Jenseits des Hype: Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und tiefem Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) ist mit einer Explosion in unser tägliches Leben eingetreten. Vom Marketing bis zur Medizin scheint es jedes Unternehmen und jede Branche zu betreffen. Technologieunternehmen kämpfen darum, den Wettlauf um die Marktverwaltung und die Akquisition der innovativsten und vielversprechendsten KI-Unternehmen zu dominieren.

Sie können KI bereits im Alltag verwenden, z. B. Spracherkennung, virtuelle Unterstützung auf Ihrem Smartphone, Einkaufswebsites und Musik- oder Video-Streaming-Algorithmen oder sogar, wenn Sie einen Arzt aufsuchen und eine Röntgenaufnahme vergleichen. oder andere medizinische Bilder mit anderen medizinischen Informationen.

Und dann gibt es den Begriff des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens, der viele verwirrt. Sehr oft werden sie synonym verwendet, aber selbst wenn sie miteinander verflochten sind, haben sie unterschiedliche Bedeutungen. Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und tiefem Lernen?

Künstliche Intelligenz

Im weitesten Sinne ist KI laut seinen Gründern die Wissenschaft und Technik intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computersoftware. Dies ist eine Art, intelligent zu denken, wie die Leute denken, wenn sie einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software mit großer Geschwindigkeit und Kraft verwenden.

Cognitive Engineering ist ein wesentlicher Bestandteil der KI-Forschung. Maschinen können sich wie Menschen verhalten, wenn sie viele Informationen über die Welt haben. Ein autonomes Auto kann nur mit ausreichenden Umweltkenntnissen sicher fahren. Entscheidungsalgorithmen sind nur so gut wie Eingabedaten.

Mit anderen Worten, künstliche Intelligenz muss Zugriff auf die Beziehungen zwischen Objekten, Kategorien, Merkmalen und allem haben, um Cognitive Engineering zu implementieren. Der Einsatz von Intelligenz und Problemlösungskraft in Maschinen ist ein schwieriger und langwieriger Ansatz. Wir sind nicht wirklich neben intelligenten Autos.

Maschinelles Lernen

Während künstliche Intelligenz das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens abdeckt, hat der Begriff "maschinelles Lernen" eine engere Bedeutung, "die Fähigkeit, ohne präzise Programmierung zu lernen". Die größte Veränderung findet übrigens gerade statt: das Einspeisen großer Datenmengen. Melden Sie sich an und warten Sie auf Ergebnisse.

Maschinelles Lernen ist die Art von KI, die maschinelles Lernen erleichtert und sich selbst lehrt, sich weiterzuentwickeln, wenn neue und sich ständig ändernde Daten vorliegen. Im Newsfeed von Facebook wird beispielsweise ein Computer verwendet, um das Essen aller nach ihren Wünschen anzupassen. Die Hauptelemente herkömmlicher Software für maschinelles Lernen sind statistische Analysen und Vorhersageanalysen, um Muster zu identifizieren und herauszufinden, wo sie suchen müssen, basierend auf Beobachtungen aus früheren Berechnungen ohne Programmierung.

Das maschinelle Lernen hat sich im Laufe der Jahre mit der Fähigkeit entwickelt, wirklich komplexe Datensätze zu verarbeiten. Sie werden oft als "Big Data" bezeichnet. Viele sind möglicherweise überrascht zu erfahren, dass sie in ihrem täglichen Leben mit Software für maschinelles Lernen konfrontiert sind, indem sie Dienste zu aktuellen Themen oder Hashtags wie Netflix und Social-Media-Algorithmen melden. Um Funktionen beim maschinellen Lernen zu trennen, muss der Programmierer nach etwas suchen, das einen zeitaufwändigen Prozess vom Computer bis zur Entscheidungsfindung erfordert. Dies führt auch zu maschinellem Lernen, das aufgrund eines Fehlers einer Person im Programmierprozess zu einer Verringerung der Genauigkeit führt.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist der jüngste Bereich des maschinellen Lernens, der eingeführt wurde, um maschinelles Lernen der künstlichen Intelligenz näher zu bringen.

Dies hängt mit der Untersuchung von "tiefen neuronalen Netzen" im menschlichen Gehirn zusammen, und in diesem Zusammenhang versucht Deep Learning, die Funktionen der inneren Schichten des menschlichen Gehirns nachzuahmen und Wissen aus vielen Schichten der Informationsverarbeitung zu erzeugen. Da die Deep-Learning-Technologie dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist, verbessern sich ihre Fähigkeiten jedes Mal, wenn neue Daten eingegeben werden.

Unter einem Deep-Learning-Paradigma kann eine Maschine große Datenmengen und Algorithmen verwenden, um zu lernen, wie eine Aufgabe ausgeführt wird. Diese Informationen werden über neuronale Netze übertragen, die eine Reihe von binären richtigen / falschen Fragen oder numerischen Werten enthalten. Dabei handelt es sich um Informationen, die weitergegeben und gemäß den erhaltenen Antworten klassifiziert werden können. Heutzutage wird die eingehende Bilderkennung durch maschinell lernende Maschinen verwendet, um autonome Roboter und Fahrzeuge zu unterrichten, Krankheitssymptome und alle Arten von Bildern in der Medizin zu identifizieren.

Vor einiger Zeit lernte Googles AlphaGo das Spiel, indem es es stundenlang immer wieder spielte. Die Fähigkeit, immer schneller zu lernen, was nicht gelernt wird, ist der Schlüssel zu vorhandenem Lärm durch tiefes Lernen. Aber die nächste revolutionäre Technologie ist noch lange nicht vorbei.