Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning har på ett dramatiskt sätt förändrat vår moderna tillvaro.
Globalt använder företag dessa metoder för att skapa intelligenta, värdefulla system som underlättar vardagen.
Artificiell intelligens (AI) syftar till att utveckla ”smarta” maskiner, maskininlärning (ML) är en gren av AI som möjliggör utveckling av AI-drivna applikationer, och djupinlärning (DL) är en specialisering inom maskininlärning som tränar modeller med avancerade algoritmer och enorma datamängder.
Dessa tekniker är avgörande för branscher som strävar efter att ge användarna unika upplevelser.
På grund av deras koppling till varandra blandar många ihop artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning. Men dessa begrepp är inte synonyma.
I den här artikeln kommer du att få en tydlig bild av likheterna och skillnaderna mellan dessa tekniker.
Låt oss börja utforska ämnet.
AI kontra Maskininlärning kontra Djupinlärning: Vad är de?
AI, ML och djupinlärning kan betraktas som relaterade, men de skiljer sig åt i omfattning, arbetssätt och graden av utbytbarhet.
Vi ska nu granska var och en av dem för att förstå deras betydelse och dagliga tillämpningar i dagens samhälle.
Vad är artificiell intelligens (AI)?
Intelligens är inte bara en samling färdigheter, utan snarare en process där man lär sig nya saker med hjälp av smarthet och snabbhet. Människor använder sin intelligens för att lära sig genom utbildning, träning, yrkeserfarenhet och annat.
Att överföra mänsklig intelligens till maskiner är det vi kallar artificiell intelligens (AI). Inom IT-branschen används AI ofta för att skapa självutvecklande maskiner som fungerar som människor. AI-maskiner lär sig av mänskligt beteende och utför uppgifter i enlighet därmed för att lösa komplexa algoritmer.
Enkelt uttryckt är det en utveckling av datorsystem för att kontrollera andra datorsystem. De första digitala datorerna uppstod på 1940-talet, och möjligheten till AI presenterades på 1950-talet.
Idag används artificiell intelligens inom områden som väderprognoser, bildbehandling, sökmotoroptimering, medicin, robotik, logistik, onlinesökning och mycket mer. Baserat på nuvarande funktionalitet klassificeras artificiell intelligens i fyra kategorier:
- Reaktiva maskiner AI
- AI med begränsat minne
- AI med medvetenhetsteori
- Självmedveten AI
Exempel: När du interagerar med Siri eller Alexa får du ofta svar och respons. Detta är en direkt effekt av den inbyggda AI:n. Systemet lyssnar på dina ord, tolkar dem, förstår dem och svarar direkt.
Andra exempel inkluderar självkörande bilar, AI-robotar, maskinöversättning, taligenkänning och mycket annat.
Vad är maskininlärning (ML)?
Innan vi går djupare in på maskininlärning är det viktigt att förstå begreppet datautvinning. Datautvinning innebär att extrahera användbar information genom att använda matematiska analysmetoder för att identifiera trender och mönster i data.
Organisationer kan använda enorma mängder data för att förfina maskininlärningstekniker. ML erbjuder ett sätt att upptäcka nya vägar eller algoritmer baserat på erfarenheter från data. Det är studiet av tekniken för att automatiskt extrahera data för att fatta mer precisa affärsbeslut.
Det hjälper till att designa och utveckla maskiner som kan hämta specifik data från databaser och ge värdefulla resultat utan att kräva någon kod. På så sätt ger ML ett förbättrat sätt att göra förutsägelser utifrån insikterna.
ML lär sig av data och algoritmer för att förstå hur man utför en viss uppgift. Det är en undergrupp av AI.
Exempel: I vardagen, när du öppnar en plattform du ofta använder, som Instagram, kan du se produktrekommendationer. Webbplatser följer ditt beteende utifrån tidigare sökningar eller köp, ML samlar in data och visar dig produkter baserat på dessa mönster.
Många branscher använder ML för att upptäcka, åtgärda och diagnostisera avvikande applikationsbeteenden i realtid. Det har flera applikationer inom olika områden, allt från mindre ansiktsigenkänningsprogram till avancerade sökmotorindustrier.
Vad är djupinlärning?
