Fakt jest taki, że technologie związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym są wokół nas już od kilku dziesięcioleci i korzystamy z nich nawet nie zdając sobie z tego sprawy, a firmy prześcigają się w pomysłach na to jak wykorzystać systemy oparte o AI do budowania przewagi konkurencyjnej.
Pomimo tego, że wszyscy posługujemy się pewnie terminem sztuczna inteligencja jej zdefiniowanie od początku było problemem, a pojawiania się nowych gałęzi i pojęć nie ułatwia procesu. Jaka jest zatem różnica pomiędzy pojęciami Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning? W jakich miejscach na co dzień spotykamy się rozwiązaniami opartymi o sztuczną inteligencję nawet nie zdając sobie z tego sprawy?
Artificial Intelligence
Sztuczna inteligencja jest pojęciem szerokim. W ogólnym ujęciu ma na celu w naśladowanie ludzkich procesów decyzyjnych i wykonywaniu skomplikowanych zadań w bardziej ludzki sposób niż kiedykolwiek wcześniej. Zajmuje się konstruowaniem maszyn i algorytmów, których działanie posiada znamiona inteligencji. Rozumie się przez to m.in. zdolność do samodzielnego przystosowywania się do zmiennych warunków, a także obejmuje maszyny, które mają zdolność wykonywania zadań charakterystycznych dla ludzkiej inteligencji i robić to szybciej i bardziej efektywnie niż człowiek. Jest to znacznie szersza koncepcja niż uczenie maszynowe. Algorytmy behawioralne, wirtualni agenci czy autonomicznie napędzane samobieżne pojazdy posiadające możliwości przewidywania – to tylko kilka przykładów zastosowania sztucznej inteligencji obecnie.
Warto wiedzieć, że AI możemy podzielić na dwie kategorie:
- Weak AI (znana również jako narrow AI) – skupia się tylko na wąskim zdefiniowanym z góry zadaniu, jest ograniczone do jego zakresu i nie wychodzi poza wytyczone granice
- Strong AI (znana również jako general AI) – jest pojęciem szerszym, w swoim zakresie obejmuje system z wszechstronną wiedzą i zdolnościami poznawczymi, w założeniu podobnym do myślenia człowieka.
Machine Learning
Czym zatem jest Machine Learning? Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Pozwala algorytmowi się rozwijać. Twórcą pojęcia jest Artur Samuel, który definiował pojęcie ML już w 1959 r.:
“Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed” .
System analizując ogromne ilości danych jest wstanie na ich podstawie rozwijać się i uczyć jak wykonywać konkretne zadanie. Na podstawie samodzielnej analizy, przy wykorzystaniu algorytmów matematycznych do przeszukiwania danych i odnajdowania wzorców, jest w stanie przewidzieć rezultat lub podjąć decyzję. Zatem każde uczenie maszynowe jest sztuczną inteligencją, ale nie całe AI jest uczeniem maszynowym.
Jednak uczenie maszynowe pomimo, że jest w stawie się rozwijać w momencie gdy natrafi na miejsce gdzie ma wystarczającej ilości czy odpowiedniej jakości danych i staje przed koniecznością podjęcia decyzji potrzebna jest ludzka ingerencja. Co gdy chcemy pójść dalej?
Deep Learning
Deep Learning to jedna z odmian sztucznej inteligencji, która tworzy wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe, które pozwalają komputerowi uczyć się i myśleć samodzielnie bez potrzeby bezpośredniego udziału człowieka. Nie mamy tutaj do czynienia z logiką opartą na podejściu linearnym, ale na sieci powiązań, która rozwija się poprzez reorganizację wewnętrznych połączeń i tworzenie nowych.
Na ten moment Deep Learning wykorzystywane jest m.in. przy doskonaleniu technik rozpoznawania mowy i przetwarzania języka.
Spotify, Pandora i Netflix rekomendują Ci muzykę i filmy w oparciu o wyrażone przez w przeszłości zainteresowania i osądy. SIRI gdy poprosisz jś za pomocą głosu o sprawdzenie „Gdzie jest najbliższa stacja benzynowa?” pomoże znaleźć przydatne informacje. Facebook opierając się na twoich preferencjach dodaje atrakcyjne i odpowiednie treści do Twojego kanału informacyjnego. To czego możemy być pewni to fakt, że sztuczna inteligencja od dawna nie jest tylko futurologią. Rozwiązania oparte różnych odmianach tej technologii wplotły się do codziennego życia na stałe, a to dopiero początek…