Искусственный интеллект против машинного обучения: ключевые различия объяснены

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых больших модных слов 2020 года и будет только продолжать становиться более популярным в будущем, когда мы начнем полностью капитализировать на его потенциале. Для тех, кто новичок в теме, вы можете удивляться, почему вы почти всегда видите концепцию «искусственный интеллект», сопровождаемую «машинным обучением»?

Что они? Как они отличаются? Где они могут быть применены в промышленной настройке? Почему они так важны? Подобно многим другим терминам, возникшим через Индустрию 4.0, искусственный интеллект и машинное обучение кажутся часто переиспользуемыми и неправильно применяемыми. Эта статья пытается прояснить разницу без какого-либо маркетингового хайпа.

Определения ИИ и МО

Искусственный интеллект — это техника, позволяющая машинам имитировать человеческое поведение. Машинное обучение (МО) — подмножество ИИ, использующее статистические методы для улучшения со временем по мере накопления опыта. Существует много типов искусственного интеллекта, охватывающих темы вроде обработки естественного языка, распознавания изображений и умных роботов.

Искусственный интеллект имеет способность воспринимать, рассуждать и учиться. Машинное обучение, которое является основой многих систем искусственного интеллекта, имеет только способность делать предсказания результатов. Пока МО может идентифицировать различия в паттернах данных, оно никогда не поймет, что оно на самом деле делает. ИИ будет использовать результаты машинного обучения, вместе с другими аналитическими методами, чтобы прийти к некоторому уровню интеллекта.

Различия

Машинное обучение поставлено задачей принимать бинарные решения. Что-то либо правда, либо нет. Со временем метод, используемый для принятия решения, улучшается, ведущий к большей уверенности, что решение правильное. Распознавание лиц — классический пример машинного обучения. Это либо вы, либо не вы на фотографии. Искусственный интеллект, с другой стороны, использует комбинированные решения многих входов для улучшения всех их. Он черпает из многих разных аспектов решений. Если вы часто появляетесь на фотографиях с другим человеком, искусственный интеллект выучит из этого опыта и обновит алгоритм машинного обучения для улучшения процесса принятия решения.

Применение

Самое распространенное применение машинного обучения — распознавание паттернов. Используя обучение с учителем, алгоритму машинного обучения предоставляется надежный набор данных. Два самых распространенных метода обучения — регрессия и дерево решений. Программист идентифицирует условия, которые представляют интерес. Алгоритм затем будет искать похожие условия в будущем.

Системы машинного обучения часто применяются для мониторинга здоровья активов. Например, вибрационный анализ используется для обнаружения проблем с подшипником во вращающемся оборудовании. Используя машинное обучение, алгоритму предоставляется большой набор вибрационных данных, возможно, нескольких лет, и идентифицируются паттерны в данных. Программист идентифицирует времена, когда отказ подшипника произошел в наборе данных. Система примет решение вместе с уровнем уверенности. Например, система может быть на 90% уверена, что подшипник откажет в течение шести недель.

Где искусственный интеллект входит в эту ситуацию — через использование других методов аналитики данных. Это может быть внедрение производственных данных, вроде процессных данных или данных качества. Система ИИ затем будет стремиться улучшить алгоритм машинного обучения для лучшего обнаружения отказов подшипников. Она также имеет способность предоставлять лучшие условия для достижения некоторого желаемого результата. Возможно, есть запланированная остановка через восемь недель. Система ИИ предоставит условия, необходимые для повышения вероятности того, что подшипник не откажет до того времени.

Важность

Техники МО и ИИ станут критическими для успеха в производстве. Через способность захватывать больше данных и использование аналитических инструментов, лучшие решения могут быть приняты быстрее. Это драматически улучшит как операционную, так и бизнес-эффективность. Процессы могут быть улучшены оптимизацией определенных параметров при ограничении других значений — например, максимизация эффективности при поддержании качества. Покупательские решения могут быть оптимизированы при варьирующихся рыночных условиях. Как отмечено выше, оборудование может быть эксплуатировано на оптимизированных уровнях.

Заключение

Слово предостережения перед попыткой внедрить искусственный интеллект и машинное обучение. Хотя есть много выгод от их использования в вашем бизнесе, они не должны быть первым шагом в вашей цифровой трансформации. Вам понадобится система, имеющая значительное количество вычислительной мощности. Рекомендуется исследовать облачную архитектуру, так как эти системы могут быть масштабированы для встречи потребностей вашего приложения.

Качество данных также критично для успеха этих усилий. Пословица «garbage in, garbage out» (мусор на входе — мусор на выходе) определенно применима. Но как только ваши данные правильны и организованы, и у вас есть сила их обработать, искусственный интеллект, использующий машинное обучение, определенно приведет к вышеупомянутым результатам.