Qual é a diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina?

Esses dois termos parecem estar relacionados, especialmente em suas aplicações em ciência da computação e engenharia de software. Um é um subconjunto do outro? Uma ferramenta é usada para construir um sistema para a outra? Quais são as diferenças e por que são significativas?

O aprendizado de máquina foi definido por muitas pessoas de maneiras diferentes. Uma definição diz que o aprendizado de máquina (ML) é o campo de estudo que oferece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Dada a definição acima, podemos dizer que o aprendizado de máquina é voltado para problemas para os quais temos (muitos) dados (experiência), dos quais um programa pode aprender e melhorar em uma tarefa.

A inteligência artificial tem muitos outros aspectos, nos quais as máquinas não melhoram as tarefas aprendendo com os dados, mas podem exibir inteligência por meio de regras (por exemplo, sistemas especialistas como Mycin ), lógica ou algoritmos, por exemplo, encontrar caminhos .

O livro Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna mostra mais campos de pesquisa de IA, como Problemas de Satisfação de Restrições , Raciocínio Probabilístico ou Fundamentos Filosóficos .

As definições de Inteligência Artificial podem ser categorizadas em quatro categorias, Pensando Humanamente, Pensando Racionalmente, Agindo Humanamente e Agindo Racionalmente. A figura a seguir (da Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna) esclarecerá essas definições: A definição que eu gosto é de John McCarthy: "É a ciência e a engenharia de fabricação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos que são biologicamente observáveis ​​".





O Machine Learning, por outro lado, é o campo da IA ​​que lida com a criação de software para fazer melhores previsões para a saída sem ser explicitamente programado. Vários algoritmos são usados ​​em um conjunto de dados para prever o futuro. O Machine Learning é orientado a dados e orientado a dados. O Machine Learning é desenvolvido a partir do estudo do reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional da IA.

Em suma, a Inteligência Artificial é um campo da Ciência da Computação que trata de fornecer às máquinas a capacidade de executar tarefas racionais. Processamento de linguagem natural, automação, processamento de imagem e muitos outros fazem parte dele.
O Machine Learning é um subconjunto de IA que é orientado a dados e lida com a previsão. Usado em mecanismos de pesquisa, lista de recomendações do YouTube etc.

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial. Grosso modo, corresponde ao seu lado de aprendizado. Não há definições "oficiais", os limites são um pouco confusos.

Muitos termos têm "principalmente" os mesmos significados e, portanto, as diferenças são apenas de ênfase, perspectiva ou descendência histórica. As pessoas discordam sobre qual rótulo se refere ao superconjunto ou subconjunto; há pessoas que chamarão a AI de ramo da ML e pessoas que chamarão a ML de ramo da AI.

Normalmente, ouço o Machine Learning usado como uma forma de 'estatística aplicada', onde especificamos um problema de aprendizado com detalhes suficientes para que possamos fornecer dados de treinamento e obter um modelo útil do outro lado.

Normalmente, ouço Inteligência Artificial como um termo genérico para se referir a qualquer tipo de inteligência incorporada no ambiente ou no código. Essa é uma definição muito abrangente e outros usam definições mais restritas (como o foco na inteligência geral artificial , que não é específica do domínio). (Levada ao extremo, minha versão inclui termostatos.)

Este também é um bom momento para apontar outros sites StackExchange, Cross Validated e Data Science , que se sobrepõem bastante a essa sessão.

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que é apenas uma pequena parte de seu potencial. É uma maneira específica de implementar a IA amplamente focada em técnicas estatísticas / probabilísticas e técnicas evolutivas. ^Q

Inteligência artificial

Inteligência artificial é " a teoria e o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana " (como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas).

Podemos pensar em IA como o conceito de tomada de decisão não humana ^Q, que visa simular funções cognitivas semelhantes a humanos, como resolução de problemas, tomada de decisão ou comunicação de linguagem.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é basicamente um aprendizado realizado pela implementação de modelos de construção que podem prever e identificar padrões a partir dos dados.

De acordo com a professora Stephanie R. Taylor, da Ciência da Computação, e seu artigo de palestra , e também na página da Wikipedia , 'o aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial e trata da construção e estudo de sistemas que podem aprender com dados ' (como com base nos dados existentes). mensagens de e-mail para saber como distinguir entre spam e não spam).

De acordo com os Oxford Dictionaries , o aprendizado de máquina é " a capacidade de um computador aprender com a experiência " (por exemplo, modificar seu processamento com base nas informações recém-adquiridas).

