Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí

Strojové učení (ML) vs. umělá inteligence (AI) – jaký je mezi nimi rozdíl?

Koho zajímá rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením?

Upřímně řečeno, moc mě to nezajímalo a neviděl jsem důvod, proč ztrácet čas přemýšlením nad něčím, co bylo jistě jen nepodstatnou a zbytečnou drobností.

Jakmile jsem se tímto tématem zabýval podrobněji, ukázalo se, že moje předem vytvořená představa byla zcela mylná.

V tuto chvíli je zcela jasné, že budoucnost patří umělé inteligenci, takže je logické, že je dobré se v této oblasti dobře orientovat. Naopak neznalost je špatná věc.

Abychom se připravili na realitu zaplavenou těmito technologiemi, je na čase se ujistit, že rozumíme základům umělé inteligence – jedné z hlavních sil, které mají potenciál přetvořit naši společnost.

Porozumění rozdílům mezi těmito pojmy a v širším smyslu i porozumění rozsahu jejich významu nám poskytuje okamžitou jasnost a schopnost lépe využívat nástroje, které máme k dispozici. Stručně řečeno, informace jsou moc.

Tak... pojďme na to!

Jaký je rozdíl mezi ML a AI?

Obecně řečeno, umělá inteligence je stroj schopný projevovat některé charakteristiky nebo formy lidské inteligence.

Vzhledem k šíři této definice zahrnuje vše od základního strojového učení (vysvětleno níže) až po plně vnímajícího robotického vládce.

Proto je rozumné začít tím, že si definujeme některé klíčové rozdíly mezi umělou inteligencí a strojovým učením.

Umělá inteligence je nejširší z těchto pojmů, proto je na čase být konkrétnější.

Pojďme si promluvit o strojovém učení a hlubokém učení.

Nejprve se podívejme na rychlý přehled vztahů mezi všemi těmito pojmy.

V zásadě je strojové učení pouze „predikčním modelem“. Má (a) data, ze kterých se učí, a (b) algoritmus, který provádí samotné učení.

Algoritmus je pouze soubor pravidel, která kódu říkají, co má očekávat (data o X nebo Y) a co s nimi má dělat.

Kvalita algoritmu strojového učení je vše při určování jeho užitečnosti. Pokud jsou pravidla nelogická nebo výrazně omezující, není schopen poskytnout užitečné informace.

Je snadné nechat se zastrašit ohromující technickou hloubkou tohoto oboru – rozhodovací stromy, posilující učení a bayesovské sítě jsou jen některé z mnoha oblastí –, ale stačí si zapamatovat následující:

Strojové učení je v podstatě jen soubor pravidel, jak interpretovat přicházející data.

Pokud chcete vytvořit nástroj, který se učí GPS trasy, aby pomáhal řidičům, musí znát pravidla pro jednosměrné silnice. Jinak by se mohl začít učit některé opravdu rychlé trasy, které nejsou tak pohodlné, jak se na první pohled zdá.

Pokud však pravidla odrážejí hluboké a nuancované pochopení všech proměnných, které vstupují do hry, strojové učení dokáže zdánlivě nemožné.

Poskytování přesných odhadů času bylo tradičně jednou z nejobtížnějších částí práce projektového manažera. Mnozí jsou však překvapeni, že stroje jsou schopny dosahovat srovnatelné úrovně.

ClickUp v současné době testuje funkci ML s několika našimi uživateli, aby předpověděl, jaké akce daná osoba pravděpodobně podnikne. To umožňuje předpovědi úkolů, které jsou v průběhu času schopny napodobovat lidské vlastnosti, jako je subjektivní odhad úkolů, s dostatečnou přesností, aby byly velmi užitečné.

Tento přístup urychluje cyklus zpětné vazby a viděli jsme, jak se týmy během pouhých několika týdnů dostaly od poloautomatizovaných k plně automatizovaným omezeným akcím. Naše algoritmy dokážou například:

Bonus: Alternativy k Copy AI

Platformy pro řízení projektů a produktivitu se rychle mění, ale ML/AI je rozhodně trendem v oblasti řízení projektů, který je tu, aby zůstal.

Je jen otázkou času, než plně pochopíme, jak tyto nové technologie ovlivní projektové řízení, ale čím rychleji se vaše firma přizpůsobí, tím lépe budou členové vašeho týmu připraveni na úspěch projektu.

Věříme, že budoucnost bude patřit těm, kteří nejlépe využijí dostupné příležitosti, přičemž ML a efektivní AI patří mezi ty nejnaléhavější.