Hluboké učení vs. strojové učení vs. AI Jak spolu chodí?

Další velká věc v technice je strojové učení. Nebo je to hluboké učení? Možná je to umělá inteligence. Pokud zjistíte, že jste se zapletli do rozdílů mezi těmito třemi, nejste sami.

Někteří technologické společnosti nikdy nepoužívaly příležitost generovat humbuk a vydělávat peníze Venture Capital. Všechny tyto společnosti využívaly všechny tři zaměnitelně. I když všichni spadají pod stejný široký deštník, mezi nimi jsou některé zásadní rozdíly.

Co je to umělá inteligence?

Umělá inteligence, běžně označovaná jako umělá inteligence, je spíše pojmem než systémem. Inteligence je vnímána jako jedinečně lidská vlastnost. Tradičně se předpokládá, že stroje získávají znalosti, ale ne inteligenci nebo moudrost. Počítačový vědec Alan Turing strávil většinu druhé části svého života zvažováním, zda by si stroje mohly myslet.

Navrhl Turingův test Co je Turingův test a bude to někdy porazeno? Co je Turingův test a bude to někdy porazeno? Turingův test má zjistit, zda si stroje myslí. Prošel program Eugene Goostman opravdu Turingovým testem, nebo ho tvůrci prostě podváděli? jehož cílem je určit, zda stroj může projevovat inteligentní chování spíše než nutně inteligentní. To je důležitý rozdíl, protože my sami stále ještě plně nerozumíme myšlence nebo inteligenci.

Doufáme, že místo toho, abychom se pokusili definovat inteligenci, vytvořili stroje, které mohou vykazovat inteligentní chování.

Spíše než být samotnou technologií je AI prostředkem k popisu systémů. Tyto systémy lze označit jako úzká AI a obecná AI. Úzká umělá inteligence je systém, který je inteligentní, ale pouze u konkrétního úkolu. Obecná umělá inteligence je typem, se kterým jsme z popkultury lépe seznámeni.

Tyto typy systémů by dokázaly zobrazit všechny prvky lidské inteligence. Skynet z filmové série Terminator, nebo HAL z roku 2001: Space Odyssey jsou smyšlené příklady General AI. Přesto, i když vám to filmy říkají, ne všechny systémy General AI by byly na zničení lidstva.

Co je strojové učení?

Všichni víme, že data mohou být užitečná. Ať už víte, jakou cestou se vydat na cestu do kanceláře, nebo sledovat naše zdraví, data informují o našich rozhodnutích a vedou nás celým životem. Ale každý den vytváříme tolik, že je pro nás lidi nemožné analyzovat.

Měli bychom tedy přimět stroje, aby pro nás provedly těžké zvedání.

Kurz strojového učení Google Co je strojové učení? Kurz společnosti Google vám zdarma rozdělí Co je strojové učení? Bezplatný kurz společnosti Google vám to přeruší Google navrhl bezplatný online kurz, který vás naučí základům strojového učení. shrnuje strojové učení jako “použití dat k zodpovězení otázek.” Rozdělují to na dvě části: školení a předpovědi. Představte si, že máte sbírku obrázků s tvary, které jste chtěli poznat. Pokud jsou obrázky vloženy do algoritmu strojového učení, systém se začne učit vlastnosti tohoto tvaru.

Když narazí na nový obrázek, tvar se porovná s prvky z tréninkových dat, aby se určilo, zda se jedná o shodu.

I když to nemusíte rozpoznat, výsledky personalizovaného vyhledávání, seznamy stop Spotify a doporučení produktů Amazon jsou také výsledkem strojového učení. Netflix dokonce používá algoritmy strojového učení k personalizaci obálky, která je zobrazena.

Co je hluboké učení?

