AI kontra ML: A világunkat formáló technológiák dekódolása | IoT Now News & Reports

Média Mindennapi életünkben egyre nehezebb elkerülni a „szavakat”Mesterséges intelligencia (AI)"És a"Gépi tanulás (ML)Akár az iparban, akár a tudományos életben. Ezek a technológiák bekerültek mindennapi életünkbe, és átalakítják a gazdaság legtöbb ágazatát, új tudás- és gyakorlati szférákat építenek ki, és új korszakot nyitnak meg az emberiség történelmében. Még ha a gyorsan fejlődő intelligencia ezen formái is láthatóbbá válnak az akadémián belül és kívül, pontatlan definícióik, módozataik és alkalmazási köreik homályossága akadályozza teljes megértését. Ennek a cikknek az a célja, hogy tisztázza ezeket az új technológiákat, megkülönböztesse őket egymástól, és felvázolja átfogó vonatkozásaikat.

1. AI/ML az IoT világában

A mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML) és a Internet of Things (IoT) bonyolultan kapcsolódnak egymáshoz, és együtt egy erőteljes hármast képviselnek, amely az innováció új hullámát vezeti be. A trió lehetővé teszi az intelligens, önbeállító és önoptimalizáló autonóm termékek és gépek új generációját, amelyek viszont minden ágazatot megzavarnak és átalakítanak a gyártástól az egészségügyig. A mesterséges intelligencia és az ML, valamint az IoT közötti kapcsolat természetes:

• Adatvezérelt intelligencia:

Az adatok generátorai a mindennapi tárgyakba ágyazott érzékelők és intelligens eszközök, olyan változatos környezetekben, mint a közlekedési hálózatok vagy a konyhai berendezések. A mesterséges intelligencia és az ML ereje és bátorsága biztosítja a számítási intelligenciát az adatok feldolgozásához, átalakításához és elemzéséhez, valamint azok használható információvá alakításához. Az IoT képezi az adatrögzítő réteget, míg az AI és az ML a számítási agyat alkotó elemző motort.

Az iparban az IoT eszközök berendezések és gépek nyomtávérzékelői. Az ML algoritmusok képesek azonosítani a kapcsolatokat az aktuális adatok és az előzményadatok között, majd megjósolni a gép vagy berendezés meghibásodását, a karbantartási igényeket és egyéb problémákat. A teljes folyamat folyamatos, és az ML algoritmus képes előre jelezni a gép körülményeit az IoT-eszközök valós idejű adatai alapján. Például, ha alacsony az olajszint vagy túlzott a vibráció, a rendszerek előre jelezhetik a gép esetleges meghibásodását. Ily módon a prediktív karbantartás minimálisra csökkentheti az állásidőt és csökkentheti az anyagköltségeket anélkül, hogy jelentősen növelnék a munkaerőköltségeket.

• Továbbfejlesztett felhasználói élmény és személyre szabás:

Ezekre a fogyasztói alkalmazásokra találhatunk példákat az IoT-eszközökben, amelyek információkat gyűjtenek a felhasználók interakcióiról és preferenciáiról. Például az okosotthon használatának elemzésével a mesterséges intelligencia az Ön viselkedése alapján szabályozhatja a világítást és a hőmérsékletet, a gépi tanulási algoritmusok pedig idővel javítják az előrejelzési erőfeszítéseket, ha továbbra is használja. A fitneszkövetők ML algoritmusokat is használhatnak az egészségügyi ajánlások személyre szabására.

• Önálló döntéshozatal:

Az AI és az ML használatával az IoT-eszközök elkezdhetnek önálló döntéseket hozni valós idejű adatok alapján. Az autonóm járművek (az IoT-eszközök ökoszisztémája) például az ML-t használják az érzékelőadatok megértésére, és annak eldöntésére, hogy pillanatról pillanatra milyen vezetési műveleteket hajtsanak végre az úton. Otthonainkban és irodáinkban az energiahálózatok mesterséges intelligenciát használnak a hálózat terhelésének kiegyenlítésére és az energiaelosztás intelligens optimalizálására a valós időben szolgáltatott IoT-adatok alapján.

• Fokozott biztonság:

Biztonság és kibertámadások bekúszhat az IoT-hálózatokba. A mesterséges intelligencia és az ML biztonsági radarként működhet, és észlelheti az anomáliákat az IoT-hálózatok állapotában vagy az IoT-eszközök által generált adatokban, hogy megtudja, történik-e támadás, vagy hamarosan bekövetkezik. A mesterséges intelligencia által vezérelt biztonság ezért biztonságosabbá teheti az IoT-t – ezek a rendszerek mindig tanulhatnak a hálózatokból érkező adatokból, és frissíthetik az elfogadandó intézkedéseket.

