Q:
Яка різниця між штучним інтелектом, машинним навчанням та глибоким навчанням?
A:Терміни "штучний інтелект", "машинне навчання" та "глибоке навчання" описують процес, який склався на собі протягом кількох останніх десятиліть, оскільки світ досяг величезних успіхів у обчислювальній потужності, передачі даних та інших технологічних цілях.
Розмова повинна починатись із штучного інтелекту, широкого терміна для будь-яких можливостей комп'ютерів чи технологій для імітації людської думки чи мозкової діяльності. У певному сенсі штучний інтелект розпочався рано, за допомогою простих комп’ютерних програм в шахи та інших програм, які почали імітувати прийняття рішень і думки людини.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Штучний інтелект продовжував прогресувати від перших днів персонального комп’ютера, до віку Інтернету і, нарешті, до епохи хмарних обчислень, віртуалізації та складних мереж. Штучний інтелект багато в чому зростав і розширився як ключова галузь технологій.
Однією з віх штучного інтелекту є поява та прийняття машинного навчання, особливого підходу до досягнення цілей штучного інтелекту.
Машинне навчання використовує складні алгоритми та програми, щоб допомогти комп'ютерному програмному забезпеченню покращитись у прийнятті певних наборів рішень у середовищі продуктивності. Замість того, щоб просто програмувати комп’ютер, щоб він повторював один набір речей, як це було у випадку з ручно кодованими програмами 1970-х та 1980-х, машинне навчання починає використовувати евристику, моделювання поведінки та інші типи прогнозів, щоб дозволити технологія для вдосконалення прийняття рішень та розвитку з часом. Машинне навчання застосовується для боротьби зі спамом, електронною поштою, впровадження особистостей із штучним інтелектом, таких як IBM Watson, та досягнення цілей штучного інтелекту іншими способами.
Глибоке навчання, у свою чергу, спирається на машинне навчання. Експерти описують глибоке навчання як використання алгоритмів для управління абстракціями високого рівня, як, наприклад, використання штучних нейронних мереж для навчання технологій для виконання завдань. Глибоке навчання піднімає машинне навчання на новий рівень, намагаючись моделювати фактичну мозкову діяльність людини і застосовувати її до штучного прийняття рішень чи іншої пізнавальної роботи.
Глибоке навчання було продемонстровано на прикладах, таких як передові програми оптимізації ланцюгів поставок, програми лабораторного обладнання та інші види інновацій, такі як генеративна змагальна мережа, де дві протилежні мережі, генеративна та дискримінаційна мережа працюють один проти одного для моделювання людини мислені процеси дискримінації. Цей конкретний тип глибокого навчання може застосовуватися для обробки зображень та інших цілей.
Реальність полягає в тому, що глибоке навчання приводить штучний інтелект ближче до того, що експерти вважають "сильним ШІ", штучним інтелектом, який більш-менш повно здатний тиражувати багато функцій людської думки. Це породжує значну дискусію щодо того, як ефективно поводитися з цими новими технологіями та як доглядати за світом, в якому комп'ютери мислять якимись тими ж способами, що і ми.
