vise relevante innlegg, oversette språk og fjerne hatinnhold.
• Annonser: AI benyttes for å målrette annonser og forutsi kundeatferd ved å analysere deres digitale signaturer.
• Chatbots: Chatbots brukes til å styre apparater og kommunisere med kunder.

For eksempel kan Amazon Echo oversette menneskelig tale til handlinger.

• Virtuelle assistenter: Virtuelle assistenter som Amazon Alexa bruker AI for å behandle naturlig språk.
• Oversettelse: AI kan automatisk oversette tekstdokumenter og talespråk.

Eksempel: Google Translate.

Andre bruksområder inkluderer spamfiltrering, bildemerking og ansiktsgjenkjenning.

Gaming

Spillindustrien benytter AI for å utvikle avanserte videospill, inkludert spill med overmenneskelige evner.

Eksempel: Deep Blue og AlphaGo. AlphaGo beseiret Lee Sedol, en verdensmester i GO.

Sosioøkonomisk

AI benyttes for å løse sosiale og økonomiske utfordringer som hjemløshet og fattigdom.

Eksempel: Forskere ved Stanford University brukte AI for å identifisere fattige områder ved å analysere satellittbilder.

Cyber-sikkerhet

Ved å ta i bruk AI og dets underfelt ML og dyp læring, kan sikkerhetsselskaper lage løsninger for å beskytte systemer, nettverk, applikasjoner og data. Det brukes til:

• Applikasjonssikkerhet for å bekjempe angrep.
• Nettverksbeskyttelse ved å identifisere flere angrep.
• Analyse av brukeradferd for å identifisere kompromitterte apper og risikoer.
• Endepunktbeskyttelse ved å lære vanlig trusseladferd.

Jordbruk

AI, ML og dyp læring er nyttig for jordbruket for å identifisere områder som krever vanning, gjødsling og behandling. Det kan hjelpe med forskning, forutsi avlingenes modningstid, overvåke fuktighet i jorda, automatisere drivhus, oppdage skadedyr og betjene landbruksmaskiner.

Finans

Kunstige nevrale nettverk benyttes i finansinstitusjoner for å oppdage avvikende krav og avgifter.

Banker kan bruke AI for å forhindre svindel, administrere eiendommer, investere i aksjer og overvåke atferdsmønstre. AI brukes også i netthandelsapper.

Eksempel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) av ZestFinance, en plattform for kredittgaranti som bruker AI og ML for dataanalyse.

Utdanning

AI-veiledere kan hjelpe studenter samtidig som de eliminerer stress og angst. Det kan også hjelpe lærere med å forutsi adferd tidlig i et virtuelt læringsmiljø.

Helsevesen

AI benyttes i helsevesenet for å evaluere elektrokardiogram eller CT-skanning for å identifisere helserisiko. Det bidrar også til å regulere dosering og velge de beste behandlingene for sykdommer.

Kunstige nevrale nettverk støtter kliniske beslutninger for medisinsk diagnose. AI kan også hjelpe med:

• Analyse av journaler.
• Medisinbehandling.
• Planlegging av behandlinger.
• Konsultasjoner.
• Klinisk opplæring.
• Utvikling av medisiner.
• Forutsi utfall.

Bruksområde: Hanover AI-prosjektet av Microsoft hjelper leger med å velge den mest effektive kreftbehandlingen.

Myndigheter

Offentlige organisasjoner bruker AI til masseovervåking. Det kan også benyttes for å administrere trafikksignaler ved hjelp av kameraer.

For eksempel brukes AI-administrert trafikksignalering i Bengaluru, India.

Mange land bruker AI i militære applikasjoner for å forbedre kommunikasjon, kommando, kontroller, sensorer, interoperabilitet og integrasjon. Det brukes også til å samle inn etterretning, logistikk, autonome kjøretøy og cyberoperasjoner.

Andre bruksområder for AI er i:

• Romutforskning for å analysere store datamengder.
• Biokjemi for å bestemme proteiners 3D-struktur.
• Innholdsskaping og automatisering.

Eksempel: Wordsmith er en plattform for å generere naturlig språk.

• Automatisere lovrelaterte oppgaver.
• Ledelse av sikkerhet og helse på arbeidsplassen.
• Menneskelige ressurser for å screene og rangere CV-er.
• Jobbsøk ved å evaluere data knyttet til ferdigheter og lønn.
• Kundeservice med virtuelle assistenter.
• Gjestfrihet for å automatisere oppgaver.
• Produksjon av biler, sensorer, spill og leker.

AI vs Maskinlæring vs Dyp Læring: Forskjeller

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring henger sammen. Dyp læring er en undergren av maskinlæring, som igjen er en undergren av kunstig intelligens.

Det er derfor ikke et spørsmål om en reell «forskjell», men snarere omfanget av deres bruksområder.

La oss se på hvordan de er forskjellige:

Parameter	AI	ML
Konsept	Et større konsept for å skape smarte maskiner som simulerer menneskelig tenkning og adferd.	En undergruppe av AI som hjelper maskiner med å lære ved å analysere data uten eksplisitt programmering.
Mål	Sikte på å skape smartere systemer med menneskelignende tenkeevner for å løse komplekse spørsmål.	Sikte på å tillate maskiner dataanalyse for å gi nøyaktige resultater.
Hva de gjør	AI gjør at et system kan utføre oppgaver som et menneske, men raskere og uten feil.	Maskiner læres kontinuerlig for å forbedre og utføre oppgaver med større nøyaktighet.
Undersett	Dyp læring og maskinlæring.	Dyp læring.
Typer	Generell AI, sterk AI og svak AI.	Forsterkende læring, overvåket og uovervåket prosess.
Prosess	Inkluderer resonnering, læring og selvkorrigering.	Inkluderer læring som selvkorrigering for nye data.
Datatyper	Ustrukturerte, semistrukturerte og strukturerte data.	Semistrukturerte og strukturerte data.
Omfang	Bredere. AI-systemer kan utføre flere oppgaver.	Begrenset. ML-maskiner utfører spesifikke oppgaver.
Anvendelse	Chatbots, roboter, anbefalingssystemer, spill, sosiale medier.	Online-anbefalinger, Facebook-venneforslag, Google-søk.

Maskinlæring vs. dyp læring

Parameter	ML	Dyp læring
Dataavhengighet	Fungerer på store datavolumer, men også mindre.	Algoritmene fungerer best med store datamengder.
Utførelsestid	Krever mindre treningstid, men lengre testtid.	Krever lengre treningstid, men kortere testtid.
Maskinvareavhengighet	Fungerer på enkle maskiner.	Krever avanserte maskiner med GPUer.
Funksjonsteknikk	Krever funksjonsuttrekker for hvert problem.	Lærer funksjoner og innsikt på egen hånd.
Problemløsning	Deler opp et problem i mindre deler.	Bruker ende-til-ende-tilnærming.
Resultattolkning	Enkelt å tolke resultater og årsaker.	Vanskelig å analysere resultater.
Data	Strukturerte og semi-strukturerte data.	Både strukturerte og ustrukturerte data.
Best for	Enkle og litt komplekse problemer.	Komplekse problemer.

Konklusjon

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring er moderne teknikker for å lage smarte maskiner og løse komplekse problemer. De brukes i alle sektorer, fra bedrifter til hjem, og bidrar til å forenkle hverdagen.

DL kommer under ML, og ML kommer under AI. Det er viktig å forstå omfanget av hver teknologi snarere enn å fokusere på forskjellene.