ხელოვნური ინტელექტი vs. მანქანათმცოდნეობა

ხელოვნური ინტელექტი არის ყოვლისმომცველი ტერმინი, რომელიც გამოიყენება ადამიანებში არსებული სტილისა და სახის ვირტუალური „ინტელექტის“ მრავალი განსხვავებული ტიპის აღსაწერად. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, მაგრამ ეს არ არის A.I-ს სტილი და სახეობა. ჩვენ ვხედავთ ტელევიზორში ან ფილმებში; მანქანათმცოდნეობა არის პროცესი, რომელიც გამოიყენება ვირტუალური ინტელექტის შესაქმნელად.

რა არის ხელოვნური ინტელექტი?

ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერის ინტელექტუალური შესაძლებლობების საზომი. მაგრამ არ არსებობს სამეცნიერო ორგანო, რომელიც გადაწყვეტს, რა არის თუ არა, ტექნიკურად, ხელოვნური ინტელექტი; ტერმინს განსაზღვრავს ის, ვინც მას იყენებს.

The ენციკლოპედია Britannica განსაზღვრავს ხელოვნურ ინტელექტს როგორც "ციფრული კომპიუტერის ან კომპიუტერით კონტროლირებადი რობოტის უნარი შეასრულოს ჩვეულებრივ დაკავშირებული ამოცანები გონიერ არსებებთან.“ ამ გაგებით, კომპიუტერი, რომელსაც შეუძლია წინასწარმეტყველება, ხელოვნურია ინტელექტუალური.

თუმცა, ბრიტანიკა აგრძელებს აღნიშნავს, რომ „ტერმინი ხშირად გამოიყენება სისტემების განვითარების პროექტზე, რომელიც აღჭურვილია ადამიანებისთვის დამახასიათებელი ინტელექტუალური პროცესები, როგორიცაა მსჯელობის უნარი, მნიშვნელობის აღმოჩენა, განზოგადება ან სწავლის უნარი. გამოცდილება."

პოპულარულ კულტურაში ჩვენ ვხედავთ სრულიად ადამიანურ ანდროიდებს, რომლებიც საუბრობენ, ფიქრობენ და გრძნობენ ისევე, როგორც ჩვენ ადამიანები. ანდროიდები, ან რობოტები, ამ ტიპის, ასევე ხელოვნური ინტელექტის ფორმებია, მაგრამ ისინი ბევრად უფრო მაღალი დონის A.I. რაც მოითხოვს უფრო დაბალი დონის A.I.-ს, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა, მუშაობა.

რა არის მანქანათმცოდნეობა?

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერის ინტელექტუალური შესაძლებლობების საზომი, მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერებში ინტელექტუალური შესაძლებლობების შესაქმნელად.

Investopedia განსაზღვრავს მანქანურ სწავლებას, როგორც „კონცეფციას, რომლის გარეშეც კომპიუტერულ პროგრამას შეუძლია ისწავლოს და მოერგოს ახალ მონაცემებს ადამიანის ჩარევა." მაგალითი, რომელიც თქვენ, სავარაუდოდ, გამოიყენეთ არის, როდესაც ეძებთ კონკრეტულ ფოტოებს თქვენი ტელეფონის ფოტოში ბიბლიოთეკა. შეგიძლიათ მოძებნოთ „ხე“ და ხეების სურათები გამოჩნდება ისე, რომ ტელეფონს არ უთქვამთ: „ეს არის ხე“.

მანქანათმცოდნეობა იკვებება ურთიერთდაკავშირებული კომპიუტერების ან სუპერკომპიუტერების ჰაბებით, რომლებიც ამუშავებენ უამრავ მონაცემს, რათა ავარჯიშონ პროგრამა, რომ მისცეს კონკრეტული გამომავალი მოცემული შეყვანით.

ხელოვნური ინტელექტის მაგალითები vs. მანქანათმცოდნეობა

2011 წელს ახალი კონკურენტი. IBM-ის Watson სუპერკომპიუტერი დაამარცხა გრძელვადიანი ორი ჩემპიონი საფრთხე თამაშის შოუ.

ოთახის ზომის ამ აპარატს შეეძლო უკეთ გაეგო და უპასუხა შოუსთვის დამახასიათებელ რთულ, სპეციფიკურ კითხვებს, ვიდრე იმ დროის შოუს საუკეთესო მოთამაშეებს. უოტსონი ხელოვნური ინტელექტის მაგალითია.

IBM გთავაზობთ სერვისს ე.წ IBM Watson Machine Learning ეს საშუალებას აძლევს მესამე მხარეებს გამოიყენონ თავიანთი ტექნოლოგია, რათა შექმნან, მოამზადონ და გამოსცადონ წინასწარმეტყველური პროგრამული უზრუნველყოფა, როგორიცაა Watson სუპერკომპიუტერი.

უოტსონს სჭირდება დამოუკიდებლად "გაიგოს" და "უპასუხოს" ადამიანის წერილს და მეტყველებას, რაც მანქანური სწავლის მაგალითია.

უოტსონი, სუპერკომპიუტერი, არის ხელოვნური ინტელექტი, ხოლო მისი უნარი ენის "გაგება". და მისი გამოყენებით პასუხი მანქანური სწავლაა, ისევე როგორც ციფრული ასისტენტი, როგორიც Alexa იყენებს სასაუბროდ შენ.

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ეს ფილმებშია ასახული, ბევრად უფრო განვითარებულია, ვიდრე IBM-ის Watson. თუმცა, მანქანათმცოდნეობა იქნება უმაღლესი დონის A.I.-ს მნიშვნელოვანი კომპონენტი, როგორიცაა რობოტები და ანდროიდები, ისევე როგორც Watson-ის განუყოფელი კომპონენტი.