Diferència clau: aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial és un concepte ampli. Els cotxes autònoms, les cases intel·ligents són alguns exemples d'intel·ligència artificial. Alguns països tenen robots intel·ligents en camps com la medicina, la fabricació, l'exèrcit, l'agricultura i la llar. L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial. La diferència clau entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial és que l'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial que ofereix a un ordinador la capacitat d'aprendre sense estar programat explícitament i la intel·ligència artificial és la teoria i desenvolupament de sistemes informàtics capaços de realitzar tasques de manera intel·ligent similars a les un humà. L'aprenentatge automàtic utilitza un algorisme per analitzar dades, aprendre-ne i prendre decisions en conseqüència. És un desenvolupament d'algoritmes d'autoaprenentatge, i la intel·ligència artificial és la ciència de desenvolupar un sistema o programari intel·ligent com a humà.
Què és l'aprenentatge automàtic?
Un algorisme és una seqüència de passos que diuen a l'ordinador que resolgui un problema. L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial. Proporciona als ordinadors la capacitat d'aprendre sense ser programats explícitament. Són diversos algorismes disponibles per resoldre problemes d'aprenentatge automàtic. Depenent del tipus de problema, es pot triar un algorisme d'aprenentatge automàtic adequat. Se centra a desenvolupar programes informàtics que poden donar un resultat quan s'exposen a dades noves.
Hi ha diferents tipus d'aprenentatge automàtic. Són aprenentatge supervisat, aprenentatge no supervisat i aprenentatge de reforç. L'aprenentatge supervisat utilitza un conjunt de dades conegut per fer prediccions. Un conjunt de dades d'entrada (X) i un conjunt de valors de resposta o sortides corresponents (Y) es donen a l'algorisme d'aprenentatge supervisat. Aquest conjunt de dades es coneix com a conjunt de dades d'entrenament. Amb aquest conjunt de dades, l'algorisme crea un model (Y=f(X)), de manera que pot donar un valor de sortida per completar el nou conjunt de dades.
La classificació i la regressió són algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat. La classificació s'utilitza per classificar un registre. Un exemple senzill és "si la temperatura és freda". La resposta pot ser "sí" o "no". Hi ha un nombre específic d'opcions per classificar. Si hi ha dues opcions, és una classificació de dues classes. Si hi ha més de dues opcions, és una classificació multiclasse. La regressió s'utilitza per calcular la sortida numèrica. Per exemple, predir la temperatura de demà. Un altre exemple seria predir el valor de la casa.
A l'aprenentatge no supervisat, només es donen les dades d'entrada i no hi ha sortides corresponents. En canvi, l'algoritme troba un patró o una estructura per obtenir més informació sobre les dades. L'agrupament es classifica com a aprenentatge no supervisat. Separa les dades en grups o clústers per facilitar la interpretació de les dades.
Figura 01: aprenentatge automàtic
L'aprenentatge per reforç s'inspira en la psicologia conductista. Es tracta de maximitzar alguna noció de recompensa acumulada. Un exemple d'aprenentatge per reforç és donar instruccions a l'ordinador perquè jugui als escacs. Hi ha molts passos per aprendre escacs. Per tant, no és possible donar instruccions sobre cada pas. Però és possible saber si una determinada acció es va realitzar correctament o incorrectament. A l'aprenentatge de reforç, l'ordinador intentarà maximitzar la recompensa i aprendre de l'experiència. Un altre exemple és un controlador automàtic de temperatura. El sistema ha d'augmentar o disminuir la temperatura segons les necessitats. L'aprenentatge de reforç és bo per als sistemes que haurien de prendre decisions sense molta guia humana.
Què és la intel·ligència artificial?
La intel·ligència artificial consisteix a fer que un ordinador, un robot controlat per ordinador o un programari pensin de manera intel·ligent semblant a un humà. S'aplicava al sistema, a la manera de pensar humana, a com els humans aprenen, decideixen i resolen problemes. Finalment, es construeix un sistema intel·ligent i intel·ligent. La intel·ligència artificial és una tecnologia de moda en el món modern. És una combinació de diverses disciplines com ara la informàtica, la biologia, les matemàtiques i l'enginyeria.
Figura 02: Intel·ligència artificial
Hi ha moltes aplicacions de la Intel·ligència Artificial (IA). Les aplicacions de jocs modernes utilitzen IA. La investigació en IA també inclou el processament del llenguatge natural. Es tracta de donar la capacitat a un ordinador o màquina d'entendre el llenguatge natural parlat pels humans i realitzar les tasques en conseqüència. Una altra aplicació és Industrial Robots. Hi ha robots més sofisticats amb processadors eficients i una gran quantitat de memòria. Poden adaptar-se al nou entorn i recopilar dades mitjançant la llum, la temperatura, el so, etc. S'utilitzen en camps com la medicina i la fabricació. La intel·ligència artificial també s'aplica al reconeixement òptic de caràcters, vehicles autònoms, simulacions militars i molts més.
Quines similituds hi ha entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial?
- Tots dos es poden utilitzar per crear sistemes sofisticats per realitzar determinades tasques.
- Tots dos es basen en estadístiques i matemàtiques.
- L'aprenentatge automàtic és la nova tecnologia d'avantguarda de la intel·ligència artificial.
Quina diferència hi ha entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial?
Aprenentatge automàtic versus intel·ligència artificial |
|
| L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial que permet que un ordinador aprengui sense ser programat explícitament. Utilitza un algorisme per analitzar dades, aprendre-ne i prendre decisions en conseqüència. | La intel·ligència artificial és la teoria i el desenvolupament de sistemes informàtics capaços de realitzar tasques intel·ligentment similars a les d'un ésser humà. |
| Funcionalitat | |
| L'aprenentatge automàtic se centra en la precisió i els patrons. | La intel·ligència artificial se centra en el comportament intel·ligent i el canvi màxim d'èxit. |
| Categorització | |
| L'aprenentatge automàtic es pot classificar en aprenentatge supervisat, aprenentatge no supervisat i aprenentatge de reforç. | Les aplicacions basades en intel·ligència artificial es poden classificar com a aplicades o generals. |
Resum: aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial és un avenç i una disciplina àmplia. Consta de molts altres camps com l'enginyeria, les matemàtiques, la informàtica, etc. La diferència entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial és que l'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial que dóna la capacitat a un ordinador d'aprendre sense estar programat explícitament i artificial. La intel·ligència és la teoria i desenvolupament de sistemes informàtics capaços de realitzar tasques intel·ligentment similars a les d'un humà. Machine Learning és la nova tecnologia d'avantguarda de la Intel·ligència Artificial.
Descarregueu la versió en PDF de Machine Learning vs Artificial Intelligence
Podeu baixar la versió PDF d'aquest article i utilitzar-la per a finalitats fora de línia segons la nota de citació. Si us plau, descarregueu la versió PDF aquí Diferència entre l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial
