人工知能と機械学習の違いは何ですか?

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人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、現在非常に注目されている流行語であり、同じ意味で使用されているように思われることが多いです。

しかし、この 2 つはまったく同じというわけではなく、混同されることもあるため、両者の違いを説明する必要があります。

ビッグデータ、データ分析、そしてより広範な技術革新の波が世界を席巻するにつれ、両方の用語が頻繁に登場するようになりました。

要約すると、最適な答えは次のとおりです。AI は、人間が「スマート」と考える方法でタスクを実行できるマシンという、より広い概念です。

機械学習は AI の最新の応用の 1 つであり、機械が自ら学習できるようにデータにアクセスできるようにするという考えに基づいています。

初期の開発

人工知能は古くから存在しており、ギリシャ神話には人間の行動を模倣するロボットの物語があります。初期のヨーロッパのコンピューターは「論理マシン」として考えられており、基本的な演算やメモリなどの機能を複製することで、エンジニアは本質的に自分たちの仕事を機械的な頭脳を作成する試みと見なしていました。

テクノロジー、そして重要な点として、人間の心の仕組みについての理解が進歩するにつれて、人工知能がどのようなものであるべきかという私たちの概念も変化してきました。人工知能の分野での取り組みは、ますます複雑化する計算ではなく、人間の意思決定プロセスを模倣し、より人間的な方法でタスクを実行することに重点を置いています。

AI デバイスは、インテリジェントな動作を示すように設計されたデバイスであり、一般的に、アプリケーション指向または汎用の 2 つの基本グループのいずれかに分類されます。応用 AI ははるかに一般的であり、たとえば、株式や株をインテリジェントに取引するシステムや、自動運転車を操作するシステムなどがこのカテゴリに分類されます。

理論上はあらゆるタスクを処理できるシステムまたはデバイスである汎用 AI はあまり一般的ではありませんが、現在私たちが目にしている最もエキサイティングな進歩です。これは、機械学習の開発につながった分野でもあり、人工知能のサブセットと呼ばれることもありますが、実際には現在の最先端技術と考える方が正確です。

機械学習の台頭

2 つの大きな進歩により機械学習が登場し、人工知能の発展が現在のペースで進みました。

こうした画期的な進歩の 1 つは、人工知能の先駆者であるアーサー・サミュエルが 1959 年に提唱した概念の実現でした。それは、コンピューターに必要な知識やタスクの実行方法を教えるのではなく、コンピューターが自ら学習する方法を教える方がよいというものでした。

2 番目のブレークスルーは、インターネットの登場と、膨大な量のデジタル情報の生成、保存、分析でした。

これらのイノベーションが実現すると、エンジニアは、コンピューターや機械にあらゆることを教えるのではなく、人間のように考えるようにプログラムし、インターネットに接続して世界中のあらゆる情報にアクセスできるようにできることに気づきました。

ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークの開発は、スピード、正確性、偏見のなさといった、人間に対する本来の利点を維持しながら、コンピューターに人間と同じように世界を考え理解することを教えるための鍵となってきました。

ニューラル ネットワークは、人間の脳と同じように情報を分類して動作するコンピュータ システムです。画像を認識し、そこに含まれる要素に基づいて分類するように教えることができます。

本質的には、提供されたデータに基づいて、ある程度の確実性を持って発言、決定、または予測を行うことができる確率システムです。フィードバック ループを追加すると、「学習」が可能になり、決定が正しかったか間違っていたかを感知したり伝えられたりすることで、将来のアプローチが変更されます。

機械学習アプリケーションはテキストを読み取り、そこに書かれている内容が苦情なのか祝福なのかを判断できます。また、音楽を聴いて、その音楽が人を幸せにするか悲しくするかを判断し、その感情に合う他の音楽を見つけることもできます。場合によっては、同じテーマを表現する音楽を作曲することもあります。

これらはすべて、機械学習とニューラル ネットワークに基づくシステムによって提供される可能性です。サイエンス フィクションのおかげで、私たちはまるで別の人間であるかのように、電子機器やデジタル情報と自然にコミュニケーションし、やり取りできるはずだという考えも生まれました。このため、AI のもう 1 つの分野である自然言語処理 (NLP) は近年非常に刺激的なイノベーションの源となっており、機械学習に大きく依存しています。

自然言語処理アプリケーションは、書き言葉または話し言葉を問わず人間のコミュニケーションを理解し、同様の自然言語を使用する人々とコミュニケーションをとろうとします。ここで機械学習が使用されるのは、機械が人間の言語の幅広いニュアンスを理解し、特定の聴衆が理解しやすい方法で応答することを学習できるようにするためです。

人工知能、特に今日の機械学習は、確かに多くの可能性をもたらします。銀行から医療、製造業に至るまで、さまざまな業界がタスクの自動化や創造的な洞察の提供によってその恩恵を受けています。したがって、AI と機械学習とは何か、そしてそれらが販売する製品は収益性が高い必要があることを覚えておくことが重要です。

機械学習は間違いなくマーケティング担当者に利用されてきました。 AI が登場してから長い時間が経っているため、その潜在能力が真に実現される前に、AI が古いものとして見られる可能性もある。 「AI 革命」に至るまでにはいくつかの失敗もありましたが、機械学習という用語は、マーケターに新しい価値ある学習機会を提供し、さらに重要なことに、構築するための強固な基盤を提供しました。

人間が最終的に AI のようなものを開発するという事実は、技術者にとっては必然であるとよく考えられています。もちろん、今日私たちは、これまでよりも速いペースで、これまでよりも緊密なペースでこの目標に向かって進んでいます。近年の目覚ましい進歩は、機械学習によってもたらされた、AI の働きに対する人々の認識の根本的な変化によるものです。