Deep Learning vs Machine Learning vs AI Hur går de tillsammans?

Nästa stora sak i teknik är maskininlärning. Eller är det Djup lärning? Kanske det är artificiell intelligens. Om du befinner dig ihop i skillnaderna mellan de tre, är du inte ensam.

Aldrig de som passerar ett tillfälle att generera hype och eke out Venture Capital pengar, har vissa teknikföretag använt alla tre omväxlande. Medan de alla faller under samma breda paraply, finns det några avgörande skillnader mellan dem.

Vad är artificiell intelligens?

Konstgjord intelligens, vanligen kallad AI, är ett koncept snarare än ett system. Intelligens uppfattas som ett unikt mänskligt drag. Traditionellt har maskiner tänkats få kunskap, men inte intelligens eller visdom. Datavetenskaparen Alan Turing tillbringade mycket av den senare delen av sitt liv med tanke på huruvida maskiner kunde tänka sig.

Han tänkte på Turing-testet Vad är Turing-testet och kommer det någonsin att bli slagna? Vad är Turing-testet och kommer det någonsin att bli slagna? Turing-testet är avsett att bestämma om maskiner tänker. Gjorde Eugene Goostman-programmet verkligen Turing-testet, eller skapade skaparna helt enkelt? Läs mer som syftar till att avgöra om en maskin kan visa intelligent beteende snarare än nödvändigtvis vara intelligent. Detta är en viktig skillnad eftersom vi fortfarande inte fullt ut förstår tanke eller intelligens själva.

Istället för att försöka definiera intelligens hoppas vi kunna skapa maskiner som kan visa intelligenta beteenden.

I stället för att vara en teknik i sig, är AI ett sätt att beskriva system. Dessa system kan märkas som Smal AI och Allmänt AI. Smal AI är ett system som är intelligent men endast vid en specifik uppgift. Allmänna AI är den typ vi är mer bekanta med från popkulturen.

Dessa typer av system skulle kunna visa alla delar av mänsklig intelligens. Skynet från Terminator Film Franchise eller HAL från 2001: En Space Odyssey är fiktiva exempel på General AI. Även om, trots vad filmerna berättar för dig, skulle inte alla Allmänna AI-system vara ute för att förstöra mänskligheten.

Vad är maskinlärning?

Vi vet alla att data kan vara användbara. Oavsett om det är känt vilken väg att ta vägen till kontoret eller hålla koll på vår hälsa, informerar data våra beslut och guidar oss genom livet. Men vi genererar så mycket varje dag att det har blivit omöjligt för oss människor att analysera.

Så vi borde få maskiner för att göra den tunga lyftningen för oss.

Googles maskinlärarkurs Vad är maskinlärning? Googles fria kurs bryter ner det för dig Vad är maskinlärning? Googles gratis kurs bryter ner dig för Google Google har utformat en gratis online-kurs för att lära dig grunden för maskininlärning. Läs mer sammanfattar maskininlärning som “Använda data för att svara på frågor.” De bryter ner det i två delar: träning och förutsägelser. Tänk dig att du har en samling bilder med former som du ville känna igen. Om bilderna matas in i maskininlärningsalgoritmen börjar systemet lära sig funktionerna i den formen.

När det möter en ny bild jämförs formen mot elementen från träningsdata för att avgöra om det är en match.

Även om du kanske inte känner igen det, är personliga sökresultat, Spotify-spellistor och Amazon-produktrekommendationer ett resultat av maskininlärning också. Netflix använder även maskininlärningsalgoritmer för att personifiera omslaget som visas.

Vad är djupt lärande?

Medan vi inte helt förstår intelligens har forskare lyckats visa att hjärnan genererar information genom ett komplext nätverk av neuroner. Vår hjärna består av dessa elektriska anslutningar som bildar neurala vägar. Dessa vägar bär information runt våra kroppar vilket gör att vi kan flytta, andas och tänka.

Om emellertid varje av dessa neurala vägar var oberoende av varandra skulle våra reaktionstider vara oerhört långsamma, och vi kanske inte kan skapa samband mellan tankar. Systemets framgång ligger i förhållandet mellan alla dessa vägar, vilket ger upphov till samtidig databehandling.

Djupinlärning är en metod för att replikera detta täta nätverk av neuroner. Genom att hantera flera dataströmmar samtidigt har datorerna kunnat minska tiden som krävs för att bearbeta data väsentligt. Att tillämpa denna teknik på djupt lärande har orsakat konstgjorda neurala nätverk Vad är neurala nätverk och hur fungerar de? Vad är neurala nätverk och hur fungerar de? Neurala nätverk är nästa stora sak när det gäller tunga beräkningar och smarta algoritmer. Så här fungerar de och varför de är så fantastiska. Läs mer .

Dessa nätverk består av en serie noder. Det finns inmatade noder för att ta emot data, utgångsnoder för den resulterande data och dolda lager noder i mitten. Målet är att omvandla ingångsdata till något som utgångsnoderna kan använda. Det är här de dolda lagren kommer in. När data går igenom dessa dolda noder använder det neurala nätverket logiken för att bestämma vilken nod som ska överföra data till nästa.

Machine Learning vs AI vs Deep Learning

Medan maskininlärning är ett kraftfullt verktyg som hjälper oss att känna av de stora mängderna data vi skapar, uppvisar den inte självständig tanke. Algoritmen är designad av programmerare, och de ställer in de regler som maskinlärningssystemet måste spela med. Framkallarna hos utvecklarna, oavsett om de är medvetna eller inte, har förknippningar.

En av de första betydande motgångarna för maskininlärning kom med tillstånd av en av Googles ingenjörer. År 2015 märkte han att företagets fotoidentifieringsalgoritm märkte honom och hans svarta vänner som gorillor. Google bad om ursäkt och genomförde kortsiktiga korrigeringar.

Men två år senare rapporterade WIRED att Googles lösning var att ta bort gorillor från träningsdata helt och hållet.

Å andra sidan tar djupt lärande oss ett steg närmare allmän artificiell intelligens. Genom att försöka replikera det mänskliga sinnet genom en flerskiktad samling av noder behöver djupa inlärningsstrukturer inte utbildas med en stor initial dataset. De fattar beslut baserat på informationen och systemets logik.

Att ett neutralt nätverks beslutsfattande inte är öppet kan tyckas obehagligt, men det betyder att det lyckas att replikera mänsklig intelligens. Till exempel förstår vi inte ens helt hur vi möter våra egna tankar och beslut.

Artificiell intelligens för alla

I slutet är det inte nödvändigt att jämföra maskininlärning kontra AI, eller djupt lärande mot maskininlärning, eftersom de alla tjänar olika syften. AI beskriver begreppet intelligent människa i maskiner, medan maskininlärning och djupt lärande är ansträngningar för att skapa ett Allmänt AI.

Det är inte att säga att AI-fältet är helt abstrakt. Google använder sig av sina massiva dataset genom att lägga AI till nästan alla sina produkter. Gmail har nyligen uppdaterats med Smart Replies, medan företagets Duplex AI rullar ut över USA och kan hantera telefonsamtal på dina vägnar. Men de är inte de enda som kan komma in på AI-spelet.

Du kan prova det själv med Googles online-AI-experiment 5 Bästa Google AI-experiment för att utforska artificiell intelligens 5 Bästa Google AI-experiment för att utforska artificiell intelligens Google har flera AI-experiment som du kan spela och spela med just nu. Tack vare maskininlärning kan de ändra morgondagens värld med hjälp. Läs mer .

Bildkrediter: sdecoret / Depositionfoton

Utforska mer om: Konstgjord intelligens, maskinlärning.