A mesterséges intelligencia (AI – Artificial Intelligence) és a gépi tanulás (ML – Machine Learning) szorosan kapcsolódnak egymáshoz, de eltérő fogalmak. Az alábbiakban bemutatom a fő különbségeket:
1. Fogalmi különbség
Mesterséges intelligencia (AI): Egy szélesebb tudományág, amelynek célja olyan rendszerek létrehozása, amelyek képesek emberi intelligenciához hasonló módon gondolkodni, tanulni, érvelni és problémákat megoldani. Az MI különböző technikákat alkalmazhat, például szabályalapú rendszereket, logikai érvelést, gépi tanulást, mélytanulást, neurális hálózatokat és egyéb módszereket.
Gépi tanulás (ML – machine learning): Az MI egyik alágazata, amely specifikusan arra fókuszál, hogy számítógépes rendszerek adatból tanuljanak anélkül, hogy explicit programozásra lenne szükség. A gépi tanulás algoritmusai példákat vagy mintákat használnak arra, hogy javítsák teljesítményüket és előrejelzéseket készítsenek.
2. Cél
AI célja: Általánosan intelligens rendszerek létrehozása, amelyek képesek összetett döntések meghozatalára, természetes nyelvi feldolgozásra, képek és hangok felismerésére, valamint az emberekhez hasonlóan cselekvésre.
ML célja: Az, hogy az adatokból mintákat ismerjen fel és tanuljon, így automatikusan javítsa az előrejelzéseit vagy döntéseit anélkül, hogy előre definiált szabályokra lenne szükség.
3. Technológiai különbség
AI eszközei: Az MI nemcsak gépi tanulást használ, hanem számos más technikát is, például:
- Szabályalapú rendszerek
- Genetikus algoritmusok
- Logikai érvelés
- Szimulációk és optimalizációk
ML eszközei: A gépi tanulás leginkább különféle algoritmusokra támaszkodik, mint például:
- Lineáris regresszió
- Döntési fák
- Közeli szomszédok (KNN)
- Mélytanulás (deep learning), amely neurális hálózatokat használ
4. Alkalmazási területek
AI alkalmazásai: Az MI általánosabb és szélesebb körben alkalmazható területeken, például:
- Virtuális asszisztensek (pl. Siri, Alexa)
- Önállóan működő rendszerek (pl. önvezető autók)
- Játékstratégiák (pl. Go vagy sakk)
ML alkalmazásai: A gépi tanulás speciálisabban alkalmazható a következő területeken:
- Ajánlórendszerek (pl. Netflix ajánlói)
- Képfelismerés (pl. arcfelismerő rendszerek)
- Szövegfeldolgozás (pl. e-mail spam szűrők)
5. Működés
AI működése: Az MI rendszerek feladatok széles skáláját oldják meg. Egy MI rendszer képes lehet úgy viselkedni, mint egy ember, de ehhez nem mindig szükséges gépi tanulás. Az MI algoritmusai explicit szabályokon is alapulhatnak.
ML működése: A gépi tanulás modellek adatokból építenek fel előrejelzéseket vagy mintákat. Ezek az algoritmusok addig javítják magukat, amíg el nem érik a kívánt teljesítményt. Működésük alapja a folyamatos tanulás.
6. Példák
AI példa: Egy önvezető autóban a mesterséges intelligencia feladata az, hogy a különféle érzékelők adatainak feldolgozásával döntéseket hozzon, például mikor kell megállni, kikerülni egy akadályt, vagy követni a forgalmi szabályokat. Ehhez használhat szabályalapú rendszereket és gépi tanulást egyaránt.
ML példa: Egy gépi tanulás alapú alkalmazás lehet egy arcfelismerő szoftver, amely sokféle arc képét elemzi, hogy megtanulja, hogyan ismerje fel az arcokat különböző körülmények között.
Összegzés
A mesterséges intelligencia egy tágabb fogalom, amely magába foglalja minden olyan rendszert és technológiát, amely képes utánozni az emberi intelligenciát és döntéseket hozni.
A gépi tanulás az MI egy részhalmaza, amely az adatokból való tanulásra és a prediktív modellek készítésére koncentrál.
Az MI tehát egy átfogóbb koncepció, míg az ML egy specifikus technika, amely az MI-rendszerek tanulási képességeinek megvalósítására szolgál.