AI vs ML: Gambaran Keseluruhan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berkait rapat, tetapi akhirnya berbeza.

Idea bahawa mesin boleh meniru atau mengatasi pemikiran manusia menjadi inspirasi untuk rangka kerja pengkomputeran lanjutan—dan kini, banyak syarikat membuat pelaburan yang besar. Teras konsep ini ialah kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML).

Istilah ini selalunya sinonim dan boleh digunakan secara bergantian. Pada hakikatnya, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mewakili dua perkara berbeza—walaupun ia berkaitan. Pada asasnya:

Kecerdasan buatan boleh ditakrifkan sebagai keupayaan sistem pengkomputeran untuk meniru atau meniru pemikiran dan tingkah laku manusia.

Pembelajaran mesin ialah subset kecerdasan buatan yang merujuk kepada sistem yang boleh belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit atau diuruskan secara langsung oleh manusia.

Hari ini, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam hampir setiap industri dan perniagaan. Mereka kuasa sistem perniagaan dan peranti pengguna. Pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan mesin, robotik, analitik ramalan dan banyak rangka kerja digital lain bergantung pada satu atau kedua-dua teknologi ini untuk berfungsi dengan berkesan.

Sejarah Ringkas Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Idea untuk mencipta mesin yang boleh berfikir seperti manusia sentiasa menarik perhatian masyarakat pada umumnya. Pada tahun 1940-an dan 1950-an, penyelidik dan saintis, termasuk Alan Turing, mula meneroka idea untuk mencipta "otak buatan." Pada tahun 1956, sekumpulan penyelidik di Kolej Dartmouth mula meneroka idea itu dengan lebih teliti. Pada seminar yang diadakan di sekolah itu, istilah "kecerdasan buatan" telah lahir.

Dalam beberapa dekad akan datang, kemajuan telah dicapai dalam bidang tersebut. Pada tahun 1964, Joseph Weizenbaum dari Makmal Kepintaran Buatan MIT mencipta program yang dipanggil ELIZA. Ia menunjukkan kebolehlaksanaan bahasa semula jadi dan perbualan pada mesin. ELIZA bergantung pada algoritma pemadanan corak asas untuk mensimulasikan perbualan dunia sebenar.

Pada tahun 1980-an, dengan kemunculan komputer yang lebih berkuasa, penyelidikan kecerdasan buatan mula dipercepatkan. Pada tahun 1982, John Hopfield menunjukkan bahawa rangkaian saraf boleh memproses maklumat dengan cara yang lebih maju. Pelbagai bentuk kecerdasan buatan mula terbentuk, dengan rangkaian neural buatan (ANN) pertama muncul pada tahun 1980.

Sepanjang dua dekad yang lalu, bidang ini telah mencapai kemajuan yang ketara disebabkan oleh kemajuan besar dalam kuasa pengkomputeran dan perisian. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin kini digunakan secara meluas dalam pelbagai penggunaan perusahaan. Teknologi ini digunakan dalam sistem bahasa semula jadi seperti Siri dan Alexa, kereta dan robot pandu sendiri, sistem membuat keputusan automatik dalam permainan komputer, enjin cadangan seperti Netflix, dan realiti lanjutan (XR) seperti realiti maya (VR) dan alat realiti tambahan (AR).

Pembelajaran mesin khususnya sedang berkembang pesat. Ia semakin digunakan oleh entiti kerajaan, perniagaan dan lain-lain untuk mengenal pasti corak yang kompleks dan sukar difahami yang melibatkan statistik dan bentuk lain data berstruktur dan tidak berstruktur. Ini termasuk bidang seperti epidemiologi dan penjagaan kesihatan, pemodelan kewangan dan analitik ramalan, keselamatan siber, chatbot dan alatan lain untuk jualan dan sokongan pelanggan. Malah, banyak vendor menawarkan pembelajaran mesin sebagai sebahagian daripada aplikasi pengkomputeran awan dan analitik.

Apakah kesan kecerdasan buatan

Keupayaan mesin meniru pemikiran dan tingkah laku manusia secara mendalam mengubah hubungan antara kedua-dua entiti ini. Kecerdasan buatan membuka kunci automasi berskala besar dan menyokong rangkaian teknologi dan alatan digital yang lebih maju, termasuk VR, AR, kembar digital, pengecaman imej dan muka, peranti dan sistem yang bersambung, robot, pembantu peribadi dan pelbagai sistem yang sangat interaktif.

