Savremeni svet je u velikoj meri obuhvaćen veštačkom inteligencijom, mašinskim učenjem i dubokim učenjem.
Kompanije širom planete koriste ove koncepte za stvaranje inteligentnih i korisnih mašina koje olakšavaju život.
Veštačka inteligencija (AI) predstavlja „pametan“ pristup razvoju inteligentnih sistema, mašinsko učenje (ML) je deo AI koji pomaže u konstruisanju aplikacija vođenih veštačkom inteligencijom, a duboko učenje (DL) je podskup mašinskog učenja koji obučava modele pomoću kompleksnih algoritama i obimnih količina podataka.
Ove tehnologije igraju ključnu ulogu u industrijama koje nastoje da korisnicima pruže jedinstvena iskustva.
Zbog njihove međusobne povezanosti, mnogi ljudi mešaju pojmove veštačke inteligencije, mašinskog učenja i dubokog učenja. Međutim, ovi termini nisu sinonimi.
U ovom tekstu, razjasnićemo sličnosti i razlike između ovih tehnologija.
Počnimo sa detaljnijim analizama.
AI nasuprot mašinskom učenju nasuprot dubokom učenju: Šta su to?
AI, ML i duboko učenje su donekle srodni, ali se razlikuju po svom obimu, načinu rada i zamenljivosti funkcija.
Analizirajmo ih pojedinačno kako bismo bolje razumeli njihovu prirodu i primenu u savremenom životu.
Šta je veštačka inteligencija (AI)?
Inteligencija se ne može definisati kao skup veština. To je pre proces samostalnog, pametnog i brzog učenja novih stvari. Ljudska inteligencija se razvija kroz obrazovanje, obuku, radno iskustvo i druge faktore.
Prebacivanje ljudske inteligencije na mašine naziva se veštačka inteligencija (AI). Brojne IT kompanije koriste AI za razvoj samorazvijajućih mašina koje se ponašaju poput ljudi. AI mašine uče iz ljudskog ponašanja i izvršavaju zadatke u skladu s tim, kako bi rešile složene algoritme.
Jednostavno rečeno, razvijen je u okviru računarskog sistema kako bi kontrolisao druge računarske sisteme. Prvi digitalni računari nastali su 1940-ih, a koncept veštačke inteligencije se pojavio 1950-ih godina.
Danas se veštačka inteligencija koristi u vremenskoj prognozi, obradi slika, optimizaciji pretraživača, medicini, robotici, logistici, onlajn pretraživanju i mnogim drugim oblastima. Na osnovu trenutne funkcionalnosti, AI se deli na četiri tipa:
- Reaktivne AI mašine
- AI sa ograničenom memorijom
- Teorija uma AI
- Samosvesna AI
Primer: Kada razgovarate sa Siri ili Aleksom, dobijate instant odgovore. To je rezultat AI unutar tih uređaja. Oni slušaju vaše reči, tumače ih, razumeju i odmah odgovaraju.
Ostale aplikacije uključuju samovozeća vozila, AI robote, mašinsko prevođenje, prepoznavanje govora i drugo.
Šta je mašinsko učenje (ML)?
Pre nego što se upustimo u mašinsko učenje, neophodno je razumeti koncept rudarenja podataka. Rudarenje podataka se bavi izvlačenjem korisnih informacija putem matematičke analize, kako bi se otkrili trendovi i obrasci unutar podataka.
Organizacije mogu koristiti velike količine podataka za poboljšanje tehnika mašinskog učenja. ML pruža način za pronalaženje novih putanja ili algoritama iz iskustva zasnovanog na podacima. To je proučavanje tehnika koje automatski izdvajaju podatke kako bi se poslovne odluke donosile sa više pažnje.
Pomaže u dizajniranju i razvoju mašine koja može da razume određene podatke iz baze, kako bi dala vredne rezultate bez upotrebe koda. Stoga, ML nudi bolji način za predviđanje zasnovano na uvideima.
Dakle, ML uči iz podataka i algoritama kako bi shvatio kako da izvrši zadatak. On predstavlja podskup AI.
