Может ли машинное обучение обогнать человеческое? Все мы, наверное, сталкивались с этим вопросом. Люди изобрели машины. Так как же студент может знать больше, чем его учитель? Хотя ответ на этот вопрос — «НИКОГДА», поскольку человеческий интеллект создает искусственный интеллект. Однако сам факт возникновения этого вопроса говорит о развитии машинного обучения и искусственного интеллекта.
Машины могут самообразовываться, учиться на своих ошибках и принимать решения. Они ведут себя как человек, но быстрее и точнее. Так не могут ли они помочь человечеству решить свои проблемы и сделать его жизнь проще? ИИ изменил образ жизни людей.
Машинное обучение и ИИ сокращают физический труд, а также обеспечивают строгую безопасность и конфиденциальность. Искусственный интеллект затрагивает все отрасли, от сельского хозяйства до бизнес-анализа. Там, где даже человек не может принять правильное решение, машины направляют его к цели и помогают в принятии решений. Он улучшает нашу жизнь и делает ее намного проще.
Что такое искусственный интеллект?
ИИ — это, по сути, машинный интеллект, то есть интеллект, проявляемый машинами. То, как они приобрели человеческий интеллект, их способность решать проблемы, методы адаптации и способ самосовершенствования — вот что определяет модель искусственного интеллекта.
Существует три типа систем в искусственном интеллекте:
- Аналитические
- Вдохновленные человеком
- Гуманизированный искусственный интеллект
Аналитическая модель искусственного интеллекта использует прошлый опыт при принятии будущих решений. Вдохновленная человеком модель искусственного интеллекта понимает чувства человека и использует их вместе с опытом при принятии решений в будущем. Гуманизированная модель искусственного интеллекта обладает социальным интеллектом (осознанием и сознанием) и учитывает их наряду с чувствами и опытом человека при принятии решений в будущем.
Основными целями ИИ являются рассуждения, решение проблем, планирование, обучение, восприятие, социальный интеллект, общий интеллект и манипулирование объектами. Для реализации вышеперечисленных целей используются статистические методы и вычислительный интеллект.
Некоторые из приложений ИИ — распознавание речи, распознавание лиц, виртуальная реальность и обработка изображений, манипулирование. Он оказывает помощь во всех отраслях.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение относится к самообучению машины на основе опыта путем предоставления ей набора данных. Модель не программируется на выполнение конкретных задач, но она делает прогнозы и принимает решения на образцах данных, известных как «обучающие данные». Это подмножество ИИ.
Он классифицируется в основном на три типа:
- контролируемое обучение
- Полусамостоятельное обучение
- Неконтролируемое обучение
При контролируемом обучении модели предоставляется набор данных, состоящий из входных и желаемых выходных данных. Это похоже на предоставление вопросов с их решениями студенту для решения, проверки, анализа, обучения и исправления своих ошибок.
Алгоритмы полусамостоятельного обучения разрабатывают модель на основе неполного набора данных, т.е. некоторые выходные данные отсутствуют, или выходные данные предоставляются в виде подсказок.
В алгоритмах обучения без супервизии даются только входные данные, а выходные не предоставляются. Таким образом, модель выявляет закономерности и формирует группы или кластеры из предоставленных данных.
Некоторые из областей применения машинного обучения — виртуальные персональные помощники типа Alexa, прогнозирование дорожной ситуации и сервисы социальных сетей.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Часто люди считают машинное обучение и искусственный интеллект одним и тем же. Но на самом деле машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта. Машинное обучение означает самообучение машины на основе выборки данных. В то время как искусственный интеллект включает в себя машинное обучение, а также методы решения проблем и общее сходство с человеческими знаниями.
Например, распознавание речи и виртуальная реальность относятся к искусственному интеллекту, но не к машинному обучению.
Машинное обучение — это применение искусственного интеллекта, в котором особое внимание уделяется предоставлению машинам доступа к данным и их самообучению. Алгоритмы искусственного интеллекта программируются для выполнения определенной задачи на огромных данных, в то время как модель машинного обучения не программируется, а самообучается, анализируя набор данных.
Как машинное обучение и искусственный интеллект улучшают нашу жизнь?
Задумывались ли вы когда-нибудь о том, какой была жизнь до и после появления датчиков распознавания отпечатков пальцев и лиц, роботов, предсказания трафика по GPS или магии социальных сетей вроде самоотметки на фотографиях?
Математическая модель ИИ — это более быстрая и точная версия человеческого интеллекта. Так почему бы не использовать ее для решения повседневных и монотонных проблем человека? ML и AI предоставляют различные модели для облегчения жизни человека.
- Фермеры имеют доступ к моделям ИИ, которые показывают улучшения в получении урожая и предсказывают время полного роста растения, то есть от семени до еды.
- Отдел воздушных операций использует ИИ в войнах и обучении суррогатных операторов.
- Модели ИИ могут решать сложные проблемы в информатике.
- Искусственные нейронные сети используются для принятия решений при медицинской диагностике в EMR. В медицине ИИ используется в очень широких масштабах, начиная от анализа сердечных шумов и заканчивая созданием лекарств.
- Основная причина успеха таких поисковых систем, как Google, заключается в их способности ранжировать страницы в определенном порядке предпочтений. Этому механизму их обучает сложный алгоритм машинного обучения.
- Роботы получили широкое распространение в наши дни. Роботы выполняют те операции, которые требуют большой точности или концентрации.
- Бизнесмены используют приложения с искусственным интеллектом для принятия торговых решений. Во многих банках сегодня вся система управляется исключительно системами искусственного интеллекта.
- Распознавание лиц и датчики отпечатков пальцев повысили уровень безопасности.
- Виртуальные персональные помощники, такие как Alexa, очень известны в наши дни.
- Прогнозы движения очень полезны для получения информации о состоянии дороги.
Заключение
Это не единственные области применения машинного обучения и искусственного интеллекта, существует еще множество других, которые помогают целевым пользователям достичь желаемых целей. С развитием технологий жизнь становится все проще с точки зрения физической нагрузки.
Модель ИИ обрабатывает, анализирует и рассчитывает всю работу. Однако важно также использовать эти знания и интеллект правильно и зрело, а не для уничтожения человечества.