Ini termasuk kereta pandu sendiri yang melayari dunia sebenar, pembantu pintar yang menjawab soalan dan menghidupkan dan mematikan lampu, sistem pelaburan kewangan automatik dan kamera lapangan terbang serta pengecaman muka. Yang terakhir termasuk pas masuk biometrik yang digunakan oleh syarikat penerbangan di pintu masuk dan sistem Kemasukan Global yang hanya mengimbas muka anda untuk melalui keselamatan.

Malah, syarikat menggunakan AI untuk berfungsi dengan cara yang baharu dan inovatif. Sebagai contoh, industri pelancongan menggunakan model harga dinamik yang mengukur penawaran dan permintaan dalam masa nyata dan melaraskan harga penerbangan dan hotel berdasarkan keadaan yang berubah-ubah.

Teknologi kecerdasan buatan digunakan untuk lebih memahami dinamik perubahan bekalan dan melaraskan model dan ramalan perolehan. Di gudang, teknologi penglihatan mesin (dikuasakan oleh kecerdasan buatan) boleh mengesan masalah kecil seperti palet yang hilang dan kecacatan pengeluaran yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia. Chatbots, sementara itu, menganalisis input pelanggan dan memberikan jawapan kontekstual dalam masa nyata.

Seperti yang dapat dilihat, keupayaan ini berkembang pesat – terutamanya apabila sistem yang disambungkan ditambahkan pada campuran. Bangunan pintar, rangkaian pengangkutan pintar, dan juga bandar pintar sedang terbentuk. Apabila data mengalir masuk, sistem AI menentukan langkah atau pelarasan terbaik seterusnya.

Begitu juga, kembar digital semakin digunakan oleh syarikat penerbangan, syarikat tenaga, pengeluar dan perniagaan lain untuk mensimulasikan sistem dan peralatan sebenar serta meneroka pelbagai pilihan maya. Simulator lanjutan ini boleh meramalkan penyelenggaraan dan kegagalan, serta memberikan cerapan tentang cara menjalankan perniagaan yang lebih murah dan lebih canggih.

Apakah kesan pembelajaran mesin

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mesin juga telah mencapai kemajuan yang ketara. Dengan menggunakan algoritma statistik, pembelajaran mesin membuka kunci cerapan yang secara tradisinya dikaitkan dengan perlombongan data dan analisis manusia.

Ia menggunakan data sampel (dipanggil data latihan) untuk mengenal pasti corak dan menerapkannya pada algoritma yang mungkin berubah dari semasa ke semasa. Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk mensimulasikan cara otak manusia berfungsi.

Berikut ialah kaedah utama menggunakan pembelajaran mesin:

• Pembelajaran diselia, yang memerlukan manusia mengenal pasti isyarat dan output yang diperlukan.
• Pembelajaran tanpa pengawasan, membenarkan sistem beroperasi secara bebas daripada manusia dan mencari output yang berharga.
• Pembelajaran separa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan, yang melibatkan program komputer yang berinteraksi dengan persekitaran yang dinamik untuk mencapai matlamat dan hasil yang ditetapkan. Contoh yang terakhir ialah permainan catur komputer. Dalam sesetengah kes, saintis data menggunakan pendekatan hibrid yang menggabungkan berbilang elemen daripada kaedah ini.

Berbilang Algoritma

Beberapa jenis algoritma pembelajaran mesin memainkan peranan penting:

• Rangkaian Neural: Rangkaian saraf meniru cara otak manusia berfikir. . Ia sesuai untuk mengecam corak dan digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej dan pengecaman pertuturan.
• Regression Linear: Teknik ini berharga untuk meramalkan nilai berangka, seperti meramalkan harga penerbangan atau hartanah.
• Regression Logistik: Kaedah ini biasanya menggunakan model klasifikasi binari (seperti "ya/tidak") untuk melabel atau mengklasifikasikan sesuatu. Penggunaan biasa teknologi ini adalah untuk mengenal pasti spam dalam e-mel dan menyenaraihitamkan kod atau perisian hasad yang tidak diingini.
• Pengkelompokan: Alat pembelajaran mesin ini menggunakan pembelajaran tanpa seliaan untuk menemui corak yang mungkin terlepas oleh manusia. Contoh pengelompokan ialah cara pembekal melaksanakan produk yang sama dalam kemudahan yang berbeza. Pendekatan ini mungkin mempunyai aplikasi dalam penjagaan kesihatan, contohnya, untuk memahami cara gaya hidup yang berbeza mempengaruhi kesihatan dan umur panjang.
• Pokok Keputusan: Kaedah ini meramalkan nilai berangka tetapi juga melaksanakan fungsi pengelasan. Tidak seperti bentuk pembelajaran mesin yang lain, ia menyediakan cara yang jelas untuk menyemak hasil. Pendekatan ini juga sesuai untuk hutan rawak yang digabungkan dengan pokok keputusan.