Primer: U svakodnevnom životu, kada otvorite neku platformu koju često koristite, poput Instagrama, primetićete preporuke proizvoda. Web stranice prate vaše ponašanje na osnovu prethodnih pretraga ili kupovina. ML prikuplja te podatke i prikazuje vam proizvode zasnovane na istom obrascu.
Brojne industrije koriste ML za otkrivanje, otklanjanje i dijagnostikovanje anomalnog ponašanja aplikacija u realnom vremenu. Ima višestruku primenu u različitim sektorima, od malih aplikacija za prepoznavanje lica do velikih industrija za obradu pretraživača.
Šta je duboko učenje?
Ako uporedimo veštačku inteligenciju sa ljudskom inteligencijom, onda su duboko učenje neuroni unutar ljudskog mozga. Značajno je kompleksnije od mašinskog učenja jer koristi duboke neuronske mreže.
Ovde mašine koriste tehniku nekoliko slojeva za učenje. Mreža se sastoji od ulaznog sloja za prihvatanje ulaznih podataka, skrivenog sloja za pronalaženje skrivenih karakteristika, i konačno, izlaznog sloja koji daje konačne informacije.
Drugim rečima, duboko učenje koristi jednostavnu tehniku nazvanu učenje sekvence. Mnoge industrije koriste duboko učenje za razvoj inovativnih ideja i proizvoda. Duboko učenje se razlikuje od mašinskog učenja u smislu uticaja i obima.
AI je sadašnjost i budućnost našeg sveta koji se neprestano razvija. Duboko učenje omogućava praktičnu primenu proširujući opštu upotrebu veštačke inteligencije. Zahvaljujući dubokom učenju, mnogi kompleksni zadaci su mogući, kao što su automobili bez vozača, preciznije preporuke filmova, zdravstvena zaštita i još mnogo toga.
Primer: Kada razmišljate o automobilu bez vozača, sigurno se pitate kako se on kreće bez ljudske pomoći. Duboko učenje pruža ljudima sličnu stručnost u razumevanju strukture puta, pešaka, ograničenja brzine u različitim situacijama i mnogo više.
Uz obimne podatke i efikasno procesiranje, automobil vozi sam, što znači da ima bolji tok donošenja odluka.
AI nasuprot mašinskom učenju nasuprot dubokom učenju: Kako funkcionišu?
Sada kada znate šta su AI, ML i duboko učenje pojedinačno, uporedimo ih na osnovu toga kako funkcionišu.
Kako funkcioniše AI?
Zamislite veštačku inteligenciju kao način za rešavanje problema, odgovaranje na pitanja, davanje predloga ili predviđanje budućih događaja.
Sistemi koji koriste koncepte AI funkcionišu tako što konsoliduju obimne skupove podataka sa iterativnim i inteligentnim algoritmima i analiziraju podatke da bi naučili karakteristike i obrasce. On neprestano testira i potvrđuje svoje performanse obradom podataka i postaje pametniji kako bi razvio stručnost.
AI sistemi mogu da izvršavaju hiljade i milione zadataka neverovatnim brzinama bez potrebe za pauzom. Zbog toga brzo uče da efikasno izvrše zadatak. Cilj AI je stvaranje računarskih sistema koji imitiraju ljudsko ponašanje, razmišljaju kao ljudi i rešavaju kompleksna pitanja.
Da bi to postigli, AI sistemi koriste razne procese, tehnike i tehnologije. Ovo su različite komponente AI sistema:
- Neuronske mreže: To je poput velike mreže neurona koji se nalaze u ljudskom mozgu. One omogućavaju AI sistemima da koriste obimne skupove podataka, analiziraju ih kako bi pronašli obrasce i rešili probleme.
- Kognitivno računarstvo: Imitira način na koji ljudski mozak razmišlja dok obavlja zadatke kako bi olakšao komunikaciju između mašina i ljudi.
- Mašinsko učenje: To je podskup veštačke inteligencije koji omogućava računarskim sistemima, aplikacijama i programima da automatski uče i razvijaju rezultate na osnovu iskustva. Omogućava veštačkoj inteligenciji da otkrije obrasce i uvide iz podataka kako bi poboljšao rezultate.
