Машинно обучение (ML) срещу изкуствен интелект (AI) – каква е разликата?
На кого му пука за разликата между изкуствен интелект и машинно обучение?
Честно казано, не ми пукаше много и не виждах причина да губя времето си, за да разбера нещо, което със сигурност щеше да се окаже незначителна и безполезна информация.
Разбира се, веднага щом се запознах по-подробно с темата, предварителните ми представи се оказаха много погрешни.
В този момент е съвсем ясно, че изкуственият интелект е бъдещето, така че е логично да се счита, че доброто познаване на темата е нещо добро. И обратното, невежеството е нещо лошо.
За да се подготвим за една реалност, препълнена с тези технологии, е време да се уверим, че разбираме основите на изкуствения интелект – една от централните сили, които ще преобразуват нашето общество.
Разбирането на разликите между тези термини и, по-широко, разбирането на обхвата на това, което те включват, дава незабавна яснота и възможност за по-добро прилагане на инструментите, с които разполагаме. Накратко, информацията е сила.
И така... да започваме!
Каква е разликата между ML и AI?
В общи линии, изкуственият интелект е машина, способна да проявява някои характеристики или форми на човешкия интелект.
Поради широкия обхват на това определение, то включва всичко – от основното машинно обучение (което ще обясним накратко) до напълно съзнателни роботи-властелини.
Ето защо е разумно да започнем с определянето на някои ключови различия между изкуствения интелект и машинното обучение.
Тъй като изкуственият интелект е най-широкият от термините, е време да станем по-конкретни.
Нека поговорим за машинно обучение и дълбоко обучение.
Първо, нека хвърлим един поглед върху визуализацията на връзката между всички тези концепции.
В основата си машинно обучението е просто „модел за прогнозиране“. То разполага с (а) данни, от които се учи, и (б) алгоритъм, който извършва самото обучение.
Алгоритъмът е просто набор от правила, които казват на кода какво да очаква (данни за X или Y) и какво да прави с тях.
Качеството на алгоритъма за машинно обучение е всичко при определянето на неговата полезност. Ако правилата са нелогични или силно ограничаващи, той не може да предостави полезна информация.
Лесно е да се почувствате заплашени от огромната техническа дълбочина на тази област – дървета на решения, усилващо обучение и байесовски мрежи са само някои от многото области – но ще се справите, ако просто запомните следното:
Машинното обучение е, по същество, просто набор от правила за това как да се разбере смисъла на постъпващите данни.
Ако искате да създадете инструмент, който да запомня GPS маршрути, за да помага на шофьорите, той трябва да знае законите за еднопосочните пътища. В противен случай може да започне да запомня някои много бързи маршрути, които не са толкова удобни, колкото изглеждат на пръв поглед.
Когато обаче правилата отразяват дълбоко и нюансирано разбиране на всяка променлива в играта, машинното обучение може да направи това, което изглежда невъзможно.
Традиционно предоставянето на точни прогнози за времето е било една от най-трудните части от работата на проектния мениджър. Мнозина обаче са изненадани да открият, че машините са способни да работят на сравнимо ниво.
ClickUp в момента тества ML функционалността с няколко от нашите потребители, за да предскаже какви действия е вероятно да предприеме даден индивид. Това позволява предсказване на задачи, което с течение на времето може да имитира човешки характеристики, като субективна оценка на задачите, с достатъчна точност, за да бъде изключително полезно.
Този подход ускорява цикъла на обратна връзка и сме наблюдавали как екипите преминават от полуавтоматизирани към напълно автоматизирани ограничени действия само за няколко седмици. Някои от нещата, които нашите алгоритми могат да постигнат, са:
- Прогнозиране и възлагане на задачи на подходящите членове на екипа
- Автоматично маркиране на потребители в коментари, които са свързани с тях
- Визуализиране на известия и актуализации въз основа на тяхната релевантност за конкретен потребител
- Предсказване и определяне кога сроковете няма да бъдат спазени и коригиране на прогнозното време за изпълнение на задачите.
Бонус: Алтернативи на Copy AI
Платформите за управление на проекти и производителност се променят бързо, но ML/AI определено е тенденция в управлението на проекти, която е тук, за да остане.
Ще отнеме известно време, докато напълно разберем как тези нови технологии ще повлияят на управлението на проекти, но колкото по-бързо се адаптира вашият бизнес, толкова по-съгласувани ще бъдат членовете на екипа ви за успеха на проекта.
Вярваме, че бъдещето ще принадлежи на онези, които са най-способни да се възползват от наличните възможности, като ML и ефективният AI са сред най-непосредствените.