Tidak kira kaedah tepat yang digunakan, pembelajaran mesin semakin digunakan oleh perniagaan untuk lebih memahami data dan membuat keputusan. Ini seterusnya membolehkan kecerdasan buatan dan automasi yang lebih canggih. Sebagai contoh, analisis sentimen boleh memasukkan data jualan sejarah, data media sosial dan juga keadaan cuaca untuk melaraskan strategi pengeluaran, pemasaran, harga dan jualan secara dinamik. Aplikasi pembelajaran mesin lain menyediakan enjin pengesyoran untuk diagnosis perubatan, pengesanan penipuan dan klasifikasi imej.

Salah satu kelebihan pembelajaran mesin ialah ia boleh menyesuaikan diri secara dinamik apabila keadaan dan data berubah atau apabila organisasi menambah lebih banyak data. Oleh itu, model ML boleh dibina dan kemudian dilaraskan secara dinamik. Sebagai contoh, pemasar mungkin membangunkan algoritma berdasarkan tingkah laku dan minat pelanggan, dan kemudian melaraskan mesej dan kandungan berdasarkan perubahan dalam tingkah laku, minat atau corak pembelian pelanggan.

Bagaimanakah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berkembang dalam perusahaan?

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, kebanyakan vendor perisian – meliputi rangkaian luas aplikasi perusahaan – menawarkan AI dan ML dalam produk mereka. Sistem ini menjadikannya lebih mudah untuk menggunakan alat berkuasa tanpa pengetahuan sains data yang luas.

Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perkara yang perlu diberi perhatian. Bagi pelanggan, memahami AI dan beberapa kepakaran selalunya diperlukan untuk memanfaatkan sepenuhnya sistem AI dan ML. Apabila memilih produk, ia juga penting untuk mengelakkan gembar-gembur vendor. AI dan ML tidak dapat menyelesaikan masalah perniagaan yang mendasari—dalam beberapa kes, mereka mencipta cabaran, kebimbangan dan persoalan baharu.

Apakah isu etika dan undang-undang?

AI dan ML berada di tengah-tengah perdebatan yang semakin berkembang – dan mereka harus digunakan dengan bijak dan berhati-hati. Mereka telah dikaitkan dengan pengambilan pekerja dan berat sebelah insurans, diskriminasi kaum dan pelbagai isu lain, termasuk penyalahgunaan data, pengawasan yang tidak sesuai dan isu seperti palsu dalam, berita palsu dan maklumat.

Terdapat bukti yang semakin meningkat bahawa sistem pengecaman muka adalah kurang tepat dalam mengenal pasti orang kulit berwarna, yang boleh membawa kepada pemprofilan kaum. Selain itu, terdapat kebimbangan yang semakin meningkat tentang penggunaan pengecaman muka oleh kerajaan dan entiti lain untuk pengawasan besar-besaran. Setakat ini, terdapat sedikit peraturan amalan AI. Walau bagaimanapun, AI beretika menjadi pertimbangan utama.

Apakah masa depan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin?

Teknologi kecerdasan buatan berkembang pesat dan akan memainkan peranan yang semakin penting dalam perniagaan dan kehidupan orang ramai. Alat AI dan ML boleh mengurangkan kos dengan ketara, meningkatkan produktiviti, memudahkan automasi dan memacu inovasi dan transformasi perniagaan.

Seiring dengan kemajuan transformasi digital, pelbagai bentuk AI akan menjadi matahari yang mengelilingi pelbagai teknologi digital. Kecerdasan buatan akan membawa kepada sistem pertuturan semula jadi yang lebih maju, alat penglihatan mesin, teknologi autonomi dan banyak lagi.

Atas ialah kandungan terperinci AI vs ML: Gambaran Keseluruhan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!