Давайте выясним, что означает каждое из них и в чем разница между ними.

Благодаря исключительному появлению и внедрению больших данных и аналитики, как искусственный интеллект (ИИ), так и машинное обучение сейчас являются горячими модными словечками. Мы говорим об искусственном интеллекте, роботах и ​​машинном обучении так, будто они скоро появятся или это просто несбыточная техническая мечта. Они не. Они здесь сегодня.

Хотя эти два термина иногда используются как синонимы, их не следует рассматривать как одно и то же. На самом деле есть несколько явных различий.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект обычно делится на две категории. Слабый и сильный ИИ. Слабый ИИ - это система или компьютерная программа, которая может решать узкий набор проблем с некоторым уровнем воспринимаемого интеллекта. Примером может быть система, которая играет в шахматы или Jeopardy! на уровне человеческого эксперта или выше, или это может действительно хорошо классифицировать изображения различных типов объектов. Примеров этому сегодня предостаточно.

Другая категория, Strong AI, - это система сверхчеловеческого интеллекта в широком диапазоне задач или, в конечном счете, во всех аспектах. Когда у машин будет такой уровень интеллекта? Некоторые считают, что это станет возможным через 20–30 лет, другие - через 50, а некоторые говорят, что это будет невозможно менее чем за 100 лет.

Машинное обучение

С другой стороны, машинное обучение - это тип ИИ, при котором компьютерные системы могут учиться, совершенствоваться и «развиваться» при обращении к новым и дополнительным данным. Их не нужно программировать в традиционном смысле. Они распознают новую информацию, используя существующие знания, устанавливают связи, объединяют идеи и следят за ходом мыслей, как это делают люди.

Один простой способ описать машинное обучение - позволить машинам с искусственным интеллектом собирать информацию самостоятельно. Это немного похоже на то, как оставить человека наедине с набором Lego: раздайте ему кубики и вернитесь позже, чтобы посмотреть, что у них получится.

Кстати, о глубоком обучении мы подробно поговорим в следующих статьях!

Термин «машинное обучение» впервые был введен Артуром Самуэлем, американским пионером компьютерных игр и искусственного интеллекта, еще в 1959 году. Самуэль определил его как: «Область обучения, которая дает компьютерам способность учиться без явного программирования ».

Машинное обучение позволяет компьютерам распознавать закономерности в огромных наборах данных и действовать в соответствии с ними.

Заключение

Искусственный интеллект - это широкий термин, который представляет собой общую концепцию машин, способных выполнять интеллектуальные задачи, а машинное обучение - это конкретное подмножество алгоритмов для ИИ.

Если вы хотите связаться и, кстати, знаете хорошую шутку, вы можете связаться со мной в Twitter или LinkedIn.

Спасибо за чтение! 😄 🙌