Î:
Care este diferența dintre inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă?
A:Termenii „inteligență artificială”, „învățare automată” și „învățare profundă” descriu un proces care s-a construit pe sine în ultimele decenii, întrucât lumea a făcut progrese enorme în ceea ce privește puterea de calcul, transferul de date și alte obiective tehnologice.
Conversația ar trebui să înceapă cu inteligența artificială, un termen larg pentru orice capacitate a computerelor sau tehnologiilor de a simula gândirea umană sau activitatea creierului. Într-un anumit sens, inteligența artificială a început de timpuriu, cu programe simple de șah pe calculator și alte programe care au început să imite decizia și gândirea umană.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Inteligența artificială a continuat să progreseze încă din primele zile ale computerului personal, până la vârsta internetului și, în sfârșit, până la epoca de cloud computing, virtualizare și rețele sofisticate. Inteligența artificială a crescut și s-a extins în multe feluri ca industrie tehnologică cheie.
Una dintre etapele de inteligență artificială este apariția și adoptarea învățării automate, o abordare particulară pentru atingerea obiectivelor inteligenței artificiale.
Învățarea automată folosește algoritmi și programe sofisticate pentru a ajuta software-ul computerului să se îmbunătățească la luarea anumitor seturi de decizii într-un mediu performant. În loc să programați pur și simplu un computer pentru a face un set de lucruri repetate, cum a fost cazul programelor codate manual din anii ’70 -’80, învățarea mașină începe să folosească euristică, modelarea comportamentului și alte tipuri de proiecții pentru a permite tehnologie care să-și îmbunătățească luarea deciziilor și să evolueze în timp. Învățarea automată a fost aplicată pentru combaterea e-mailului spam, implementând personalități de informații artificiale precum IBM Watson și atingerea obiectivelor de inteligență artificială în alte moduri.
În schimb, învățarea profundă se bazează pe învățarea mașinii. Experții descriu învățarea profundă ca utilizarea algoritmilor pentru a conduce abstracții la nivel înalt, cum ar fi utilizarea rețelelor neuronale artificiale pentru a antrena tehnologiile în sarcini. Învățarea profundă duce la învățarea automată la nivelul următor, încercând să modeleze activitatea creierului uman real și să o aplice în luarea deciziilor artificiale sau alte lucrări cognitive.
Învățarea profundă a fost demonstrată prin exemple precum programe de optimizare a lanțului de aprovizionare de ultimă generație, programe de echipamente de laborator și alte tipuri de inovații, cum ar fi rețeaua adversară generativă, unde două rețele opuse, o rețea generativă și discriminatorie, funcționează unul împotriva celuilalt pentru a modela uman. procesele de gândire a discriminării. Acest tip particular de învățare profundă poate fi aplicat procesării imaginilor și altor utilizări.
Realitatea este că învățarea profundă conduce inteligența artificială mai aproape de ceea ce experții consideră a fi „AI puternică”, inteligența artificială care este mai mult sau mai puțin pe deplin capabilă să reproducă multe funcții ale gândirii umane. Acest lucru dă naștere la dezbateri semnificative despre cum să gestionezi în mod eficient aceste tehnologii emergente și cum să ai grijă de o lume în care calculatoarele gândesc în unele din aceleași moduri ca noi.