Podemos pensar em ML como detecção computadorizada de padrões nos dados existentes para prever padrões em dados futuros. ^Q

Em outras palavras, o aprendizado de máquina envolve o desenvolvimento de algoritmos de autoaprendizagem e a inteligência artificial envolve o desenvolvimento de sistemas ou software para imitar o ser humano para responder e se comportar em uma circunstância. ^Quora

Como a Inteligência Artificial é diferente do Machine Learning https://www.linkedin.com/pulse/how-artificial-intelligence-different-from-machine-learning-singh

A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) são dois chavões muito quentes no momento e costumam ser usados ​​de forma intercambiável.

Inteligência Artificial é o conceito mais amplo de máquinas capazes de executar tarefas de uma maneira que consideraríamos "inteligente" e o Machine Learning é uma aplicação atual da IA ​​baseada na ideia de que deveríamos realmente apenas dar acesso às máquinas aos dados e deixá-los aprender por si mesmos.

Você pode encontrar mais informações sobre Machine Learning e Inteligência Artificial.

A IA baseada em teoria é o que levou ao desenvolvimento do Machine Learning. Muitas vezes referido como um subconjunto de IA, é realmente mais preciso pensar nela como a tecnologia de ponta atual.

O Machine Learning está adquirindo conhecimento sobre dados usando alguns algoritmos de autoaprendizagem e a IA é um campo em que a máquina realiza tarefas sem suporte humano com base no conhecimento adquirido através do aprendizado. Então é isso que ML é o subconjunto da IA.

O aprendizado de máquina é uma ciência que envolve o desenvolvimento de algoritmos de auto-aprendizado. Esses algoritmos são de natureza mais genérica e podem ser aplicados a vários problemas relacionados ao domínio.

Inteligência Artificial é uma ciência para desenvolver um sistema ou software para imitar humanos para responder e se comportar em uma circunferência. Como campo com escopo extremamente amplo, a IA definiu seu objetivo em vários blocos. Mais tarde, cada mandril se tornou um campo de estudo separado para resolver seu problema.

Sakthi Dasan Sekar

Inteligência Artificial: Uma propriedade do conhecimento em uma entidade artificial em ação.

Machine Learning: como fazer uma entidade artificial para adicionar informações (aprender) para seu conhecimento

Em palavras simples, a inteligência artificial é um campo da ciência que tenta imitar o comportamento de seres humanos ou outros animais.

O Machine Learning é uma das principais ferramentas / tecnologias por trás da inteligência artificial.

A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) são dois chavões muito quentes no momento e costumam ser usados ​​de forma intercambiável. Eles não são exatamente a mesma coisa, mas a percepção de que são às vezes pode levar a alguma confusão. Então pensei que valeria a pena escrever uma peça para explicar a diferença.

O aprendizado de máquina é uma subárea essencial da inteligência artificial; ele permite que os computadores entrem no modo de auto-aprendizado sem serem explicitamente programados. Quando expostos a novos dados, esses programas de computador podem aprender, crescer, mudar e desenvolver sozinhos.

Primeiro, encontrei o termo MachineLearning muito mais nas minhas aulas de Business Intelligence do que nas minhas aulas de IA.

Meu professor de IA, Rolf Pfeifer, teria dito o seguinte: (depois de um longo discurso sobre o que é a inteligência, como ela pode ser definida, diferentes tipos de inteligência etc.). O ML é mais estático e "burro", desconhece seu ambiente físico e não é feito para interagir com ele, ou apenas de forma abstrata. A IA tem uma certa consciência de seu ambiente e interage com ele de forma autônoma, tomando decisões autônomas com loops de feedback. Desse ponto de vista, o Ugnes Answer seria provavelmente o mais próximo. Além disso, é claro, ML é um subconjunto da IA.

O Machine Learning não é uma inteligência real (imho), é principalmente inteligência humana refletida em algoritmos lógicos e, como diria meu Prof de Business Intelligence: sobre dados e sua análise. O Machine Learning possui muitos algoritmos supervisionados que realmente precisam de humanos para dar suporte ao processo de aprendizado, dizendo o que é certo e o que está errado, para que não sejam independentes. E uma vez aplicados, os algoritmos ficam praticamente estáticos até que os humanos os reajustem. No ML, você tem projetos de caixas pretas e o principal aspecto são os dados. Os dados são recebidos, os dados são analisados ​​("de forma inteligente"), os dados são enviados e o aprendizado na maioria das vezes se aplica a uma fase de pré-implementação / aprendizado. Na maioria dos casos, o ML não se importa com o ambiente em que a máquina se encontra, trata-se de dados.

