Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stają się pojęciami coraz bardziej rozpoznawalnymi nie tylko w świecie technologii, ale również w kontekście codziennego języka. Mimo że są one często używane zamiennie, to posiadają rozmaite różnice. W niniejszym artykule postaramy się wyjaśnić, czym tak naprawdę różni się uczenie maszynowe od sztucznej inteligencji.
Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Sztuczna inteligencja (AI) to szerokie pojęcie, które odnosi się do zdolności maszyn, systemów lub programów do naśladowania ludzkiego umysłu – przetwarzania informacji, reagowania na bodźce czy rozwiązania problemów. Możemy mówić o dwóch typach AI: generalnej i ograniczonej. Sztuczna inteligencja generalna (AGI) odnosi się do systemu, który jest zdolny przeprowadzić każde zadanie, które człowiek jest w stanie wykonać, podczas gdy sztuczna inteligencja ograniczona (ANI) to AI, która przekracza ludzką wydajność w bardzo konkretnych, ograniczonych obszarach.
Natomiast uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na samodzielnym uczeniu się komputerów, bez interwencji człowieka. W zasadzie, chodzi o to, aby maszyny były w stanie uczyć się na podstawie danych, które są im dostarczane, a następnie wykorzystywać te informacje do przewidywania możliwych wyników w przyszłości.
Różnice pomiędzy uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
Mimo że uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji, to różni się od niej pod wieloma względami. Z jednej strony, celem AI jest naśladowanie ludzkiego umysłu i reagowanie w sposób podobny do człowieka. Inaczej mówiąc, AI dąży do stworzenia „inteligentnej” maszyny. Z drugiej strony, uczenie maszynowe skupia się na umożliwieniu maszynie nauczenie się i adaptacji w oparciu o dane. Określone algorytmy uczenia maszynowego pozwalają im na naukę, adaptacje i usprawnienie swojej wydajności bez interwencji człowieka.
Najprościej mówiąc, sztuczna inteligencja jest zorientowana na inteligencję, natomiast uczenie maszynowe na uczeniu się.
Przykłady zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
Obie te technologie odgrywają kluczową rolę w szeregu dziedzin i sektorów. Przykłady zastosowań AI obejmują między innymi: automatyczną korekcję błędów w smartfonach, asystentów głosowych takich jak Siri i Alexa, czy też samochody autonomiczne. Natomiast uczenie maszynowe znalazło zastosowanie w dziedzinach takich jak nawigacja GPS (do prognozowania ruchu), usługi streamingowe (do rekomendacji filmów na podstawie preferencji użytkownika), a także w sferze medycyny (do przewidywania chorób na podstawie danych medycznych).
- Zobacz również: Jak sztuczna inteligencja może napisać rozprawkę?
Przyszłość: uczenie maszynowe versus sztuczna inteligencja
Patrząc na przyszłość, obie te technologie mają ogromy potencjał. Zarówno AI jak i ML będą nadal rozwijać się i zmieniać różne aspekty naszego życia. Niemniej jednak, kluczowym pytaniem jest, która z tych technologii ostatecznie przeważy. Istnieją przypuszczenia, że AI może stać się dominującą technologią, dzięki swojej zdolności do naśladowania ludzkiego umysłu. Z drugiej strony, uczenie maszynowe ze swoją zdolnością do adaptacji i samodzielnego uczenia się, mogłoby również odgrywać kluczową rolę w przyszłości technologii.
W jednym możemy być pewni – obie te technologie zdecydowanie odmienią sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. W jaki sposób to nastąpi, to pytanie, na które przyszłość nam odpowie.
