В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Искусственный интеллект (ИИ) — одно из самых модных словечек 2020 года, и в будущем он будет становиться все более популярным, поскольку мы начнем в полной мере использовать его потенциал. Те, кто плохо знаком с этой темой, могут задаться вопросом, почему вы почти всегда видите понятие «искусственный интеллект» в сочетании с «машинным обучением»?

Кто они такие? Насколько они разные? Где они могут применяться в промышленных условиях? Почему они так важны? Подобно многим другим терминам, возникшим благодаря Индустрии 4.0, искусственный интеллект и машинное обучение, похоже, часто злоупотребляют и применяют неправильно. В этой статье делается попытка разъяснить разницу без какой-либо маркетинговой шумихи.

Определение искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект техника, позволяющая машинам имитировать поведение человека. Машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, использующее статистические методы для улучшения с течением времени по мере накопления опыта. Существует множество типов искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, распознавание изображений и умных роботов.

Искусственный интеллект способен чувствовать, рассуждать и учиться . Машинное обучение, лежащее в основе многих систем искусственного интеллекта, способно только предсказывать результаты. . Хотя машинное обучение может выявлять различия в шаблонах данных, оно никогда не поймет, что на самом деле делает. ИИ будет использовать результаты машинного обучения вместе с другими аналитическими методами, чтобы достичь определенного уровня интеллекта.

Схема взаимосвязей:искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Разница

Задача машинного обучения — принимать бинарные решения. Что-то либо правда, либо нет. Со временем метод, используемый для принятия решения, совершенствуется, что приводит к большей уверенности в правильности решения. Распознавание лиц — классический пример машинного обучения. Либо ты, либо не ты на картинке. Искусственный интеллект, с другой стороны, использует комбинированные решения многих входов, чтобы улучшить их все. Он опирается на множество различных аспектов решений. Если вы часто появляетесь на фотографиях с другим человеком, искусственный интеллект извлечет уроки из этого опыта и обновит алгоритм машинного обучения, чтобы улучшить процесс принятия решений.

Приложение

Наиболее распространенным применением машинного обучения является распознавание образов. . Используя обучение с учителем, алгоритм машинного обучения получает надежный набор данных. Двумя наиболее распространенными методами обучения являются регрессия и дерево решений. Программист определяет условия, которые представляют интерес. Затем алгоритм будет искать подобные условия в будущем.

Системы машинного обучения часто применяются для мониторинга состояния активов. Например, анализ вибрации используется для обнаружения проблем с подшипником во вращающемся оборудовании. Используя машинное обучение, алгоритм получает большой набор данных о вибрации, возможно, за несколько лет, и выявляет закономерности в данных. Программист определит случаи отказа подшипника в наборе данных. Система примет решение вместе с уровнем уверенности. Например, система может быть на 90 % уверена, что подшипник выйдет из строя в течение шести недель.

Искусственный интеллект вступает в эту ситуацию с помощью других методов анализа данных. . Это может быть введение производственных данных, таких как данные о процессе или данные о качестве. Затем система искусственного интеллекта будет стремиться улучшить алгоритм машинного обучения, чтобы лучше обнаруживать отказы подшипников. Он также имеет возможность обеспечить наилучшие условия для достижения желаемого результата. Возможно, есть запланированное отключение через восемь недель. Система искусственного интеллекта создаст условия, необходимые для повышения вероятности того, что подшипник не выйдет из строя до этого момента.

Важность

Методы машинного обучения и искусственного интеллекта станут критически важными для успеха в производстве. Благодаря возможности сбора большего количества данных и использованию аналитических инструментов лучшее решение может быть принято быстрее . Это значительно повысит как операционную, так и деловую эффективность. Процессы можно улучшить, оптимизируя одни параметры и ограничивая другие значения, например, максимизируя эффективность при сохранении качества. Решения о покупке могут быть оптимизированы в различных рыночных условиях. Как отмечалось выше, оборудование можно эксплуатировать на оптимизированных уровнях.

Заключение

Слово предостережения, прежде чем пытаться внедрить искусственный интеллект и машинное обучение. Хотя их использование в вашем бизнесе дает много преимуществ, они не должны быть первым шагом в вашей цифровой трансформации. . Вам понадобится система со значительной вычислительной мощностью. Рекомендуется изучить облачную архитектуру, поскольку эти системы можно масштабировать в соответствии с потребностями вашего приложения.

Качество данных также имеет решающее значение для успеха этих усилий. Поговорка «Мусор на входе, мусор на выходе», безусловно, применима. Но как только ваши данные будут правильными и организованными, и у вас будет возможность их обрабатывать, искусственный интеллект, использующий машинное обучение, наверняка приведет к вышеупомянутым результатам.