Om vi jämför artificiell intelligens med mänsklig intelligens kan djupinlärning ses som neuronerna i en mänsklig hjärna. Det är mer komplicerat än maskininlärning, eftersom det använder djupa neurala nätverk.
Här använder maskinerna en flerskiktsteknik för att lära sig. Nätverket består av ett inmatningslager för att acceptera data, ett dolt lager för att upptäcka dolda funktioner, och slutligen levererar utmatningslagret den slutgiltiga informationen.
Enkelt uttryckt använder djupinlärning en enkel teknik som kallas sekvensinlärning. Många branscher använder djupinlärningstekniken för att skapa nya idéer och produkter. Djupinlärning skiljer sig från maskininlärning när det gäller effekt och omfattning.
AI är både nutiden och framtiden för vår alltmer utvecklade värld. Djupinlärning möjliggör praktiska tillämpningar genom att expandera den övergripande användningen av AI. Tack vare djupinlärning verkar många komplexa uppgifter möjliga, såsom självkörande bilar, förbättrade filmrekommendationer och framsteg inom hälso- och sjukvård.
Exempel: När du tänker på en självkörande bil kan du undra hur den kör på vägen utan mänsklig inblandning. Djupinlärning ger en mänsklig expertis för att förstå vägstrukturer, fotgängare, hastighetsbegränsningar i olika scenarier och mer.
Med stora datamängder och effektiv datorkraft kan en bil köra av sig själv och fatta bättre beslut.
AI kontra Maskininlärning kontra Djupinlärning: Hur fungerar de?
Nu när du har en bild av vad AI, ML och djupinlärning är var för sig ska vi jämföra hur de fungerar.
Hur fungerar AI?
Se artificiell intelligens som ett sätt att lösa problem, svara på frågor, ge förslag eller förutsäga saker.
System som använder AI-koncept konsoliderar stora datamängder med iterativa och intelligenta algoritmer och analyserar data för att lära sig funktioner och mönster. Systemet fortsätter att testa och bedöma sin egen förmåga genom att bearbeta data, vilket gör det smartare och utvecklar dess expertis.
AI-system kan utföra tusentals och miljontals uppgifter med otroliga hastigheter utan avbrott. Därför lär de sig snabbt att utföra en uppgift effektivt. AI strävar efter att skapa datorsystem som imiterar mänskligt beteende för att tänka som människor och lösa komplexa problem.
För att göra detta använder AI-system olika processer, metoder och tekniker. Här är de olika komponenterna i AI-system:
- Neurala nätverk: Dessa kan jämföras med de stora nätverk av neuroner som finns i den mänskliga hjärnan. De låter AI-system använda stora datamängder, analysera dem för att upptäcka mönster och lösa problem.
- Kognitiv datoranvändning: Detta simulerar hur den mänskliga hjärnan tänker när den utför uppgifter, vilket underlättar kommunikationen mellan maskiner och människor.
- Maskininlärning: Detta är en undergrupp av AI som gör att datorsystem, applikationer och program kan lära sig och utveckla resultat baserat på erfarenheter automatiskt. Det gör det möjligt för AI att upptäcka mönster och få insikter från data för att förbättra resultaten.
- Djupinlärning: Detta är en undergrupp av maskininlärning som gör det möjligt för AI att bearbeta data, lära sig och förbättra genom att använda neurala nätverk.
- Datorseende: AI-system kan analysera och tolka bildinnehåll genom djupinlärning och mönsterigenkänning. Datorseende gör att AI-system kan identifiera visuella datakomponenter.
Till exempel lär sig Captchas genom att be dig identifiera cyklar, bilar, trafikljus etc.
- Naturlig språkbehandling (NLP): Detta låter system känna igen, analysera, tolka och lära sig mänskligt språk i både talad och skriven form. Det används i system som kommunicerar med människor.
För att ett AI-system ska fungera måste det alltså ha alla dessa funktioner. Tillsammans med dessa kräver AI-system vissa tekniker:
- Större, tillgängliga datamängder eftersom AI är beroende av dessa.
- Intelligent databehandling med hjälp av avancerade algoritmer för att analysera data i höga hastigheter samtidigt och förstå komplicerade problem och förutsäga händelser.
- API:er (Application Programming Interfaces) för att lägga till AI-funktioner till ett system eller en applikation och göra dem smartare.