A IA é simular a inteligência humana ou animal. Seguindo a abordagem do meu professor, a IA não é necessariamente sobre autoconsciência, mas sobre a interação com o ambiente; portanto, para criar a IA, você precisa fornecer aos sensores da máquina a percepção do ambiente, um tipo de inteligência capaz de continuar aprendendo e elementos para interagir com o meio ambiente (armas, etc.). A interação deve ocorrer de maneira autônoma e, idealmente, como nos seres humanos, a aprendizagem deve ser um processo autônomo e contínuo.

Portanto, um drone que varre os campos em um esquema lógico de padrões de cores para encontrar ervas daninhas nas lavouras seria mais ML. Especialmente se os dados forem posteriormente analisados ​​e verificados por humanos ou o algoritmo usado for um algoritmo estático com "inteligência" incorporada, mas não passível de reorganizar ou adaptar-se ao seu ambiente. Um drone que voa de forma autônoma, carrega-se quando a bateria está fraca, procura ervas daninhas, aprende a detectar as desconhecidas e as arranca por si só e as traz de volta para verificação, seria AI ...

Antes de entrar na diferença, é importante esclarecer o que elas significam exatamente.

Inteligência artificial é a ciência e engenharia de fazer com que os computadores se comportem de maneiras que, para imitar o comportamento humano - Andrew Moore

O aprendizado de máquina é o estudo de algoritmos de computador que permitem que os programas de computador melhorem automaticamente com a experiência - Tom Mitchell

Se a Inteligência Artificial está fabricando máquinas para exibir inteligência humana, o aprendizado de máquina é uma abordagem para alcançar essa inteligência artificial na qual a máquina pode aprender sozinha, sem ser explicitamente programada. Simplesmente, o aprendizado de máquina faz parte da IA.

Vamos fazer um teste para descobrir a diferença.

Passo 1: Vou escrever uma palavra e você deve pronunciá-la em voz alta.

A palavra é: Stackoverflow

Boa!!! para que você possa pronunciá-lo perfeitamente

Passo 2: Agora você tem que pronunciar outra palavra.

A palavra é: Worcestershire

Hmmmm !!! achando difícil, mas ainda assim, você o pronuncia, que o torna inteligente.

Então, precisamente, quando você supera as dificuldades, é intelligence.

Mas agora, se eu lhe disser como se pronuncia, e você tentar o mesmo teste, não terá dificuldades ao aprender a pronunciá-lo.

O mesmo é o caso da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquina.

Portanto, a inteligência artificial é uma maneira de mapear a lógica humana, o raciocínio, o entendimento e as habilidades de resolução de problemas.

Enquanto o aprendizado de máquina é lembrar ou prever por padrão, estatística e experiência.

Portanto, a inteligência artificial deve ter habilidades de resolução de problemas, lógica, raciocínio, compreensão, mas ainda assim, você precisa aprender a adquirir essas habilidades, para que o aprendizado de máquina faça parte da inteligência artificial.

Nos jogos de computador, uma IA pode ser: Se o jogador pular, atire. Portanto, a IA pode ser simplesmente um conjunto de instruções claras de comportamento. O programador de IA decidiu de antemão que é melhor atirar quando o jogador está pulando.

O Deep Learning é uma maneira de não definir essas instruções antecipadamente, mas aprendê-las enquanto estão acontecendo; portanto, a IA aprende que é melhor atirar quando um jogador pula. Poderia aprender isso também tentando filmar em outros momentos e diagnosticando que isso tem menos efeito.

Inteligência Artificial significa que você escreve um programa para executar uma determinada tarefa e não está considerando como o usuário individual está usando o programa ou que parte do programa ele está constantemente usando ...

Machine Learning significa que você escreve o mesmo programa e também instrui o programa a sugerir algo que o usuário terá interesse nele ...

O melhor exemplo de Machine Learning é o reconhecimento facial

você escreveu o programa para detectar cores, formas de rostos e, quando reconhece um rosto, pode executar outras tarefas ... É aprendizado de máquina.

mas se você já possui dados de imagens de diferentes faces armazenados no programa e está comparando-o com um usuário e, em seguida, realiza uma determinada tarefa, será Inteligência Artificial