Rozdíl mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením

Moderní svět je doslova zaplaven koncepty jako umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení.

Podniky na celém světě s nadšením využívají tyto principy k vývoji inteligentních a užitečných strojů, které mohou zjednodušit každodenní život.

Umělá inteligence (AI) představuje „chytrý“ přístup k vytváření inteligentních strojů. Strojové učení (ML) je odvětvím AI, které se specializuje na tvorbu aplikací řízených umělou inteligencí. Hluboké učení (DL) je pak součástí strojového učení, kde se modely trénují pomocí komplexních algoritmů a ohromného množství dat.

Tyto technologie hrají klíčovou roli v odvětvích, kde je prioritou poskytovat uživatelům jedinečné a personalizované zážitky.

Vzhledem k vzájemné provázanosti těchto konceptů, mnoho lidí nerozlišuje mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením. Nicméně, tyto termíny nejsou synonyma a mají své specifika.

V tomto článku se podíváme na podobnosti a rozdíly mezi těmito transformačními technologiemi, abyste získali jasnější představu o jejich potenciálu.

Pojďme se do toho tedy ponořit.

AI vs. Strojové učení vs. Hluboké učení: Co to vlastně je?

AI, ML a hluboké učení jsou sice propojené koncepty, ale liší se svým rozsahem, metodologií a zaměřením.

Pojďme si je postupně probrat, abychom pochopili jejich podstatu a praktické využití v moderním světě.

Co je to umělá inteligence (AI)?

Inteligence není jen o sadě dovedností, ale především o schopnosti učit se novým věcem, efektivně a rychle. Člověk se učí z formálního vzdělání, tréninků, pracovních zkušeností a dalších zdrojů.

Přenést lidskou inteligenci do stroje – to je esence umělé inteligence (AI). Mnoho IT společností využívá AI k vývoji strojů, které se dokáží samy vyvíjet a chovat se podobně jako lidé. Stroje s umělou inteligencí se učí z lidského chování a na základě toho řeší komplexní algoritmy a vykonávají zadané úkoly.

Zjednodušeně řečeno, AI je vytvářena v počítačových systémech, aby umožňovala řízení jiných počítačových systémů. První digitální počítače vznikly ve 40. letech 20. století a možnost umělé inteligence se objevila v 50. letech.

Dnes se umělá inteligence využívá v mnoha oblastech, včetně předpovědi počasí, zpracování obrazu, optimalizace pro vyhledávače, medicíny, robotiky, logistiky, online vyhledávání a dalších. V současné době se umělá inteligence dělí do čtyř kategorií podle funkčnosti:

Reaktivní AI stroje
AI s omezenou pamětí
Teorie mysli AI
Sebevědomá AI

Příklad: Když komunikujete se Siri nebo Alexou, dostáváte okamžité reakce. To je možné díky AI, která analyzuje vaše slova, interpretuje je, chápe jejich smysl a okamžitě reaguje.

Mezi další příklady patří samořídící vozidla, AI roboti, strojové překlady a rozpoznávání řeči.

Co je strojové učení (ML)?

Předtím, než se ponoříme do strojového učení, musíme pochopit koncept dolování dat. Dolování dat zahrnuje získávání užitečných informací z dat pomocí technik matematické analýzy, abychom odhalili trendy a vzory.

Organizace mohou využít velké množství dat ke zlepšení technik strojového učení. ML nabízí způsob, jak automaticky objevit nové algoritmy a postupy na základě dostupných dat. Je to studium metod, které automaticky extrahují data pro zajištění informovanějších obchodních rozhodnutí.

ML pomáhá navrhovat a vyvíjet stroje, které dokážou analyzovat konkrétní data z databáze a poskytnout cenné výsledky bez nutnosti explicitního programování. ML tedy nabízí efektivnější způsob, jak predikovat na základě získaných poznatků.

Jinými slovy, ML se učí z dat a algoritmů, aby pochopilo, jak vykonat specifický úkol. Jedná se o podmnožinu AI.

Příklad: Na platformách jako Instagram se vám zobrazují doporučení produktů na základě vašeho chování, předchozích vyhledávání nebo nákupů. ML získává tato data a zobrazuje produkty, které odpovídají vašim vzorcům chování.

ML se využívá v mnoha odvětvích pro detekci, opravu a diagnostiku anomálního chování aplikací v reálném čase. Aplikace se pohybují od jednoduchých aplikací pro rozpoznávání obličejů až po sofistikované systémy pro rafinaci vyhledávačů.

Co je hluboké učení?

Pokud přirovnáme umělou inteligenci k lidské inteligenci, pak hluboké učení by představovaly neurony v lidském mozku. Hluboké učení je sofistikovanější než strojové učení, protože využívá hluboké neuronové sítě.