- Grafiska processorer (GPU) för att ge AI-system datorkraft att utföra tunga databehandlingar och tolkningar.
Hur fungerar maskininlärning?
Maskininlärning använder stora mängder data genom att använda olika tekniker och algoritmer för att analysera, lära sig och förutsäga framtiden. Det involverar komplex kodning och matematik som utför en specifik matematisk funktion.
Det utforskar data och identifierar mönster för att lära sig och förbättra utifrån tidigare erfarenheter. Det lär AI-system att tänka som människor. Maskininlärning hjälper till att automatisera uppgifter som utförs med hjälp av en uppsättning regler och datadefinierade mönster. På detta sätt kan företag använda AI-system för att utföra uppgifter snabbare. ML använder två huvudsakliga tekniker:
- Oövervakad inlärning: Hjälper till att hitta kända mönster i insamlad data
- Övervakad inlärning: Möjliggör datainsamling eller genererar resultat från tidigare ML-distributioner.
Hur fungerar djupinlärning?
Processen börjar med att designa en djupinlärningsmodell för att kontinuerligt observera och analysera data som involverar en logisk struktur liknande den som människor använder för att dra slutsatser.
För att genomföra denna analys använder djupinlärningssystem en skiktad algoritmisk struktur som kallas ett artificiellt neuralt nätverk, som kan efterlikna den mänskliga hjärnan. Detta gör att systemen är mer kapabla att utföra uppgifter än traditionella system.
En djupinlärningsmodell måste dock tränas kontinuerligt för att utvecklas och förbättra sin förmåga att dra korrekta slutsatser.
AI kontra Maskininlärning kontra Djupinlärning: Tillämpningar
För att helt förstå hur AI, ML och djupinlärning fungerar är det viktigt att veta hur och var de används.
AI-system används för en mängd olika ändamål som resonemang och problemlösning, planering, inlärning, kunskapsrepresentation, naturlig språkbehandling, generell intelligens, social intelligens, perception och mer.
Till exempel används AI i onlineannonser, sökmotorer som Google och mer.
Låt oss titta närmare på detta.
Internet, e-handel och marknadsföring
- Sökmotorer: Sökmotorer som Google använder AI för att visa resultat.
- Rekommendationssystem: System som YouTube, Netflix och Amazon använder också detta för att rekommendera innehåll baserat på användarpreferenser eller betyg.
AI används för att skapa spellistor, visa videor, rekommendera produkter och tjänster, med mera.
- Sociala medier: Webbplatser som Facebook, Instagram, Twitter osv. använder AI för att visa relevanta inlägg du kan interagera med, automatiskt översätta språk, ta bort hatinlägg osv.
- Annonser: AI används för riktade webbannonser för att övertyga människor att klicka på annonserna och öka sin tid på webbplatser genom att visa tilltalande innehåll. AI kan förutsäga personliga erbjudanden och kundbeteende genom att analysera deras digitala signaturer.
- Chatbots: Chatbots används för att styra enheter, kommunicera med kunder etc.
Till exempel kan Amazon Echo omvandla mänskligt tal till lämpliga åtgärder.
- Virtuella assistenter: Virtuella assistenter som Amazon Alexa använder AI för att bearbeta naturligt språk och hjälpa användare med sina frågor.
- Översättning: AI kan automatiskt översätta textdokument och talade språk.
Exempel: Google Translate.
Andra användningsområden är spamfiltrering, bildtaggning, ansiktsigenkänning och mer.
Spel
Spelbranschen använder AI i stor utsträckning för att skapa avancerade videospel, inklusive vissa med övermänskliga förmågor.
Exempel: Schackliknande Deep Blue och AlphaGo. Den senare besegrade en gång Lee Sedol, som är världsmästare i GO.
Socioekonomisk
AI används för att ta itu med sociala och ekonomiska utmaningar som hemlöshet och fattigdom.
Exempel: Forskare vid Stanford University använde AI för att identifiera fattigdomsområden genom att analysera satellitbilder.
Cybersäkerhet
Genom att använda AI och dess underområden ML och djupinlärning kan säkerhetsföretag utveckla lösningar för att skydda system, nätverk, applikationer och data. Det används för:
- Applikationssäkerhet för att motverka attacker som cross-site scripting, SQL-injektion, server-side-förfalskning, distribuerad denial of service, med mera.
