Close Menu
Blog technologiczny Web-News.plBlog technologiczny Web-News.pl
  • Aktualności
    • Internet
  • Bezpieczeństwo
  • Hardware
    • Laptopy
    • Sprzęt satelitarny
    • Smartfony
    • Tablety
  • Poradniki
  • Programowanie
  • Software
    • Aplikacje
    • Gry
  • Testy
    • Testy tabletów
    • Testy smartfonów
  • Rankingi
Popularne

Wybór smartwatcha z ciśnieniomierzem dla zdrowia

2025-05-18

Zarabiaj na AI w 2025 roku – Odkryj nowe możliwości

2025-05-17

Najlepsze powerbanki powyżej 20000 mAh

2025-05-20
Facebook X (Twitter) Instagram
Facebook X (Twitter) Instagram
Blog technologiczny Web-News.plBlog technologiczny Web-News.pl
  • Aktualności
    • Internet
  • Bezpieczeństwo
  • Hardware
    • Laptopy
    • Sprzęt satelitarny
    • Smartfony
    • Tablety
  • Poradniki
  • Programowanie
  • Software
    • Aplikacje
    • Gry
  • Testy
    • Testy tabletów
    • Testy smartfonów
  • Rankingi
Blog technologiczny Web-News.plBlog technologiczny Web-News.pl
Strona główna » Uczenie maszynowa, a sztuczna inteligencja – różnice
Aktualności

Uczenie maszynowa, a sztuczna inteligencja – różnice

RedakcjaBy Redakcja2023-06-155 Mins Read
Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
Podziel się
Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

Wraz z kolejnymi wdrożeniami z zakresu AI, powstaje wiele nieporozumień co do sposobu jej działania. Przez jednych sztuczna inteligencja postrzegana jest jako futurystyczna, humanoidalna maszyna, a z drugiej strony dość często bywa mylona z procesem prostego uczenia maszynowego. Jakie istnieją różnice pomiędzy machine learning a AI? Eksperci Symfonii wyjaśniają, co odróżnia te systemy.

openai

Ze sztuczną inteligencją można spotkać się wszędzie. Często nieświadomie, jej zasoby wykorzystywane są nawet w codziennych czynnościach, jak wskazówki Siri czy system poleceń Netflix. Z uwagi na to, że AI staje się coraz bardziej powszechne, samo pojęcie sztucznej inteligencji zaczyna być rozmyte i nieprecyzyjne. Czym właściwie jest AI i co mieści się w jej ramach?

Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) służy do tworzenia systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które standardowo wymagają inteligencji ludzkiej. Składa się ona z dwóch głównych gałęzi: ogólnej sztucznej inteligencji (AGI) i wąskiej sztucznej inteligencji (ANI).

AGI odnosi się do systemów, które posiadają ogólną inteligencję, czyli zdolność do wykonywania dowolnego zadania typowo ludzkiego. Można powiedzieć, że jest to wyidealizowany model AI, który posiada wiedzę z różnych dziedzin, jest kreatywny i elastyczny w podejmowaniu decyzji. Często jest przedstawiany jako cel, do którego dąży AI. To właśnie AGI ma przekroczyć granice wąskiej inteligencji i stworzyć prawdziwie inteligentne maszyny.

ANI natomiast koncentruje się na tworzeniu systemów, które są wyspecjalizowane w wykonywaniu konkretnych zadań. Mają ograniczone zakresy działania i nie posiadają zdolności przystosowawczych lub podejmowania decyzji poza określonym obszarem. Przykładem ANI mogą być systemy do identyfikacji mowy, rozpoznawania obrazów czy autonomiczne samochody. Są one bardzo skuteczne w swojej dziedzinie, ale nie wykazują ogólnej inteligencji.

– Tak naprawdę, mówiąc o AI, większość z nas ma na myśli AGI, co możemy nazwać generalną sztuczną inteligencją. Jej istotą nie jest specjalizacja, ale maksymalna uniwersalność. Rozwiązania z zakresu AGI nie będą projektowane z myślą o realizacji konkretnych procesów. Powinny być zdolne do samouczenia się i w konsekwencji realizowania dowolnego zadania. AGI będzie więc najbardziej zbliżona do tego, z czym intuicyjnie kojarzymy AI, bo najbardziej przypomina naszą ludzką, uniwersalną inteligencję. Choć sama idea znana jest już od kilkudziesięciu lat, to nadal jesteśmy daleko od stworzenia choćby działającego prototypu – mówi Aneta Jarczyńska, dyrektor ds. rozwoju produktu i komercjalizacji w Symfonii.

