למידה עמוקה לעומת למידת מכונה לעומת AI: איך הם הולכים יחד?

פרסומת

הדבר הגדול הבא בטק הוא למידת מכונה. או שזה למידה עמוקה? אולי זה בינה מלאכותית. אם אתה מוצא את עצמך מסתבך בהבדלים בין השלושה, אתה לא לבד.

אף פעם שלא היו מביאים הזדמנות לייצר הייפ ולהוציא כסף מההון סיכון, חלק מחברות הטכנולוגיה השתמשו בכל השלוש זה בזה. בעוד שכולם נופלים תחת אותה מטריה רחבה, ישנם כמה הבדלים מכריעים ביניהם.

מהי בינה מלאכותית?

בינה מלאכותית, המכונה בדרך כלל AI, היא מושג ולא מערכת. אינטליגנציה נתפסת כתכונה אנושית ייחודית. באופן מסורתי, מחשבים שמכונות צברו ידע, אך לא אינטליגנציה או חוכמה. מדען המחשבים אלן טיורינג בילה חלק ניכר מהחלק האחרון של חייו בשיקול האם מכונות יכולות לחשוב.

הוא המציא מבחן טיורינג מה מבחן טיורינג והאם הוא אי פעם יוכה?מבחן טיורינג נועד לקבוע אם מכונות חושבות. האם תוכנית יוג'ין גוסטמן באמת עברה את מבחן טיורינג, או שהיוצרים פשוט רימו? קרא עוד שמטרתה לקבוע אם מכונה יכולה להפגין התנהגות חכמה ולאו דווקא להיות אינטליגנטית. זוהי הבחנה חשובה מכיוון שאנו עדיין לא מבינים היטב את המחשבה או האינטליגנציה שלנו.

במקום לנסות להגדיר אינטליגנציה, אנו מקווים ליצור מכונות שיכולות להפגין התנהגויות אינטליגנטיות.

במקום להיות טכנולוגיה עצמה, AI הוא אמצעי לתיאור מערכות. ניתן לתייג מערכות אלו כ- AI צר וכ- AI כללי. AI צרה היא מערכת שהיא אינטליגנטית אך רק במשימה ספציפית. כללי AI הוא הסוג שאנחנו מכירים יותר מתרבות הפופ.

מערכות מסוג זה יוכלו להציג את כל האלמנטים של האינטליגנציה האנושית. Skynet מהזכיינית של הסרט "שליחות קטלנית", או HAL משנת 2001: אודיסיאה בחלל הם דוגמאות בדיוניות ל AI הכללי. אם כי, למרות מה שהסרטים אומרים לך, לא כל מערכות ה- AI הכלליות היו מוכנות להשמיד את האנושות.

מהי למידת מכונה?

כולנו יודעים כי נתונים יכולים להיות שימושיים. בין אם זה לדעת איזה מסלול לעבור בדרך למשרד או לפקוח עין על בריאותנו, נתונים מודיעים על החלטותינו ומדריכים אותנו דרך החיים. אך אנו מייצרים כל כך הרבה כל יום עד שהפך להיות בלתי אפשרי עבורנו בני האדם לנתח.

לכן עלינו להשיג מכונות שיעשו לנו את ההרמה הכבדה.

של גוגל קורס למידת מכונה מהי למידת מכונה? הקורס החינמי של גוגל מפרק את זה בשבילךגוגל עיצבה קורס מקוון בחינם כדי ללמד את היסודות של למידת מכונה. קרא עוד מסכם למידת מכונה כ"שימוש בנתונים כדי לענות על שאלות. " הם מפרקים את זה לשני חלקים: אימונים ותחזיות. דמיין שיש לך אוסף של תמונות הכוללות צורות שרצית להכיר. אם התמונות מוזנות באלגוריתם למידת המכונה, המערכת מתחילה ללמוד את התכונות של אותה צורה.

כאשר היא נתקלת בתמונה חדשה, משווים את הצורה מול האלמנטים מנתוני האימונים בכדי לקבוע אם מדובר בהתאמה.

למרות שאולי אינך מזהה זאת, תוצאות חיפוש מותאמות אישית, רשימות השמעה של Spotify והמלצות על מוצרי אמזון הן גם תוצאה של למידת מכונה. נטפליקס אפילו משתמשת באלגוריתמים למידת מכונה התאם אישית את גרסאות הכריכה שהוצגת.

מהי למידה עמוקה?

למרות שאיננו מבינים היטב את האינטליגנציה, מדענים הצליחו להראות שהמוח מייצר מידע באמצעות רשת מורכבת של נוירונים. המוח שלנו מורכב מחיבורים חשמליים אלה היוצרים מסלולי עצבים. מסלולים אלה נושאים מידע סביב גופנו המאפשר לנו לנוע, לנשום ולחשוב.