- Duboko učenje: To je podskup mašinskog učenja koji omogućava veštačkoj inteligenciji da obrađuje podatke i uči i poboljšava se korišćenjem AI neuronskih mreža.
- Računarski vid: AI sistemi mogu analizirati i interpretirati sadržaj slike putem dubokog učenja i prepoznavanja obrazaca. Računarski vid omogućava AI sistemima da identifikuju komponente vizuelnih podataka.
Na primer, captchas uče tako što od vas traže da identifikujete bicikle, automobile, semafore itd.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): Omogućava sistemima da prepoznaju, analiziraju, tumače i uče ljudski jezik u govornom i pisanom obliku. Koristi se u sistemima koji komuniciraju sa ljudima.
Dakle, da bi AI sistem funkcionisao, mora imati sve ove mogućnosti. Pored toga, AI sistemi zahtevaju određene tehnologije:
- Veće, pristupačne skupove podataka, jer AI napreduje na njima
- Inteligentnu obradu podataka putem naprednih algoritama za simultanu analizu podataka, brzu obradu i razumevanje kompleksnih problema i predviđanje budućih događaja.
- Interfejse za programiranje aplikacija (API) za dodavanje AI funkcija sistemu ili aplikaciji i činjenje pametnijim.
- Jedinice za grafičku obradu (GPU) da obezbede snagu AI sistemima za obavljanje teških proračuna do obrade i interpretacije podataka.
Kako funkcioniše mašinsko učenje?
Mašinsko učenje koristi obimne količine podataka koristeći različite tehnike i algoritme za analizu, učenje i predviđanje budućnosti. Uključuje dosta kompleksnog kodiranja i matematike koje služe nekoj matematičkoj funkciji.
Istražuje podatke i identifikuje obrasce kako bi učio i poboljšao se na osnovu prethodnih iskustava. Uči AI sisteme da razmišljaju poput ljudi. Mašinsko učenje pomaže u automatizaciji zadataka koji se završavaju putem skupa pravila i obrazaca definisanih podacima. Na ovaj način, preduzeća mogu da koriste AI sisteme za obavljanje zadataka velikom brzinom. ML koristi dve osnovne tehnike:
- Učenje bez nadzora: Pomaže u pronalaženju poznatih obrazaca u prikupljenim podacima
- Učenje pod nadzorom: Omogućava prikupljanje podataka ili proizvodi izlazne rezultate iz prethodnih implementacija ML.
Kako funkcioniše duboko učenje?
Počinje dizajnom modela dubokog učenja za kontinuirano posmatranje i analizu podataka koji uključuju logičku strukturu poput načina na koji ljudi donose zaključke.
Da bi se ova analiza završila, sistemi dubokog učenja koriste slojevitu algoritamsku strukturu poznatu kao veštačka neuronska mreža koja može da imitira ljudski mozak. To omogućava sistemima da budu sposobniji za obavljanje zadataka od tradicionalnih sistema.
Međutim, model dubokog učenja se mora kontinuirano obučavati kako bi evoluirao i poboljšao svoje sposobnosti, kako bi mogao da izvuče ispravne zaključke.
AI nasuprot mašinskom učenju nasuprot dubokom učenju: Aplikacije
Kako biste u potpunosti razumeli kako AI, ML i duboko učenje funkcionišu, važno je znati kako i gde se primenjuju.
AI sistemi se koriste u različite svrhe kao što su rasuđivanje i rešavanje problema, planiranje, učenje, prezentacija znanja, obrada prirodnog jezika, opšta inteligencija, socijalna inteligencija, percepcija i još mnogo toga.
Na primer, veštačka inteligencija se koristi u onlajn reklamama, pretraživačima kao što je Google, itd.
Hajde da razmotrimo to detaljnije.
Internet, e-trgovina i marketing
- Pretraživači: Pretraživači kao što je Google koriste veštačku inteligenciju za prikazivanje rezultata.
