Maskininlärning (ML) kontra artificiell intelligens (AI) – vad är skillnaden?
Vem bryr sig om skillnaden mellan artificiell intelligens och maskininlärning?
Jag brydde mig ärligt talat inte särskilt mycket om det och såg ingen anledning att slösa min tid på att ta reda på något som säkert var en obetydlig och meningslös detalj.
Så snart jag undersökte ämnet mer ingående visade det sig att min förutfattade mening var helt felaktig.
Det är vid det här laget ganska uppenbart att AI är framtiden, så det borde vara självklart att det är bra att vara väl insatt i ämnet. Omvänt är okunnighet en dålig sak.
För att förbereda oss för en verklighet som översvämmas av dessa tekniker är det dags att se till att vi förstår grunderna i AI – en av de centrala krafterna som kommer att omforma vårt samhälle.
Att förstå skillnaderna mellan dessa termer, och därmed förstå omfattningen av vad de innebär, ger omedelbar klarhet och en förmåga att bättre tillämpa de verktyg som står till vårt förfogande. Kort sagt, information är makt.
Så... låt oss sätta igång!
Vad är skillnaden mellan ML och AI?
I stora drag är artificiell intelligens en maskin som kan uppvisa vissa egenskaper eller former av mänsklig intelligens.
På grund av definitionens bredd omfattar den allt från grundläggande maskininlärning (förklaras kortfattat) till en fullt utvecklat, medvetet robotöverherre.
Därför är det klokt att vi börjar med att definiera några viktiga skillnader mellan artificiell intelligens och maskininlärning.
Eftersom artificiell intelligens är det bredaste av begreppen är det dags att bli mer specifik.
Låt oss prata om maskininlärning och djupinlärning.
Låt oss först ta en snabb titt på relationen mellan alla dessa begrepp.
I grunden är maskininlärning bara en ”prediktionsmodell”. Den har (a) data som den lär sig av och (b) en algoritm som utför själva inlärningen.
Algoritmen är bara en uppsättning regler som talar om för koden vad den kan förvänta sig (data om X eller Y) och vad den ska göra med den.
Kvaliteten på en maskininlärningsalgoritm är avgörande för hur användbar den är. Om reglerna är ologiska eller kraftigt begränsande kan den inte ge användbara insikter.
Det är lätt att bli skrämd av den överväldigande tekniska komplexiteten inom detta område – beslutsträd, förstärkningsinlärning och bayesiska nätverk är bara några av många områden – men det går bra om du bara kommer ihåg detta:
Maskininlärning är i grunden bara en uppsättning regler för hur man tolkar inkommande data.
Om du vill bygga ett verktyg som lär sig GPS-rutter för att hjälpa förare måste det känna till reglerna för enkelriktade vägar. Annars kan det börja lära sig några riktigt snabba rutter som inte är så praktiska som de först verkar.
Men när reglerna speglar en djup och nyanserad förståelse för alla variabler som spelar in kan maskininlärning åstadkomma det som verkar omöjligt.
Traditionellt sett har det varit en av de svåraste uppgifterna för en projektledare att ge exakta tidsuppskattningar. Många blir dock förvånade över att maskiner kan prestera på en jämförbar nivå.
ClickUp testar för närvarande ML-funktionalitet med flera av våra användare för att förutsäga vilka åtgärder en individ sannolikt kommer att vidta. Detta möjliggör uppgiftsprognoser som med tiden kan imitera mänskliga egenskaper, såsom subjektiv uppskattning av uppgifter, med tillräcklig noggrannhet för att vara extremt användbara.
Denna metod påskyndar feedbackcykeln och vi har sett team gå från halvautomatiserade till helt automatiserade begränsade åtgärder på bara några veckor. Några saker som våra algoritmer kan åstadkomma är:
- Förutsäga och tilldela uppgifter till rätt teammedlemmar
- Automatisk taggning av användare i kommentarer som är relevanta för dem
- Visualisering av aviseringar och uppdateringar baserat på deras relevans för en viss användare
- Förutsäga och avgöra när deadlines inte kommer att hållas, och korrigera tidsuppskattningar för uppgifter.
Bonus: Alternativ till Copy AI
Projektlednings- och produktivitetsplattformar förändras snabbt, men ML/AI är definitivt en projektledningstrend som är här för att stanna.
Det är bara en tidsfråga innan vi fullt ut förstår hur dessa nya tekniker kommer att påverka projektledning, men ju snabbare ditt företag anpassar sig, desto mer samstämmiga kommer dina teammedlemmar att vara för att projektet ska lyckas.
Vi tror att framtiden tillhör dem som bäst kan ta tillvara de möjligheter som finns, där ML och effektiv AI är bland de mest omedelbara.