עם זאת, אם כל אחד מהמסלולים העצביים הללו היה בלתי תלוי זה בזה, זמני התגובה שלנו היו איטיים להפליא, ואולי לא נוכל ליצור קשרים בין מחשבות. הצלחת המערכת נובעת מהקשר בין כל המסלולים הללו, ומולידה עיבוד נתונים במקביל.

למידה עמוקה היא שיטה לשכפול רשת צפופה של נוירונים. על ידי טיפול בזרמי נתונים מרובים בבת אחת, מחשבים הצליחו להפחית את הזמן שנדרש לעיבוד נתונים באופן משמעותי. יישום טכניקה זו על למידה עמוקה הוליד אותה רשתות עצביות מלאכותיות מהן רשתות עצביות וכיצד הן עובדות?רשתות עצביות הן הדבר הגדול הבא כשמדובר בחישובים כבדים ואלגוריתמים חכמים. הנה איך הם עובדים ומדוע הם כל כך מדהימים. קרא עוד .

רשתות אלה מורכבות מסדרת צמתים. ישנם צמתי קלט לקבלת נתונים, צמתי פלט עבור הנתונים המתקבלים ושכבות צמתים מוסתרים באמצע. המטרה היא להפוך את נתוני הקלט למשהו שצמתי הפלט יכולים להשתמש בהם. כאן נכנסים השכבות הנסתרות. ככל שהנתונים מתקדמים דרך צמתים מוסתרים אלה, הרשת העצבית משתמשת בלוגיקה כדי להחליט לאיזה צומת להעביר את הנתונים הלאה.

למידת מכונה לעומת AI לעומת למידה עמוקה

בעוד שלמידת מכונות היא כלי רב עוצמה שעוזר לנו להבין את הכמויות העצומות של הנתונים שאנו יוצרים, הוא אינו מגלה מחשבה עצמאית. האלגוריתם מתוכנן על ידי מתכנתים, והם קובעים את הכללים שעל מערכת למידת המכונה לפעול. להטיות של היזמים, בין אם הם מודעים ובין אם לא, יש השלכות.

אחד המפלסות המשמעותיים הראשונים ללימוד מכונות באדיבות אחד המהנדסים של גוגל. בשנת 2015 הוא הבחין שאלגוריתם זיהוי התמונות של החברה תייג אותו ואת חבריו השחורים כגורילות. גוגל התנצלה מייד ויישמה תיקונים לטווח הקצר.

עם זאת, שנתיים לאחר מכן, WIRED דיווחה הפיתרון של גוגל היה להסיר גורילות מנתוני ההדרכה לחלוטין.

מצד שני, למידה עמוקה לוקחת אותנו צעד קרוב יותר לבינה מלאכותית כללית. על ידי ניסיון לשכפל את המוח האנושי באמצעות אוסף של צמתים רב שכבתיים, אין צורך להכשיר מבני למידה עמוקים עם מערך נתונים ראשוני גדול. הם מקבלים החלטות על סמך המידע שנמסר וההיגיון של המערכת.

כי קבלת ההחלטות של רשת ניטרלית אינה שקופה אולי נראית לא נמרצת, אך פירוש הדבר שהיא מצליחה לשכפל את האינטליגנציה האנושית. למשל, אנו אפילו לא מבינים היטב כיצד אנו מגיעים למחשבות וההחלטות שלנו.

בינה מלאכותית לכולם

בסופו של דבר, אין צורך להשוות למידת מכונה לעומת AI, או למידה עמוקה לעומת למידת מכונה, מכיוון שכולם משמשים למטרות שונות. AI מתאר את המושג אינטליגנציה בסגנון אנושי במכונות, בעוד שלמידת מכונה ולמידה עמוקה הם מאמצים ליצירת AI כללי.

זה לא אומר שתחום ה- AI מופשט לחלוטין. גוגל עושה שימוש במערכות הנתונים המסיביות שלה על ידי הוספת AI כמעט לכל המוצרים שלה. Gmail היה לאחרונה מחודש עם תגובות חכמות, בעוד ש- DI-AI של החברה מתגלגל ברחבי ארה"ב ויכול לטפל בשיחות טלפון בשמך. אבל הם לא היחידים שיכולים להיכנס למשחק ה- AI.

אתה יכול לנסות את זה בעצמך ברגע זה ניסויי AI המקוונים של גוגל 5 הניסויים הטובים ביותר של Google AI לחקר בינה מלאכותיתלגוגל יש כמה ניסויי AI שאתה יכול לשחק איתם ברגע זה. בזכות למידת מכונה הם יכולים לשנות את העולם של מחר בעזרתכם. קרא עוד .

קרדיט תמונה: sdecoret /Depositphotos