• Működési hatékonyság:

Az üzleti életben és a gyártásban az IoT-k sok változót és paramétert adnak meg, amelyeket ML algoritmusok elemeznek, hogy optimalizálják a műveleteket a hulladék mennyiségének csökkentésével és a hatékonyság javításával. Az AI egyúttal a bonyolultabb döntéshozatali folyamatok automatizálására is használható, és így valós időben optimalizálható a működési paraméterek.

Röviden, a mesterséges intelligencia és az ML nélkülözhetetlenek az IoT számára, és egy okos rendszer a tanulás, az alkalmazkodás és a döntés intelligens ökoszisztémájaként integrálja mindhárom rendszert: az IoT mozgatórugója és a jövőbeli innovációk gyorsítója, amelyet az intelligens szabályozás is segít.

2. A mesterséges intelligencia dekódolása és a gépi tanulás: összehasonlító áttekintés

Mesterséges intelligencia (AI)

A mesterséges intelligencia a számítástechnika olyan területe – vagy akár tudományága –, amelynek célja olyan rendszerek létrehozása, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, amelyekről általában emberi intelligenciát igénylőnek tartanak. Egyes lényeges jegyei az olyan fogalmak használata körül forognak, mint az intelligencia és a tanulás, amelyek révén az AI feladat-végrehajtási képességét az ember megismerőképességével korrelálja. Ilyen feladatok közé tartozik például a természetes nyelv megértése – ami összecsenghet az emberi beszédkészséggel; a mintafelismerés – szorosan kapcsolódik az emberi érzékelési képességhez; és az eredendően összehasonlítható képesség bonyolult problémák megoldására, amelyek előre nem látható nehézségekkel, valamint megoldásukkal kapcsolatos kérlelhetetlen homályossággal és bizonytalansággal járnak – mint a való világból merített rejtvények az intellektuálisan kíváncsi ember számára. Széles körben elterjedt az a vélemény, hogy míg a chatbotok szűkebben célorientáltak, az AI-k magukban foglalják a számítógépek azon képességét, hogy a fent említett feladatok bármelyikét oly módon hajtsák végre, hogy a számítógépet „okosnak” mondjuk. Ez az, amit néha az emberi intelligencia „intellektuális mimikájának” vagy „mimézisének” neveznek – röviden: tanulni a tapasztalatokból és „okosan cselekedni”.

Gépi tanulás (ML)

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) egy különösen aktív területére vonatkozik, amely megpróbálja kodifikálni a számítógépek tanulási, döntési vagy előrejelzési képességét az adatok alapján, megkerülve az emberi bemenet vagy útmutatás szükségességét. Az algoritmusokat addig oktatják a korábban összegyűjtött adathalmazokon, amíg meg nem értik az adatok mögöttes mintázatait, megalapozott döntéseket hoznak a tanultak alapján, és képesek a jövőben autonóm módon folyamatosan javítani előrejelző képességüket. Az ML célja, hogy olyan programokat fejlesszen ki, amelyek képesek az adatok kihasználására, hogy jobbakká, alkalmazkodóbbá váljanak az önálló tanuláshoz, beavatkozás nélkül, feladatról feladatra.

Főbb különbségek:

Az AI egy olyan intelligens számítógép felépítésére szolgál, amely az emberhez hasonló módon oldja meg a problémákat, míg az ML lehetővé teszi, hogy a robot tanuljon az adatokból, hogy pontos előrejelzést készítsen.

Funkcionalitás: a gép egy előre megírt szabálykönyvet használ (gyakran a rendszer az eredmények alapján hajlítja és „módosítja” a szabályokat), míg az ML rendszer a várt bemenetek mintafelhőjét követi, amely válaszhoz vezet.

3. Mit hoznak az asztalra: képességek és alkalmazások

Az AI hozzájárulásai:

A mesterséges intelligencia meglehetősen jól automatizálja a rutinfeladatokat – legyen szó egyszerű feladatokról, például adatbevitelről, vagy a döntéseket tápláló rejtett folyamatokról, maximalizálja a hatékonyságot és a termelékenységet.

• Kognitív szolgáltatások:

A kognitív szolgáltatásoknak (nyelvértés, beszéd és látás) köszönhetően a számítógép az emberekkel való interakció szélesebb skálájával rendelkezik.