- Nätverksskydd genom att identifiera fler attacker och förbättra intrångsdetekteringssystem.
- Analysera användarbeteende för att identifiera komprometterade appar, risker och bedrägerier.
- Slutpunktsskydd genom att lära sig vanligt hotbeteende och förhindra dem för att förhindra attacker som ransomware.
Jordbruk
AI, ML och djupinlärning är till stor hjälp för jordbruket för att identifiera områden som behöver bevattning, gödsling och behandlingar för att öka avkastningen. Det kan hjälpa agronomer att forska och förutsäga skördemognad, övervaka markfuktighet, automatisera växthus, upptäcka skadedjur och använda jordbruksmaskiner.
Finans
Artificiella neurala nätverk används i finansinstitut för att upptäcka anspråk och uttag utanför normen och för undersökningar.
Banker kan använda AI för att förhindra bedrägerier för att motverka missbruk av betalkort, organisera verksamhet som bokföring, hantera fastigheter, investera i aktier, övervaka beteendemönster och reagera direkt på förändringar. AI används även i onlinehandelsappar.
Exempel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) från ZestFinance är en plattform för kreditgodkännande. Den använder AI och ML för dataanalys och tilldelar kreditpoäng till personer.
Utbildning
AI-lärare kan hjälpa elever att lära sig, samtidigt som stress och oro minskas. De kan också hjälpa lärare att förutsäga beteenden tidigt i en virtuell inlärningsmiljö (VLE) som Moodle. Detta är särskilt fördelaktigt i situationer som den nuvarande pandemin.
Hälso- och sjukvård
AI används inom hälso- och sjukvården för att utvärdera elektrokardiogram eller datortomografier för att identifiera hälsorisker hos patienter. Det hjälper också till att reglera dosering och välja de lämpligaste behandlingarna för sjukdomar som cancer.
Artificiella neurala nätverk stöder kliniska beslut för medicinsk diagnos, till exempel den konceptbehandlingsteknik som används i EMR-programvaran. AI kan också hjälpa till med:
- Analysera journaler
- Läkemedelshantering
- Planera behandlingar
- Samråd
- Klinisk utbildning
- Skapa läkemedel
- Förutsäga resultat
Användningsfall: Hanover AI-projektet från Microsoft hjälper läkare att välja den mest effektiva cancerbehandlingen bland 800+ vacciner och läkemedel.
Regering
Statliga organisationer i länder som Kina använder AI för massövervakning. På samma sätt kan den också användas för att hantera trafiksignaler genom att använda kameror för att övervaka trafikdensitet och justera signaltid.
Till exempel används AI-hanterad trafiksignalering i Indien för att rensa och hantera trafik i staden Bengaluru.
Dessutom använder många länder AI i sina militära tillämpningar för att förbättra kommunikation, kommando, kontroller, sensorer, interoperabilitet och integration. Det används också för att samla in och analysera information, logistik, autonoma fordon, cyberoperationer med mera.
Andra tillämpningar av AI finns i:
- Rymdforskning för att analysera omfattande data för forskning.
- Biokemi för att bestämma proteiners 3D-struktur.
- Skapande av innehåll och automatisering.
Exempel: Wordsmith är en plattform för att generera naturligt språk och omvandla data till meningsfulla insikter.
- Automatisera juridiska uppgifter och sökningar,
- Säkerhet på arbetsplatsen och hälsoledning.
- Personalavdelningar för att granska och rangordna CV:n.
- Jobbsökning genom att utvärdera data relaterad till kompetens och löner.
- Kundservice med virtuella assistenter.
- Gästfrihet för att automatisera uppgifter, kommunicera med gäster, analysera trender och förutsäga konsumenternas behov.
- Tillverkning av bilar, sensorer, spel och leksaker med mera.
AI kontra Maskininlärning kontra Djupinlärning: Skillnader
Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning är sammankopplade. Djupinlärning är en undergrupp av maskininlärning, och maskininlärning är en undergrupp av artificiell intelligens.
Så det handlar egentligen inte om ”skillnad” här, utan snarare om omfattningen av deras tillämpning.
Låt oss se hur de skiljer sig åt.