- Sistemi preporuka: Takođe ga koriste sistemi preporuka kao što su YouTube, Netflix i Amazon za preporuku sadržaja na osnovu korisničkih preferencija ili ocena.
AI se koristi za generisanje plejlista, prikazivanje video zapisa, preporuku proizvoda i usluga i još mnogo toga.
- Društvene mreže: Sajtovi poput Facebooka, Instagrama, Tvitera itd. koriste veštačku inteligenciju za prikazivanje relevantnih postova sa kojima možete da se bavite, automatski prevod jezika, uklanjanje sadržaja koji izaziva mržnju itd.
- Oglasi: AI se koristi za ciljane web reklame kako bi ubedio ljude da kliknu na oglase i povećaju svoje vreme provedeno na sajtovima prikazivanjem atraktivnog sadržaja. AI može da predvidi personalizovane ponude i ponašanje kupaca analizom njihovih digitalnih profila.
- Čet-botovi: Čet-botovi se koriste za kontrolu uređaja, komunikaciju sa kupcima itd.
Na primer, Amazon Echo može da prevede ljudski govor u odgovarajuće radnje.
- Virtualni asistenti: Virtualni asistenti kao što je Amazon Alexa koriste AI za obradu prirodnog jezika i pomoć korisnicima u njihovim upitima.
- Prevod: AI može automatski da prevodi tekstualne dokumente i govorne jezike.
Primer: Google prevodilac.
Drugi slučajevi upotrebe uključuju filtriranje neželjene pošte, označavanje slika, prepoznavanje lica i još mnogo toga.
Gejming
Industrija igara u velikoj meri koristi veštačku inteligenciju za proizvodnju naprednih video igara, uključujući i one sa natprirodnim mogućnostima.
Primer: Deep Blue i AlphaGo u šahu. Ovaj poslednji je pobedio Li Sedola, koji je svetski šampion u GO.
Socio-ekonomski
AI se koristi za rešavanje socijalnih i ekonomskih izazova kao što su beskućništvo, siromaštvo itd.
Primer: Istraživači sa Univerziteta Stanford su koristili AI za identifikaciju oblasti siromaštva analizom satelitskih snimaka.
Cybersecurity
Usvajanjem veštačke inteligencije i njenih pod-oblasti ML i dubokog učenja, kompanije za bezbednost mogu kreirati rešenja za zaštitu sistema, mreža, aplikacija i podataka. Primenjuje se za:
- Sigurnost aplikacija za suzbijanje napada kao što su skriptovanje na više lokacija, SQL injekcija, falsifikovanje na strani servera, distribuirano uskraćivanje usluge itd.
- Zaštitu mreže identifikovanjem više napada i poboljšanjem sistema za otkrivanje upada
- Analizu ponašanja korisnika kako bi se identifikovale kompromitovane aplikacije, rizici i prevare
- Zaštitu krajnjih tačaka učenjem uobičajenih pretnji i sprečavanjem istih, radi prevencije napada poput ransomvera.
Poljoprivreda
AI, ML i duboko učenje su korisni u poljoprivredi za identifikaciju oblasti koje zahtevaju navodnjavanje, đubrenje i tretmane za povećanje prinosa. Mogu pomoći agronomima da sprovode istraživanja i predvide vreme sazrevanja useva, prate vlagu u zemljištu, automatizuju plastenike, otkrivaju štetočine i upravljaju poljoprivrednim mašinama.
Finansije
Veštačke neuronske mreže se koriste u finansijskim institucijama za otkrivanje i obradu potraživanja van normi i aktivnosti za istragu.
Banke mogu da koriste AI za prevenciju prevara radi suzbijanja zloupotrebe debitnih kartica, organizaciju operacija poput knjigovodstva, upravljanje imovinom, ulaganje u akcije, nadgledanje obrazaca ponašanja i reagovanje na promene. AI se takođe koristi u aplikacijama za onlajn trgovanje.
Primer: Zest Automated Machine Learning (ZAML) od strane ZestFinance je platforma za osiguranje kredita. Koristi AI i ML za analizu podataka i dodeljuje kreditne rezultate ljudima.