Machine learning (ML) jest z kolei jedną z kluczowych technik wykorzystywanych w AI, zarówno w AGI, jak i ANI. Jest to proces, w którym komputer jest trenowany na podstawie danych, aby wykrywać wzorce, uczyć się na ich podstawie i podejmować decyzje. Należy jednak pamiętać, że uczenie maszynowe może działać samodzielnie, poza obszarem sztucznej inteligencji.

– Celem uczenia maszynowego jest chociażby projektowanie prognoz, dlatego czasami nazywa się je również analizą predykcyjną. Odpowiednie algorytmy mają pozwolić oprogramowaniu na zautomatyzowanie procesu pozyskiwania i analizy danych. Prognozy kierują następnie milionami decyzji operacyjnych. Na przykład, przewidując, którzy klienci najprawdopodobniej zrezygnują ze świadczonych usług, firma może zachęcić ich do pozostania. Należy jednak pamiętać, że ML nie jest cyfrową kryształową kulą, z której można bezbłędnie wywróżyć przyszłość – dodaje Robert Zyskowski, dyrektor ds. technologii/Symfonia Group CTO.

Problemem, z którym obecnie zmaga się świat technologii, jest niedostrzeganie różnic pomiędzy uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją.

Pojęcia sztucznej inteligencji są często mylone przez ludzi ze względu na popularność terminu AI i jego zastosowanie w różnych kontekstach. W mediach często mówi się o AI jak o synonimie AGI, co budzi oczekiwania na inteligencję przewyższającą ludzką. Jednak większość obecnie dostępnych technologii to systemy ANI, które są wąsko wyspecjalizowane i nie mają ogólnej inteligencji.

Inną przyczyną powszechnej mylności jest fakt, że uczenie maszynowe jest często stosowane w tworzeniu systemów AI. Wiele funkcjonalności ANI jest opartych na ML i korzysta z technik takich jak sieci neuronowe, aby nauczyć się wykonywać konkretne zadania. Ta bliskość pomiędzy dwoma terminami sprawia, że niektórzy ludzie mylą te pojęcia lub używają ich zamiennie.

– Ważną lekcją, którą powinniśmy odrobić jest to, by przestać idealizować i hiperbolizować działania sztucznej inteligencji i odróżniać ją od uczenia maszynowego. Można powiedzieć, uczenie maszynowe jest techniką stosowaną w ramach sztucznej inteligencji, ale nie każda procedura AI opiera się wyłącznie na uczeniu maszynowym. Przykładowo, istnieją systemy AI, które są oparte na regułach i logice. Mogą być programowane w taki sposób, aby wykonywały określone zadania i podejmowały decyzje na podstawie zestawu zasad. W związku z tym, choć ML jest ważnym narzędziem i techniką w AI, sztuczna inteligencja obejmuje również inne podejścia i metody. Na pewno warto nauczyć się je rozróżniać i to, co jest uczeniem maszynowym wprost tak nazywać, by nie zostało doszczętnie pochłonięte przez pięknie, często nierealistyczne wyobrażenie, jakie mamy o AI – komentuje Robert Zyskowski.

Machine learning przynosi spektakularne wyniki w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy i analiza danych. Te osiągnięcia są często prezentowane w mediach jako postęp w dziedzinie AI, co jeszcze bardziej wzmacnia myślenie, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to synonimy. W rezultacie, ML zdobyło popularność i stało się głównym aspektem publicznego zainteresowania z zakresu AI.

Należy pamiętać, że chociaż machine learning jest ważnym narzędziem i techniką w AI, sztuczna inteligencja obejmuje również inne podejścia i metody. Uczenie maszynowe natomiast może być używane jako samodzielna technika w różnych dziedzinach, niekoniecznie związanych z AI.

sztuczna inteligencja uczenie maszynowe

Podobne

Świadomość sztucznej inteligencji

Świadomość sztucznej inteligencji

2024-01-23
Końcówka letnich wyprzedaży – bezpieczniejsze zakupy dzięki sztucznej inteligencji

Końcówka letnich wyprzedaży – bezpieczniejsze zakupy dzięki sztucznej inteligencji

2023-08-24
Groźne aplikacje udające ChatGPT

Groźne aplikacje udające ChatGPT

2023-05-27
Add A Comment
Leave A Reply Cancel Reply

Aktualności

Najlepsze seriale, które warto zobaczyć na Max

2025-05-23

Najtańsze Smartfony 2025: Przegląd i Poradnik

2025-05-22
hosting

Hosting z płatnością miesięczną – elastyczne rozwiązanie dla dynamicznych projektów

2025-05-22
Popularne

Wybór smartwatcha z ciśnieniomierzem dla zdrowia

Zarabiaj na AI w 2025 roku – Odkryj nowe możliwości

Najlepsze powerbanki powyżej 20000 mAh

Facebook X (Twitter) Instagram Pinterest
  • O serwisie
  • Kontakt
  • Polityka prywatności

Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.