Přestože inteligenci plně nerozumíme, vědcům se podařilo ukázat, že mozek vytváří informace prostřednictvím komplexní sítě neuronů. Náš mozek je tvořen těmito elektrickými spojeními, která tvoří nervové dráhy. Tyto cesty nesou informace kolem našich těl, což nám umožňuje pohybovat se, dýchat a myslet.
Obrázek Kredit: ktsdesign / Depositphotos

Pokud by však každá z těchto nervových cest byla na sobě nezávislá, naše reakční doba by byla neuvěřitelně pomalá a nemuseli bychom být schopni propojit myšlenky. Úspěch systému závisí na vztahu mezi všemi těmito cestami, což vede k souběžnému zpracování dat.

Hluboké učení je metoda replikace této husté sítě neuronů. Díky zpracování více proudů dat najednou byly počítače schopny zkrátit dobu potřebnou k významnému zpracování dat. Použití této techniky na hluboké učení vedlo k vytvoření umělých neuronových sítí. Co jsou neuronové sítě a jak fungují? Co jsou neuronové sítě a jak fungují? Neuronové sítě jsou další velkou věcí, pokud jde o těžké výpočty a inteligentní algoritmy. Takto fungují a proč jsou tak úžasní. .

Tyto sítě jsou tvořeny řadou uzlů. Existují vstupní uzly pro příjem dat, výstupní uzly pro výsledná data a skryté vrstvy uzlů uprostřed. Cílem je transformovat vstupní data na něco, co výstupní uzly mohou použít. Tam přicházejí skryté vrstvy. Jak data postupují skrz tyto skryté uzly, neuronová síť používá logiku k rozhodnutí, který uzel předá data dalším.

Strojové učení vs. AI vs. hluboké učení

Zatímco strojové učení je výkonný nástroj, který nám pomáhá pochopit obrovské množství dat, která vytváříme, nevykazuje nezávislé myšlení. Algoritmus je navržen programátory a stanoví pravidla, podle kterých musí systém strojového učení hrát. Předpojatosti vývojářů, ať už jsou vědomi nebo ne, mají následky.

Jedna z prvních významných překážek strojového učení přišla s laskavým svolením jednoho z techniků společnosti Google. V roce 2015 si všiml, že algoritmus identifikace fotografie společnosti ho a jeho černé přátele označil za gorily. Google se okamžitě omluvil a implementoval krátkodobé opravy.

O dva roky později však společnost WIRED oznámila, že řešením společnosti Google bylo úplné odstranění goril z tréninkových dat.

Na druhou stranu, hluboké učení nás posunuje o krok blíže k obecné umělé inteligenci. Při pokusu o replikaci lidské mysli prostřednictvím vícevrstvé kolekce uzlů nemusí být hluboké učební struktury vyškoleny s velkým počátečním datovým souborem. Rozhodují na základě poskytnutých informací a logiky systému.

To, že rozhodování neutrální sítě není transparentní, se může zdát nervózní, ale to znamená, že se mu daří replikovat lidskou inteligenci. Například ani úplně nechápeme, jak přicházíme s vlastními myšlenkami a rozhodnutími.

Umělá inteligence pro každého

Nakonec není třeba porovnávat strojové učení s umělou inteligencí nebo hluboké učení versus strojové učení, protože všechny slouží různým účelům. AI popisuje koncept inteligence lidského stylu ve strojích, zatímco strojové učení a hluboké učení jsou snahy o vytvoření obecné AI.

To neznamená, že pole AI je zcela abstraktní. Google využívá své rozsáhlé soubory dat přidáním AI do téměř všech svých produktů. Služba Gmail byla nedávno přepracována pomocí inteligentních odpovědí, zatímco společnost Duplex AI se rozrůstá po celých Spojených státech a může zpracovávat telefonní hovory vaším jménem. Nejsou to však jediní, kdo se mohou zapojit do hry AI.

Vyzkoušejte si to hned teď s online experimenty AI společnosti Google 5 Nejlepší experimenty Google AI k prozkoumání umělé inteligence 5 Nejlepší experimenty Google AI k prozkoumání umělé inteligence Google má několik experimentů s umělou inteligencí, se kterými můžete hned teď hrát. Díky strojovému učení mohou pomocí vaší pomoci změnit zítřejší svět. .

Obrázek Kredit: sdecoret / Depositphotos