Deep Learning vs. Machine Learning versus AI Hoe gaan ze samen?

Het volgende grote ding in tech is machine learning. Of is het diepgaand leren? Misschien is het kunstmatige intelligentie. Als je merkt dat je verstrikt raakt in de verschillen tussen de drie, ben je niet de enige.

Nooit degenen die een kans voorbij laten gaan om hype te genereren en durfkapitaal te verdienen, hebben sommige technologiebedrijven ze alle drie onderling verwisselbaar gebruikt. Hoewel ze allemaal onder dezelfde brede paraplu vallen, zijn er enkele cruciale verschillen tussen hen.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie, gewoonlijk AI genoemd, is eerder een concept dan een systeem. Intelligentie wordt gezien als een uniek kenmerk van de mens. Van oudsher wordt gedacht dat machines kennis vergaren, maar geen intelligentie of wijsheid. De computerwetenschapper Alan Turing bracht veel van het laatste deel van zijn leven door, waarbij hij overwoog of machines konden denken.

Hij bedacht de Turing-test. Wat is de Turing-test en zal het ooit worden verslagen? Wat is de Turing-test en zal het ooit worden verslagen? De Turing-test is bedoeld om te bepalen of machines denken. Heeft het Eugene Goostman-programma echt de Turing-test doorstaan, of hebben de makers gewoon vals gespeeld? Read More, dat tot doel heeft vast te stellen of een machine intelligent gedrag kan vertonen in plaats van noodzakelijk intelligent te zijn. Dit is een belangrijk onderscheid omdat we het denken of de intelligentie nog steeds niet volledig zelf begrijpen.

In plaats van te proberen intelligentie te definiëren, hopen we machines te maken die intelligent gedrag kunnen vertonen.

In plaats van zelf een technologie te zijn, is AI een middel om systemen te beschrijven. Deze systemen kunnen worden aangeduid als Smalle AI en Algemene AI. Smalle AI is een systeem dat intelligent is, maar alleen voor een specifieke taak. Algemeen AI is het type dat we beter kennen uit de popcultuur.

Dit soort systemen zou in staat zijn om alle elementen van menselijke intelligentie weer te geven. Skynet van de Terminator filmfranchise, of HAL uit 2001: A Space Odyssey zijn fictieve voorbeelden van General AI. Hoewel, ondanks wat de films je vertellen, niet alle algemene AI-systemen erop gericht zijn de mensheid te vernietigen.

Wat is Machine Learning?

We weten allemaal dat gegevens nuttig kunnen zijn. Of u nu weet welke weg u moet nemen op weg naar kantoor of onze gezondheid in de gaten houdt, gegevens informeren onze beslissingen en begeleiden ons door het leven. Maar we genereren elke dag zoveel dat het onmogelijk voor ons mensen is om te analyseren.

Dus we zouden machines moeten krijgen om het zware werk voor ons te doen.

De machine-leercursus van Google Wat is Machine Learning? De gratis cursus van Google breekt het voor u af Wat is Machine Learning? De gratis cursus van Google breekt het voor je af Google heeft een gratis online cursus samengesteld om je de basisprincipes van machinaal leren aan te leren. Read More vat machineleren samen als “gegevens gebruiken om vragen te beantwoorden.” Ze splitsen het in twee delen op: training en voorspellingen. Stel je voor dat je een verzameling afbeeldingen hebt met vormen die je wilde herkennen. Als de afbeeldingen in het leeralgoritme van de machine worden ingevoerd, begint het systeem de functies van die vorm te leren.

Wanneer het een nieuwe afbeelding tegenkomt, wordt de vorm vergeleken met de elementen uit de trainingsgegevens om te bepalen of het een overeenkomst is.

Hoewel je het misschien niet herkent, zijn gepersonaliseerde zoekresultaten, Spotify-afspeellijsten en Amazon-productaanbevelingen ook het resultaat van machinaal leren. Netflix maakt zelfs gebruik van algoritmes voor computerleren om de hoesafbeeldingen die u te zien krijgt te personaliseren.

Wat is diep leren?

Hoewel we intelligentie niet volledig begrijpen, zijn wetenschappers erin geslaagd aan te tonen dat de hersenen informatie genereren via een complex netwerk van neuronen. Ons brein bestaat uit deze elektrische verbindingen die neurale paden vormen. Deze paden dragen informatie rond ons lichaam waardoor we kunnen bewegen, ademen en nadenken.