• Döntéshozatal:

Az AI-rendszerek értelmes következtetésekre juthatnak a jelenről a múlt és a jelen adatok összehasonlításával és szembeállításával, tájékozott kapcsolatok létrehozásával és bemeneti készletek szintézisével.

ML hozzájárulásai:

• Prediktív elemzés:

Az ML modellek kiválóan alkalmasak a múltbeli adatokból a trendek és viselkedések előrejelzésére és előrejelzésére, és itt alkalmazhatók, mint például a pénzügyi, orvosi és marketing szektorban.

• Mintafelismerés:

Az egyik legsikeresebb ML-alkalmazás az adatokban eltemetett minták felismerésének megtanulása, például a kiberbiztonság rendellenes tevékenysége vagy a diagnosztikai gyógyászatban a betegségek árulkodó jelei.

• Egyénivé tétel:

Az ML egyedi felhasználói élményeket hoz létre attól függően, hogy az egyes felhasználók hogyan kommunikáltak a szolgáltatással a múltban, és felhasználható az e-kereskedelem, a szórakoztatás és még sok más szolgáltatás javítására.

4. A szinergikus kapcsolat: Hogyan egészíti ki egymást az AI és az ML

Ez a kapcsolat kölcsönösen támogatja is egymást, mivel az egyik tudomány visszacsatol, hogy javítsa és tájékoztassa a másik születőben lévő tudományt, és a létrejövő rendszerek idővel egyre alkalmasabbak és kognitívan erősebbek. Az AI a szervező: a mesterséges intelligencia területe határozza meg az olyan gépek építésének átfogó céljait és architektúráit, amelyek elvileg felmutathatják az emberi intelligencia aspektusait. Az ML az eszköztár: a gépi tanulás területe kínálja azokat a módszereket és technikákat, amelyek lehetővé teszik, hogy ezek a gépek tanuljanak meg dolgokat az adatokból, jobbak legyenek a gyakorlatban, és döntéseket hozzanak.

• Továbbfejlesztett tanulási képességek: Tehát az emberiség valós „rezgéseire” való ráhangolódás kulcsfontosságú. A mesterséges intelligencia rendszerek célja, hogy az emberi intelligencia tájékozódjon, és az ML lehetővé teszi a gépek számára, hogy a tapasztalatokból tanuljanak, ahogyan azt az emberek teszik. Ha a statisztikai tanulás áthidalja a gépeket és az embereket, akkor az ML-nek van némi ígérete – az adatvezérelt rendszereknek meg kell tanulniuk „újrakalibrálni” (ahogyan az emberek teszik), amikor az „emberi” viselkedés új példáival szembesülnek (pl. vezetés, interakció másokkal). emberek és így tovább).

• Adatvezérelt döntéshozatal: Az AI-ban „okosnak” lenni azt jelenti, hogy „jó döntéshozónak lenni”. Az ML (valószínűleg) egy nullhipotézis arra vonatkozóan, hogyan lehet a legjobban felgyorsítani az AI-t a döntések meghozatalában azáltal, hogy eszközöket adnak neki sok adat elemzéséhez arról, hogy az AI-objektumok minden pillanatban mit csinálnak, és kitalálják, milyen minták vannak az adatokban, és majd (előrejelzést készít) elemzést és mintafelismerést használ a következő döntés meghozatalához.

• Prediktív erő és személyre szabás: Az ML sok más szempontból is hatékony eszköz annak lehetővé tételére, amit az AI-vel terveztek elérni a felhasználók számára: a személyre szabott élményt és az eredmény előrejelzését. Az ML nagyszerű abban, hogy személyre szabott élményt nyújtson egy e-kereskedelmi webhely, egy videó streaming szolgáltatás vagy egy ügyfélszolgálati platform felhasználója számára, mivel adatpontokat vesz fel arról, hogy a felhasználó mit tett a múltban, és megjósolja, hogy végül mit fog tenni a felhasználó. .

• Autonóm fejlesztés: Az AI koncepciójának egyik alapvető aspektusa az autonóm rendszer tervezésének képessége. Az ML ezt egy lépéssel tovább viszi, mivel a rendszereket nem csupán autonóm működésre tervezték, hanem a teljesítmény autonóm optimalizálására is (például az indítás után kapott adatokból tanulva). Egy olyan rendszer esetében, mint például egy autonóm autó, amelynek meg kell „megtanulnia”, hogyan kezelje az ismeretlen környezetet, egy ilyen fejlesztési kör elengedhetetlen. Összetett.