Obrazovanje
AI tutori mogu pomoći učenicima da uče, dok eliminišu stres i anksioznost. Takođe mogu pomoći nastavnicima da rano predvide ponašanje u virtualnom okruženju za učenje (VLE) kao što je Moodle. Posebno su korisni u situacijama poput trenutne pandemije.
Zdravstvena zaštita
AI se primenjuje u zdravstvu za procenu elektrokardiograma ili CT skeniranja kako bi se identifikovali zdravstveni rizici kod pacijenata. Takođe pomaže u regulisanju doziranja i izboru najprikladnijih tretmana za bolesti poput raka.
Veštačke neuronske mreže podržavaju kliničke odluke za medicinsku dijagnozu, na primer, tehnologiju obrade koncepta koja se koristi u EMR softveru. AI takođe može pomoći u:
- Analiziranju medicinske dokumentacije
- Upravljanju lekovima
- Planiranju tretmana
- Konsultacijama
- Kliničkoj obuci
- Stvaranju lekova
- Predviđanju ishoda
Slučaj upotrebe: Hanover AI projekat kompanije Microsoft pomaže lekarima da izaberu najefikasniji tretman raka među 800+ vakcina i lekova.
Vlada
Vladine organizacije iz zemalja poput Kine koriste AI za masovni nadzor. Slično tome, može se koristiti i za upravljanje saobraćajnom signalizacijom koristeći kamere za praćenje gustine saobraćaja i podešavanje vremena signala.
Na primer, u Indiji je saobraćajna signalizacija kojom upravlja veštačka inteligencija raspoređena da očisti i upravlja saobraćajem u gradu Bengaluru.
Štaviše, mnoge zemlje koriste AI u vojnim aplikacijama za poboljšanje komunikacije, komandu, kontrolu, senzore, interoperabilnost i integraciju. Takođe se koristi u prikupljanju i analizi obaveštajnih podataka, logistici, autonomnim vozilima, sajber operacijama i još mnogo toga.
Ostale primene AI su u:
- Istraživanju svemira radi analize ogromnih podataka
- Biohemiji za određivanje 3D strukture proteina
- Kreiranju i automatizaciji sadržaja.
Primer: Wordsmith je platforma za generisanje prirodnog jezika i prenos podataka u smislene uvide.
- Automatizaciji zadataka i pretraga u vezi sa zakonom,
- Upravljanju bezbednošću i zdravljem na radnom mestu
- Ljudskim resursima za pregled i rangiranje biografija
- Traženju posla procenom podataka u vezi sa radnim veštinama i platama
- Korisničkom servisu sa virtualnim asistentima
- Ugostiteljstvu za automatizaciju zadataka, komunikaciju sa gostima, analizu trendova i predviđanje potreba potrošača.
- Proizvodnji automobila, senzora, igara i igračaka i još mnogo toga
AI nasuprot mašinskom učenju nasuprot dubokom učenju: Razlike
Veštačka inteligencija, mašinsko učenje i duboko učenje su međusobno povezani. U stvari, duboko učenje je podskup mašinskog učenja, a mašinsko učenje je podskup veštačke inteligencije.
Dakle, ovde nije reč o suštinskoj „razlici“, već o opsegu u kom se mogu primeniti.
Pogledajmo po čemu se razlikuju.