Als elk van deze neurale paden onafhankelijk van elkaar zou zijn, zouden onze reactietijden echter ongelooflijk traag zijn en kunnen we mogelijk geen verbindingen tussen gedachten maken. Het succes van het systeem is te danken aan de relatie tussen al deze paden, die aanleiding geven tot gelijktijdige gegevensverwerking.

Diep leren is een methode om dit dichte netwerk van neuronen te repliceren. Door meerdere gegevensstromen tegelijkertijd te verwerken, hebben computers de tijd die nodig is om gegevens aanzienlijk te verwerken, kunnen verminderen. Het toepassen van deze techniek op diep leren heeft geleid tot kunstmatige neurale netwerken. Wat zijn neurale netwerken en hoe werken ze? Wat zijn neurale netwerken en hoe werken ze? Neurale netwerken zijn het volgende grote probleem als het gaat om zware berekeningen en slimme algoritmen. Dit is hoe ze werken en waarom ze zo geweldig zijn. Lees verder .

Deze netwerken bestaan ​​uit een aantal knooppunten. Er zijn invoerknopen voor het ontvangen van gegevens, uitvoerknooppunten voor de resulterende gegevens en verborgen lagen knooppunten in het midden. Het doel is om de invoergegevens te transformeren in iets dat de outputknooppunten kunnen gebruiken. Dat is waar de verborgen lagen binnenkomen. Naarmate de gegevens door deze verborgen knooppunten vordert, gebruikt het neurale netwerk logica om te beslissen welk knooppunt de gegevens doorgeeft aan de volgende.

Machine Learning vs. AI versus Deep Learning

Hoewel machine learning een krachtig hulpmiddel is dat ons helpt de enorme hoeveelheden gegevens die we creëren te begrijpen, vertoont het geen onafhankelijk denken. Het algoritme is ontworpen door programmeurs en stelt de regels in waaraan het systeem voor het leren van computers moet voldoen. De vooroordelen van de ontwikkelaars, of ze nu bewust zijn of niet, hebben vertakkingen.

Een van de eerste belangrijke tegenvallers voor machine learning kwam met dank aan een van de ingenieurs van Google. In 2015 merkte hij dat het foto-identificatie-algoritme van het bedrijf hem en zijn zwarte vrienden bestempelde als gorilla's. Google verontschuldigde zich onmiddellijk en implementeerde kortetermijnoplossingen.

Twee jaar later meldde WIRED dat de oplossing van Google was om gorilla's helemaal uit de trainingsgegevens te verwijderen.

Aan de andere kant brengt deep learning ons een stap dichter bij algemene kunstmatige intelligentie. Door te proberen de menselijke geest te repliceren via een meerlaagse verzameling knopen, hoeven deep learning-structuren niet getraind te worden met een grote initiële dataset. Ze nemen beslissingen op basis van de verstrekte informatie en de logica van het systeem.

Dat de besluitvorming van een neutraal netwerk niet transparant is, kan verontrustend lijken, maar het betekent dat het erin slaagt menselijke intelligentie te kopiëren. We begrijpen bijvoorbeeld niet eens volledig hoe we met onze eigen gedachten en beslissingen komen.

Kunstmatige intelligentie voor iedereen

Uiteindelijk is het niet nodig om machine learning te vergelijken met AI, of deep learning versus machine learning, omdat ze allemaal verschillende doelen dienen. AI beschrijft het concept van intelligentie in menselijke stijl in machines, terwijl machine learning en deep learning pogingen zijn om een ​​algemene AI te creëren.

Dat wil niet zeggen dat het gebied van AI volledig abstract is. Google maakt gebruik van zijn enorme datasets door AI toe te voegen aan bijna al zijn producten. Gmail is onlangs vernieuwd met Smart Replies, terwijl de Duplex AI van het bedrijf in de VS wordt uitgerold en namens u kan telefoneren. Maar zij zijn niet de enigen die kunnen deelnemen aan het AI-spel.

U kunt het nu zelf uitproberen met Google's online AI Experiments 5 Beste Google AI-experimenten om kunstmatige intelligentie te ontdekken 5 Beste Google AI-experimenten om kunstmatige intelligentie te ontdekken Google heeft verschillende AI-experimenten waarmee u nu kunt spelen. Dankzij machine learning kunnen ze de wereld van morgen met uw hulp veranderen. Lees verder .

Afbeelding Krediet: sdecoret / Depositphotos

Meer informatie over: kunstmatige intelligentie, machinaal leren.