Artificiell intelligens kontra maskininlärning
| Parameter | AI | ML |
| Koncept | Det är ett bredare koncept för att skapa smarta maskiner som simulerar mänskligt tänkande och beteende. | Det är en undergrupp av artificiell intelligens som hjälper maskiner att lära sig genom att analysera data utan uttrycklig programmering. |
| Syfte | Syftet är att skapa smartare system med ett mänskligtliknande tänkande för att lösa komplexa problem. | Det fokuserar på att öka framgångsfrekvensen. Syftet är att tillåta maskiner för dataanalys för att ge exakt utdata. Det fokuserar på mönster och noggrannhet. |
| Vad de gör | AI gör det möjligt för ett system att utföra uppgifter som en människa skulle göra, men utan fel och snabbare. | Maskiner tränas kontinuerligt för att förbättra och utföra en uppgift med större precision. |
| Undergrupper | Dess undergrupper är djupinlärning och maskininlärning. | Dess undergrupp är djupinlärning. |
| Typer | Det finns tre typer – generell AI, stark AI och svag AI. | Dess typer är förstärkningsinlärning, övervakad och oövervakad. |
| Process | Det inkluderar resonemang, inlärning och självkorrigering. | Det inkluderar även inlärning och självkorrigering för ny data. |
| Datatyper | Det hanterar ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data. | Det hanterar semi-strukturerad och strukturerad data. |
| Omfattning | Dess omfattning är bredare. AI-system kan utföra flera uppgifter istället för ML som är utbildade för specifika uppgifter. | Dess omfattning är begränsad jämfört med AI. ML-maskiner utför specifika uppgifter som de är tränade för. |
| Tillämpning | Dess tillämpningar inkluderar chatbots, robotar, rekommendationssystem, spel, sociala medier och mycket mer. | De främsta tillämpningarna är online-rekommendationer, Facebook-vänförslag, Google-sökningar etc. |
Maskininlärning kontra djupinlärning
| Parameter | ML | Djupinlärning |
| Databeroende | Även om ML fungerar på enorma datamängder, accepterar det även mindre datamängder. | Dess algoritmer presterar mycket bra på stora datamängder. Därför, om du vill uppnå bättre noggrannhet, måste du tillhandahålla mer data och låta den lära sig kontinuerligt. |
| Träningstid | Dess algoritmer kräver mindre träningstid än DL, men längre tid för modelltestning. | Det tar längre tid för modellträning, men kortare tid för modelltestning. |
| Hårdvaruberoende | ML-modeller kräver inte mycket data i huvudsak, därför kan de köras på billiga maskiner. | DL-modeller kräver enorma mängder data för att fungera effektivt, och är därför endast lämpliga för avancerade maskiner med GPU:er. |
| Funktionsutveckling | ML-modeller kräver att du utvecklar en funktionsutvinning för varje problem för att gå vidare. | Eftersom DL är en avancerad form av ML kräver den inte funktionsutvinning för problem. DL lär sig istället avancerade funktioner och insikter från insamlad data. |
| Problemlösning | Traditionella ML-modeller delar upp ett problem i mindre delar och löser varje del separat. När alla delar är lösta genereras det slutgiltiga resultatet. | DL-modeller använder en övergripande metod för att lösa ett problem genom att ta in data för ett givet problem. |
| Resultattolkning | Det är enkelt att tolka resultaten av ett problem med ML-modeller, tillsammans med en fullständig analys av processen och orsakerna. | Det kan vara svårt att analysera resultatet av ett problem med DL-modeller. Även om du kan få bättre resultat med DL än med traditionell ML, är det svårt att veta varför och hur resultatet uppnåddes. |
| Data | Det kräver strukturerad och semi-strukturerad data. | Det kräver både strukturerad och ostrukturerad data, eftersom det är beroende av artificiella neurala nätverk. |
| Bäst för | Lämplig för att lösa enkla och halvkomplexa problem. | Lämplig för att lösa komplexa problem. |
Slutsats
Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning är moderna tekniker för att skapa smarta maskiner och lösa komplexa problem. De används överallt, från företag till hem, och gör livet enklare.
DL är en del av ML, och ML är en del av AI, så det handlar egentligen inte om en skillnad här, utan snarare om omfattningen av varje teknik.