Zde stroje používají vícevrstvou techniku učení. Síť se skládá ze vstupní vrstvy, která přijímá data, a skryté vrstvy, která vyhledává skryté funkce. Výstupní vrstva pak poskytuje konečné informace.

Hluboké učení využívá jednoduchou techniku sekvenčního učení. Mnoho průmyslových odvětví využívá hluboké učení k vytváření nových inovací a produktů. Hluboké učení se liší od strojového učení v rozsahu a dopadu.

AI je současnou i budoucí realitou našeho světa. Hluboké učení otevírá praktické využití AI. Díky hlubokému učení se zdá realizace komplexních úkolů jako autonomní řízení, vylepšená doporučení filmů, zdravotní péče a další mnohem reálnější.

Příklad: U samořídícího auta je hluboké učení klíčové pro to, aby vozidlo dokázalo vnímat silniční strukturu, chodce, rychlostní omezení v různých situacích.

Díky velkému množství dat a efektivním výpočtům se auto řídí samo a má lepší rozhodovací schopnosti.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: Jak fungují?

Nyní už znáte definice AI, ML a hlubokého učení. Pojďme se podívat, jak tyto technologie fungují.

Jak funguje AI?

Umělá inteligence je nástroj pro řešení problémů, odpovídání na otázky, návrhy a předpovědi.

Systémy AI analyzují rozsáhlá data pomocí iterativních algoritmů, které dokáží identifikovat vzory. Postupným zpracováním dat a vyhodnocováním vlastního výkonu se systémy AI stávají inteligentnější.

Systémy umělé inteligence mohou provádět tisíce až miliony úkolů neuvěřitelnou rychlostí. Díky rychlému učení se dokážou efektivně plnit zadané úkoly. AI se soustředí na vytváření počítačových systémů, které napodobují lidské chování, aby dokázaly myslet a řešit složité problémy.

Systémy AI využívají různé procesy a technologie. Zde jsou klíčové komponenty:

Neuronové sítě: Představují síť neuronů, která umožňuje systémům umělé inteligence analyzovat data, hledat vzorce a řešit problémy.
Kognitivní výpočetní technika: Napodobuje lidské myšlení, aby usnadnila komunikaci mezi stroji a lidmi.
Strojové učení: Umožňuje počítačům a aplikacím učit se a zlepšovat na základě zkušeností. Pomáhá AI detekovat vzory a zlepšovat své výsledky.
Hluboké učení: Je podmnožinou strojového učení, která využívá neuronové sítě k analýze dat a zlepšování učení.
Počítačové vidění: Umožňuje systémům umělé inteligence analyzovat a interpretovat obrazový obsah pomocí hlubokého učení a rozpoznávání vzorů.

Například Captchas vás žádají o identifikaci jízdních kol, aut, semaforů, aby se systém učil.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Umožňuje systémům rozpoznávat, analyzovat a učit se lidský jazyk v psané i mluvené formě. Využívá se v systémech, které komunikují s lidmi.

Systém AI musí mít všechny tyto schopnosti, aby fungoval. Dále systémy AI vyžadují některé technologie:

Rozsáhlá a přístupná datová sada.
Inteligentní zpracování dat pomocí pokročilých algoritmů.
Aplikační programovací rozhraní (API) pro přidání funkcí AI do systému.
Grafické procesorové jednotky (GPU), které poskytují výkon pro náročné výpočty.

Jak funguje strojové učení?

Strojové učení využívá velké objemy dat a různé techniky a algoritmy k analýze, učení a predikci. Vyžaduje komplexní kódování a matematiku.

ML zkoumá data, identifikuje vzory a učí se na základě svých minulých zkušeností. Pomáhá systémům umělé inteligence myslet jako lidé. ML automatizuje úkoly pomocí pravidel a vzorů definovaných daty. Podniky tak mohou využívat systémy AI k rychlému plnění úkolů. ML využívá dvě základní techniky:

Učení bez dozoru: Hledá vzory ve shromážděných datech.
Učení pod dohledem: Umožňuje sběr dat nebo vytváří výstup z minulých implementací ML.

Jak funguje hluboké učení?

Začíná to návrhem modelu hlubokého učení, který dokáže pozorovat a analyzovat data.

Systémy hlubokého učení využívají vrstvenou strukturu známou jako umělá neuronová síť. Díky tomu jsou systémy schopnější plnit úkoly než tradiční systémy.

Model hlubokého učení musí být neustále trénován, aby se zlepšoval a byl schopen vyvozovat správné závěry.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: Aplikace

Pro lepší pochopení, jak fungují AI, ML a hluboké učení, je důležité vědět, kde a jak se používají.

Systémy umělé inteligence se používají v různých oblastech, jako je uvažování, řešení problémů, plánování, učení, zpracování přirozeného jazyka, obecná a sociální inteligence, vnímání a další.