• Problémamegoldás: Az Aupiter AI a valós világ problémáinak fent említett számítási terében igyekszik megbirkózni a megoldhatatlan dolgokkal, ahol minden gyakorlati megoldás reménytelenül bonyolultnak tűnik, és a nyilvánvaló, egyszerű utak zátonyra futnak. Az ML összetettebbé teszi a komplexitást azáltal, hogy több modalitáson alapuló paradigmát biztosít (pl. algoritmuskészletek, mint pl. ideghálók).

Ha a kettőt összeadjuk, akkor egy exponenciálisan gyorsuló technológiai ökoszisztémát kapunk – amelyben az ML azon képessége, hogy „induktív” modelleket építsen, és tanuljon meg az adatokból iteratív fejlesztéssel tanulni, összekapcsolható a mesterséges intelligencia még ambiciózusabb programjával, az emberi intelligencia modellezésével. egyre általánosabb „generatív” rendszereket hozzon létre, amelyek sokféle összetett feladatot képesek megoldani, áttörik az innovációs határokat, és egész iparágakat felturbóznak.

5. Kihívások és etikai megfontolások

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás (ML) gyakorlatilag minden gyorsan fejlődő és potenciálisan romboló technológiája kapcsán gyorsan rájövünk, hogy az azzal kapcsolatos aggodalmak, hogy a technológia hogyan változtathatja meg a világot, majdnem olyan gyorsan fejlődik, mint maguk a feltörekvő és gyorsan fejlődő technológiák. Ez példátlan probléma: mivel a mesterséges intelligencia és az ML rendszereknek nagy mennyiségű adatra van szükségük a hatékony működéshez, aggodalmakat okozunk az adatbiztonsággal és az adatvédelemmel kapcsolatban. A tágabb etikai aggályok közé tartozik a mesterséges intelligencia tervezésének elfogultsága és méltányossága (azaz az algoritmusok torz eredményeket hozhatnak, mert korábban torzított adatokra képezték ki őket), valamint az, hogy az algoritmikusok által megvalósított szándékos döntési folyamatok jobban értelmezhetőek és nyitottabbak, mint az emberiek. – különösen oktatási, orvosi és büntető igazságszolgáltatási forgatókönyvekben, ahol az átláthatóság ugyanolyan fontos lehet, mint maga a döntés. Lesznek munkahelyek megszűnése az automatizálási folyamatban, olyan helyzet, amely nagyon szükséges munkaerő-menedzsmentet és alkalmazottak átképzési stratégiáit kívánja meg – és így tovább. Valójában ezt átfogalmazhatjuk: A NAGY GONDOK:

Ennek a munkának az élvonalában egyre több a felhívás az AI és ML technológiák tervezésére és telepítésére vonatkozó alapelvek kifejtésére és szabványok előírására. Ehhez nagyszabású partnerségre lesz szükség a vállalatok, a döntéshozók és más érdekelt felek között annak biztosítása érdekében, hogy a mesterséges intelligencia és az ML technológiák biztonságosan, tisztességesen, átláthatóan és a közjó érdekében kerüljenek kifejlesztésre és alkalmazásra.

6. A jövő kitekintése: Végtelen lehetőségek

Még egyszer, a következő technológiai forradalom küszöbén – a mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia területén – ugyanez érvényes: az orvostudomány átalakul, ahogy a betegek DNS-ük tomográfiás vizsgálatán alapuló kezelést írnak elő; városi életvilágainkat az egész infrastruktúránkban telepített mesterséges intelligencia-vezérelt városokká alakítják át.

Összességében a mesterséges intelligencia és az ML egy olyan jövőt tesz lehetővé, amely egyre zökkenőmentesebb és láthatatlanabb, amelyben a technológia a valóságunk alapját képezi. Az elkövetkező években a szervezetek, a politikai döntéshozók és a lakosság is jól megértheti, hogy mi választja el őket egymástól, mit tudnak elérni, és hol fognak továbbra is falakba ütközni. Mivel ezek a technológiák még mindig fejlődnek, teljesen új világok jelennek meg, mások eltűnnek, és a körülöttünk lévő világ tovább fog változni olyan szemekkel, amelyek még nem tudnak látni. Az AI forradalom még csak most kezdődik. A lehetőségek határtalanok, amennyire a képzeletünk engedi.

Magda Dąbrowska, a WeKnow Media műszaki írójának cikke

Írja meg kommentben ezt a cikket alább vagy a Twitteren keresztül: @IoTNow_

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/