P:
Koja je razlika između umjetne inteligencije, strojnog učenja i dubokog učenja?
A:Pojmovi "umjetna inteligencija", "strojno učenje" i "duboko učenje" opisuju proces koji se gradio na sebi u posljednjih nekoliko desetljeća, jer je svijet postigao ogroman napredak u računalnoj snazi, prijenosu podataka i drugim tehnološkim ciljevima.
Razgovor bi trebao započeti umjetnom inteligencijom, širokim pojmom za bilo koju sposobnost računala ili tehnologije za simulaciju ljudske misli ili moždane aktivnosti. U određenom smislu, umjetna inteligencija počela je rano, jednostavnim računalnim programima igranja u šahu i drugim programima koji su počeli oponašati ljudsko odlučivanje i mišljenje.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Umjetna inteligencija nastavila je napredovati od ranih dana osobnog računala, doba interneta i konačno doba računalstva u oblaku, virtualizacije i sofisticirane mreže. Umjetna inteligencija narasla je i proširila se na mnogo načina kao ključna tehnološka industrija.
Jedna od prekretnica u umjetnoj inteligenciji je pojava i usvajanje strojnog učenja, poseban pristup postizanju ciljeva umjetne inteligencije.
Strojno učenje koristi sofisticirane algoritme i programe kako bi računalnom softveru bilo bolje u donošenju određenih setova odluka u okruženju performansi. Umjesto da jednostavno programirate računalo da se iznova i iznova ponavlja jedan niz stvari, kao što je to bio slučaj s ručno kodiranim programima 1970-ih i 1980-ih, strojno učenje počinje koristiti heuristiku, modeliranje ponašanja i druge vrste projekcija kako bi se omogućilo tehnologija za poboljšanje odlučivanja i evoluciju tijekom vremena. Strojno učenje primijenjeno je u borbi protiv neželjene pošte, primjeni osobnosti umjetne inteligencije poput IBM Watsona i postizanju ciljeva umjetne inteligencije na druge načine.
Duboko učenje zauzvrat se temelji na strojnom učenju. Stručnjaci opisuju duboko učenje kao uporabu algoritama za pokretanje apstrakcija visoke razine, poput upotrebe umjetnih neuronskih mreža za obučavanje tehnologija na zadacima. Duboko učenje podiže strojno učenje na novu razinu pokušavajući modelirati stvarne aktivnosti ljudskog mozga i primijeniti ih na umjetno odlučivanje ili drugi kognitivni rad.
Duboko učenje pokazano je na primjerima kao što su najsuvremeniji programi optimizacije lanca nabave, programi laboratorijske opreme i druge vrste inovacija, poput generativne protivničke mreže, gdje dvije suprotstavljene mreže, generativna i diskriminirajuća mreža djeluju jedna protiv druge kako bi modelirali ljudsko misaoni procesi diskriminacije. Ova posebna vrsta dubokog učenja može se primijeniti na obradu slika i druge namjene.
Stvarnost je da duboko učenje dovodi umjetnu inteligenciju bliže onome što stručnjaci smatraju „jakim AI“, umjetnom inteligencijom koja je manje ili više potpuno sposobna replicirati mnoge ljudske misaone funkcije. To potiče značajnu raspravu o tome kako učinkovito nositi se s tim novim tehnologijama i kako se brinuti za svijet u kojem računala razmišljaju na neke iste načine kao i mi.