AI se například využívá v online reklamách nebo ve vyhledávačích jako Google.

Podívejme se na to detailněji.

Internet, e-commerce a marketing

Vyhledávače: Vyhledávače, jako je Google, používají AI k zobrazování výsledků.
Doporučovací systémy: Platformy jako YouTube, Netflix a Amazon používají AI k doporučování obsahu na základě uživatelských preferencí.

AI se používá k vytváření seznamů skladeb, doporučování videí a produktů a další.

Sociální média: Stránky jako Facebook, Instagram, Twitter používají AI k zobrazování relevantních příspěvků, překládání jazyků a odstraňování nenávistného obsahu.
Reklamy: AI se používá k cílení webových reklam, aby přiměla lidi klikat na reklamy a strávit více času na stránkách. AI dokáže analyzovat digitální stopy uživatelů a předvídat personalizované nabídky.
Chatboti: Používají se k ovládání zařízení a komunikaci se zákazníky.

Například Amazon Echo dokáže převést lidskou řeč na konkrétní akce.

Virtuální asistenti: Virtuální asistenti jako Amazon Alexa využívají AI pro zpracování přirozeného jazyka a odpovídání na dotazy uživatelů.
Překlad: AI dokáže automaticky překládat textové dokumenty i mluvené jazyky.

Například Google Translate.

Další případy použití zahrnují filtrování spamu, označování obrázků a rozpoznávání obličejů.

Hraní

Herní průmysl intenzivně využívá AI k vytváření pokročilých her, včetně některých s nadlidskými schopnostmi.

Příklad: Deep Blue a AlphaGo, které vynikají v šachách a GO. AlphaGo dokonce porazila mistra světa v GO, Lee Sedola.

Socioekonomické

AI se využívá k řešení sociálních a ekonomických problémů, jako je bezdomovectví a chudoba.

Příklad: Výzkumníci ze Stanfordovy univerzity použili AI k identifikaci chudých oblastí analýzou satelitních snímků.

Kybernetická bezpečnost

Bezpečnostní společnosti využívají AI a její podmnožiny ML a hluboké učení k ochraně systémů, sítí, aplikací a dat. AI se používá pro:

Zabezpečení aplikací před útoky, jako je skriptování mezi stránkami, SQL injection a další.
Ochranu sítě identifikací útoků a zlepšením systémů detekce narušení.
Analýzu chování uživatelů a identifikaci ohrožených aplikací.
Ochranu koncových bodů učením se běžnému chování hrozeb a zmařením útoků, jako je ransomware.

Zemědělství

AI, ML a hluboké učení pomáhají v zemědělství k identifikaci oblastí vyžadujících zavlažování a hnojení, pro zvýšení výnosu. Pomáhají také v monitorování půdy, automatizaci skleníků, odhalování škůdců a řízení zemědělských strojů.

Finance

Umělé neuronové sítě se používají ve finančních institucích k odhalování neobvyklých poplatků a aktivit.

Banky mohou AI používat k prevenci podvodů, správě majetku, investování do akcií, sledování vzorců chování a okamžitým reakcím na změny. AI se také využívá v aplikacích pro online obchodování.

Příklad: Zest Automated Machine Learning (ZAML) od ZestFinance je platforma pro schvalování půjček. Používá AI a ML pro analýzu dat a přidělování kreditních skóre.

Vzdělání

Lektoři s umělou inteligencí mohou pomoci studentům s učením a zároveň minimalizovat stres. Mohou také pomoci pedagogům předvídat chování ve virtuálním prostředí. Je to obzvláště užitečné v situacích jako je současná pandemie.

Zdravotní péče

AI se používá ve zdravotnictví k vyhodnocování EKG a CT, aby se identifikovala zdravotní rizika u pacientů. Pomáhá také regulovat dávkování a zvolit nejvhodnější léčbu onemocnění, jako je rakovina.

Umělé neuronové sítě podporují klinická rozhodnutí pro lékařskou diagnostiku. AI také pomáhá v:

Analýze lékařských záznamů
Managementu léků
Plánování léčby
Klinickém tréninku
Tvorbě léků
Předvídání výsledků

Příklad: Projekt Hannoverský AI od Microsoftu pomáhá lékařům vybrat nejúčinnější léčbu rakoviny.

Vláda

Vládní organizace využívají AI pro sledování. Podobně se může použít pro řízení dopravy pomocí kamer, které sledují hustotu provozu a upravují časování semaforů.

Například v Indii se pro řízení dopravy ve městě Bengaluru využívá AI.

Mnoho zemí používá AI ve svých vojenských aplikacích pro zlepšení komunikace, velení, řízení, senzorů a integrace. Používá se také pro shromažďování a analýzu zpravodajských informací, logistiku, autonomní vozidla a kybernetické operace.