Veštačka inteligencija nasuprot mašinskom učenju
| Parametar | AI | ML |
| Koncept | To je širi koncept za kreiranje pametnih mašina radi simulacije ljudskog razmišljanja i ponašanja. | To je podskup veštačke inteligencije koji pomaže mašinama da uče analizirajući podatke bez eksplicitnog programiranja. |
| Cilj | Cilj mu je da stvori pametnije sisteme sa veštinama razmišljanja sličnim ljudskim za rešavanje kompleksnih problema. | Zabrinut je za povećanje stope uspeha. Cilj mu je da omogući mašinama za analizu podataka kako bi se obezbedio tačan rezultat. |
| Fokus | Brine o obrascima i preciznosti. | Ono što oni rade AI omogućava sistemu da bude u stanju da obavlja zadatke kao što bi čovek uradio, ali bez grešaka i većom brzinom. Mašine se kontinuirano obučavaju da poboljšavaju i izvršavaju zadatak tako da mogu da pruže veću tačnost. |
| Podskupovi | Njegovi podskupovi su duboko učenje i mašinsko učenje. | Njegov podskup je duboko učenje |
| Tipovi | Ima tri tipa – Opšta AI, Jaka AI i Slaba AI. | Tipovi su učenje sa pojačanjem, nadgledano i nenadgledano |
| Proces | Uključuje rezonovanje, učenje i samokorekciju | Uključuje i učenje kao samoispravku za nove tipove podataka |
| Podaci | Bavi se nestrukturiranim, polustrukturiranim i strukturiranim podacima. | Bavi se polustrukturiranim i strukturiranim podacima. |
| Obim | Njegov opseg je širi. AI sistemi mogu da obavljaju nekoliko zadataka umesto ML koji je obučen za određene zadatke. |
Njegov obim je ograničen u poređenju sa AI. ML mašine obavljaju specifične zadatke za koje su obučeni za aplikaciju. |
| Aplikacije | Njegove aplikacije su botovi za ćaskanje, roboti, sistemi za preporuke, igre, društveni mediji i još mnogo toga. | Primarne aplikacije su onlajn preporuke, predlozi prijatelja na Facebook-u, Google pretraga itd. |
Mašinsko učenje naspram dubokog učenja
| Parametar | ML | Deep Learning |
| Zavisnost od podataka | Iako ML radi na velikim količinama podataka, on takođe prihvata manje količine podataka. | Njegovi algoritmi veoma dobro rade na velikim količinama podataka. Stoga, ako želite da dobijete veću tačnost, morate da obezbedite više podataka i omogućite mu da kontinuirano uči. |
| Vreme izvršenja | Njegovi algoritmi zahtevaju manje vremena za obuku nego DL, ali im je potrebno duže za testiranje modela. | Potrebno je više vremena za obuku modela, ali manje za testiranje modela . |
| Zavisnost od hardvera | ML modeli u suštini ne zahtevaju mnogo podataka; stoga rade na jeftinim mašinama. | DL modeli zahtevaju ogromne podatke za efikasan rad; stoga su pogodni samo za vrhunske mašine sa GPU-ovima. |
| Modeli za inženjering karakteristika | ML zahteva od vas da razvijete ekstraktor karakteristika za svaki problem da biste nastavili dalje. | Pošto je DL napredni oblik ML-a, ne zahteva izvlačenje funkcija za probleme. Umesto toga, DL samostalno uči funkcije i uvide visokog nivoa iz prikupljenih podataka. |
| Rešavanje problema | Tradicionalni ML modeli razbijaju problem na manje delove i rešavaju svaki deo posebno. Jednom kada reši sve delove, generiše konačni rezultat. | DL modeli koriste pristup od kraja do kraja da reše problem uzimajući ulazne parametre za dati problem. |
| Tumačenje rezultata | Lako je interpretirati rezultate problema koristeći ML modele zajedno sa kompletnom analizom procesa i razloga. | Može biti teško analizirati rezultate problema sa DL modelima. Iako možete dobiti bolje rezultate za problem sa DL od tradicionalnih ML, ne možete da saznate zašto i kako je rezultat dobijen. |
| Podaci | Zahteva strukturirane i polustrukturirane podatke. | Zahteva i strukturirane i nestrukturirane podatke jer se oslanja na veštačke neuronske mreže. |
| Najbolje za | Pogodno za rešavanje jednostavnih i malo složenih problema. | Pogodno za rešavanje složenih problema. |
Zaključak
Veštačka inteligencija, mašinsko učenje i duboko učenje su moderne tehnike za stvaranje pametnih mašina i rešavanje složenih problema. Koriste se svuda, od preduzeća do domaćinstava, čineći život lakšim.
DL spada pod ML, a ML spada pod AI, tako da ovde zapravo nije reč o razlici, već o obimu svake tehnologije.