Gábor János

2024.06.19. – A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) két gyakran használt kifejezés a technológiai világban, amelyeket sokan hajlamosak összemosni. Bár az AI és az ML szorosan kapcsolódnak egymáshoz, fontos különbségek vannak közöttük, amelyeket fontos megérteni, hogy az ember ne beszéljen hülyeségeket, amikor egy társaságban előkerül a téma, de méginkább azért, mert mind a kettő egyre nagyobb hatást gyakorol az életünkre és a megélhetésünkre. A legfontosabb, amit észre kell venni ugyanakkor, az a bennük rejlő lehetőség. Lássuk, melyek a legmarkánsabb különbségek – az Amazon Web Services segítségével.

Az AI egy ernyőfogalom

A mesterséges intelligencia egy olyan ernyőfogalom, ami különféle stratégiákat és technikákat foglal magában, amelyek célja, hogy a gépek viselkedését emberibbé tegyék. Az AI magában foglal sok mindent, az okos asszisztensektől (amilyen a Siri vagy az Alexa) a robotporszívók rendszerein át az önvezető autók fedélzeti számítógépének programozásáig. A legegyszerűbben talán úgy lehet definiálni, hogy az AI alatt egy olyan rendszert értünk, ami képes tanulni, érvelni, problémákat megoldani és döntéseket hozni – akár emberi beavatkozás nélkül.

Gépi tanulás: az AI egyik ága

Az ML nem egyenlő a mesterséges intelligenciával (ami, még egyszer: egy ernyőfogalom), hanem annak egyik speciális ágát jelenti. A gépi tanulás az algoritmusok és statisztikai modellek fejlesztésének tudománya, amelyeket a számítógépes rendszerek használnak komplex feladatok elvégzésére anélkül, hogy kifejezett utasításokat kapnának. Az ML rendszerek nagy mennyiségű archív adatot dolgoznak fel, ebből tanulnak, majd az azonosított adatminták alapján következtetéseket vonnak le.

Hasonlóságok: AI vs. gépi tanulás

Az AI és az ML közös vonása, hogy mindkettő túlmutat az alapvető automatizáláson és programozáson, és komplex adatelemzés alapján generálnak eredményeket. Mindkét terület a számítástechnika azon ága, ami arra összpontosít, hogy adatokat komplex módon elemezni és megérteni képes szoftvereket hozzanak létre.

Különbségek: AI vs. gépi tanulás

Bár a gépi tanulás az AI egyik specifikus ága, fontos megérteni, hogy az AI sokkal tágabb fogalom, mint az ML. A mesterséges intelligencia számos stratégiát és technológiát tartalmaz, amelyek kívül esnek a gépi tanulás hatókörén. Ezen a ponton ezeket a kulcsfontosságú különbségeket érdemes egymás mellé tenni:

Cél

AI: A mesterséges intelligencia rendszerek célja, hogy a gépek hatékonyan végezzenek el komplex emberi feladatokat. Ezek a feladatok magukban foglalhatják a tanulást, a problémamegoldást és a mintafelismerést.

ML: A gépi tanulás célja, hogy a gépek nagy mennyiségű adatot elemezzenek, és statisztikai modelleket használva azonosítsák az adatmintákat, majd egy eredményt produkáljanak, amelynek valószínűségi vagy bizalmi szintje van.

Módszerek

AI: Az AI különféle módszereket használ a problémák megoldására, beleértve a genetikus algoritmusokat, neurális hálózatokat, mély tanulást, keresési algoritmusokat és szabályalapú rendszereket.

ML: A gépi tanulás módszerei két fő kategóriába sorolhatók: felügyelt és felügyelet nélküli tanulás. A felügyelt ML algoritmusok címkézett adatokat használnak a probléma megoldására, míg a felügyelet nélküli tanulás inkább feltáró jellegű, és rejtett mintákat próbál azonosítani, egy nagy, címkéket nélkülöző adathalomban.

Fejlesztés és folyamatba illesztés

AI: Az AI termék fejlesztése általában összetettebb folyamat, ezért sokan választanak előre elkészített AI megoldásokat, amelyeket API-okon keresztül integrálnak termékeikbe és szolgáltatásaikba.

ML: Az ML megoldás kidolgozása általában két fő feladatból áll: egy edzési adathalmaz kiválasztása és előkészítése, valamint egy meglévő ML stratégia vagy modell kiválasztása (pl. lineáris regresszió, döntési fa). Az adatelemzők kiválasztják a fontos adatjellemzőket, és ezeket betáplálják a modellbe a tanulás érdekében.

Alkalmazási területek

Mind az AI, mind az ML széles körben alkalmazható, akár nagyon különböző iparágakban és gazdasági szegmensekben.

A mesterséges intelligencia – tényleg csak elenyészően kevés példát említve, kiválóan alkalmas ellátási láncok optimalizálására, sporteredmények vagy például pénzpiaci események előrejelzésére, mezőgazdasági termésátlagok javítására és akár bőrápolási ajánlások személyre szabására.

Az ML alkalmazások sokkal inkább a gyártásban, a logisztikában vagy a kereskedelemben kapnak kritikusan fontos szerepet: használják őket például gépek karbantartásának előrejelző ütemezésére, dinamikus árazásra, kiskereskedelmi kereslet előrejelzésére, sőt, akár biztosítási csalások észlelésére is.

Összefoglalva: bár az AI és az ML szorosan kapcsolódnak, a mesterséges intelligencia egy tágabb koncepció, amely számos módszert és technikát ölel fel, míg az ML az AI specializált szegmense, ami alatt adatelemzéseket és mintafelismeréseket kell érteni.

Néhány érdekesebb és konkrétabb példa az ML használatára

Ügyfél-csoportosítás: a vevőket, ügyfeleket viselkedésük, preferenciáik és jellemzőik alapján szegmentálják csoportokra, további értékesítési és marketingtevékenységek érdekében.

Csalásfelismerés: szokatlan tranzakciókat osztályoz és rangsorol, hogy feltárjon és megoldjon pénzügyi csalásokat.

Érzelemanalízis: az ügyfelek visszajelzéseit beépítik a termékstratégiába és a marketingfolyamatokba.

Chatbotok: ügyfélszolgálati megkeresésekre és triázsolásra alkalmas csevegő robotok.

Beszédfelismerés: például meetingek írásos jegyzőkönyvbe foglalására.

Gépi látás: például biometrikus azonosításhoz.

Ezt is olvasd el:

Csábít a mély? 8 vérfagyasztóan király víz alatti játék a nyárra