Další aplikace AI jsou:

Průzkum vesmíru pro analýzu rozsáhlých dat pro výzkum
Biochemie k určení 3D struktury proteinů
Tvorba a automatizace obsahu

Příklad: Wordsmith je platforma pro generování přirozeného jazyka a převod dat do smysluplných pohledů.

Automatizace úkolů souvisejících s právem a vyhledáváním.
Řízení bezpečnosti a ochrany zdraví při práci.
Lidské zdroje pro prohlížení a hodnocení životopisů.
Vyhledávání práce vyhodnocováním údajů týkajících se pracovních dovedností a platů.
Zákaznický servis s virtuálními asistenty.
Pohostinství pro automatizaci úkolů, komunikaci s hosty a analýzu trendů.
Výroba automobilů, senzorů, her a hraček.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: Rozdíly

Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení spolu úzce souvisí. Hluboké učení je podmnožinou strojového učení a strojové učení je podmnožinou umělé inteligence.

Nejde o skutečné „rozdíly“, ale o rozsah, v jakém se tyto technologie používají.

Podívejme se na rozdíly detailněji.

Umělá inteligence vs. strojové učení

Parametr	AI	ML
Koncept	Je to rozsáhlý koncept vytváření inteligentních strojů, které napodobují lidské myšlení a chování.	Je to podmnožina umělé inteligence, která pomáhá strojům učit se analýzou dat bez explicitního programování.
Cíl	Vytvářet inteligentnější systémy s lidskými schopnostmi pro řešení komplexních otázek.	Zlepšovat úspěšnost. Umožnit strojům analyzovat data pro zajištění přesných výsledků.
Zaměření	Zajímají se o vzory a přesnost.	Zajímají se o zvýšení míry úspěšnosti.
Co dělají	AI umožňuje systému vykonávat úkoly jako člověk, ale rychleji a bez chyb.	Stroje se neustále učí zlepšovat a provádět úkoly pro dosažení větší přesnosti.
Podmnožiny	Hluboké učení a strojové učení.	Hluboké učení.
Typy	Obecná umělá inteligence, silná umělá inteligence a slabá AI.	Posilující učení, učení pod dohledem a bez dozoru.
Proces	Zahrnuje uvažování, učení a sebeopravování.	Zahrnuje učení jako autokorekci pro nová data.
Typy dat	Zabývá se nestrukturovanými, polostrukturovanými a strukturovanými daty.	Zabývá se polostrukturovanými a strukturovanými daty.
Rozsah	Jeho rozsah je širší. Systémy umělé inteligence mohou provádět více úkolů, než ML.	Jeho rozsah je omezený. Stroje ML provádějí specifické úkoly, pro které jsou vyškoleny.
Aplikace	Chatboti, roboti, doporučovací systémy, hry a sociální média.	Online doporučení, návrhy přátel na Facebooku, vyhledávání Google.

Strojové učení vs. hluboké učení

Parametr	ML	Hluboké učení
Závislost na datech	Funguje na velkých objemech dat, ale akceptuje i menší objemy.	Jeho algoritmy fungují nejlépe na velkých objemech dat. Pro větší přesnost je nutné poskytovat více dat.
Doba tréninku	Algoritmy vyžadují kratší dobu tréninku, ale testování modelu trvá déle.	Trénink modelu trvá déle, ale testování modelu kratší dobu.
Hardwarové závislosti	Modely ML nepotřebují tolik dat, takže fungují i na strojích nižší třídy.	Modely DL vyžadují obrovská data a jsou vhodné pouze pro špičkové stroje s GPU.
Inženýrství funkcí	ML vyžaduje vývoj extraktoru funkcí pro každý problém.	DL nevyžaduje extraktory funkcí, protože se učí funkce z dat sám.
Řešení problémů	ML rozděluje problém na menší části a řeší každou z nich samostatně.	DL využívá komplexní přístup k řešení problémů přijímáním vstupů.
Interpretace výsledků	Je snadné interpretovat výsledky problémů pomocí modelů ML.	Analýza výsledků problémů s modely DL může být složitá. Není vždy jasné, proč a jak výsledek vznikl.
Data	Vyžaduje strukturovaná a polostrukturovaná data.	Vyžaduje strukturovaná i nestrukturovaná data, protože se spoléhá na umělé neuronové sítě.
Nejlepší pro	Vhodné k řešení jednoduchých a středně složitých problémů.	Vhodné k řešení složitých problémů.

Závěr

Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení jsou moderní techniky pro vytváření inteligentních strojů a řešení složitých problémů. Používají se všude, a to od podniků až po domácnosti, což nám usnadňuje život.

DL je součástí ML a ML je součástí AI. Nejde o rozdíl, ale o rozsah jednotlivých technologií.