Machine learning vs. Kunstmatige intelligentie: wat is het verschil?

Verschillende buzzwords worden vaak gebruikt, maar hebben verschillende betekenissen op technologisch gebied. Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zijn voorbeelden. Hoewel ze met elkaar verbonden zijn, zijn ze niet hetzelfde. We zullen de verschillen tussen AI en ML, hun gebruik en hun toekomst onderzoeken.

Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie (AI) is een tak van informatica en engineering die zich richt op het bouwen van machines die capabel zijn leren, problemen oplossen, beslissingen nemen en alle andere functies die traditioneel door de mens worden uitgevoerd intellect.

In zijn eenvoudigste vorm verwijst AI naar het vermogen van een machine om enigszins als een persoon te denken en zich te gedragen. Enorme hoeveelheden gegevens moeten door AI-systemen worden verwerkt om patronen en inzichten te vinden die mensen misschien niet meteen zien. Deze systemen kunnen vervolgens beslissingen nemen, oplossingen voor problemen vinden of activiteiten uitvoeren met behulp van de opgedane kennis.

Sinds de jaren vijftig zijn er discussies over kunstmatige intelligentie (AI). Toch hebben recente ontwikkelingen op het gebied van rekenkracht, big data en machine learning-technieken de lat voor AI hoger gelegd. AI is al een noodzakelijk onderdeel van ons dagelijks leven en drijft een verscheidenheid aan toepassingen aan, waaronder virtuele assistenten, aanbevelingssystemen en zelfrijdende voertuigen. En in de toekomst, AI zal waarschijnlijk veel meer aspecten van het leven verstoren.

Wat is machinaal leren (ML)?

Methoden en modellen bouwen waarmee computers kunnen leren van ervaringen en in de loop van de tijd beter kunnen worden zonder expliciete programmering is de focus van machine learning (ML), een subset van kunstmatig intelligentie. Met andere woorden, het is een techniek om computers te leren bepaalde taken uit te voeren door ze gegevens te verstrekken en ze daarvan te laten leren.

Voorspellende analyse, natuurlijke taalverwerking, beeld- en audioherkenning en andere gebieden kunnen allemaal profiteren van de automatische patroondetectie en leermogelijkheden van algoritmen voor machine learning (ML).

Machine learning kan worden onderverdeeld in drie categorieën: versterkend leren, leren zonder toezicht en leren onder toezicht. Bij begeleid leren wordt de computer aangeleerd met behulp van een dataset die is gelabeld met de outputs van elke input. Door de correlatie tussen de input- en outputvariabelen te leren met behulp van deze gelabelde gegevens, kan de computer output voorspellen voor nieuwe inputs.

Unsupervised learning vereist dat de computer zelf patronen en relaties herkent nadat hij een niet-gelabelde dataset heeft gekregen. Last but not least, leert de computer bij bekrachtigend leren nieuwe vaardigheden door interactie met zijn omgeving en feedback te krijgen in de vorm van beloningen of straffen voor bepaalde handelingen.

Het is voor machines mogelijk om te leren van gegevens en voorspellingen of keuzes te maken met behulp van verschillende benaderingen en algoritmen, die zijn opgenomen in het bredere onderwerp van machine learning. Evenzo, diep leren is een tak van machine learning dat houdt in dat kunstmatige neurale netwerken worden blootgesteld aan enorme hoeveelheden gegevens om ze te trainen patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Daarom is diep leren een zeer gespecialiseerd en geavanceerd type machine learning dat gebruikmaakt van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken om complexe patronen en relaties in de wereld te begrijpen gegevens.

Belangrijkste verschillen tussen AI en ML

Hoewel AI en ML nauw met elkaar verbonden zijn, zijn er verschillende belangrijke kenmerken die hen van elkaar onderscheiden. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste verschillen tussen AI en ML:

1. Toepassingsgebied: het gebied van AI is enorm en omvat een verscheidenheid aan technieken, waaronder ML. ML daarentegen is een tak van AI die zich richt op het gebruik van statistische modellen en algoritmen om computers te helpen leren van gegevens en voorspellingen of keuzes te maken.
2. Aanpak: Het ontwerpen van algoritmen die menselijke cognitie en besluitvormingsprocessen nabootsen, is een veelgebruikte AI-strategie. Het belangrijkste doel van ML daarentegen is om algoritmen op gegevens te trainen om verbanden en patronen te vinden die kunnen worden gebruikt om voorspellingen of keuzes te maken.
3. Gegevensvereisten: Met behulp van voorgeprogrammeerde regels en heuristieken kunnen AI-algoritmen worden gemaakt om met kleine datasets of zelfs helemaal geen data te werken. Daarentegen moeten grote datasets worden gebruikt om ML-algoritmen te trainen om patronen en verbanden te vinden.
4. Flexibiliteit: hoewel AI-algoritmen kunnen worden ontworpen om verschillende taken aan te pakken, worden ze vaak op maat gemaakt voor specifieke doeleinden. Aan de andere kant zijn ML-algoritmen doorgaans beter aanpasbaar en kunnen ze worden gebruikt om een ​​breed scala aan problemen en uitdagingen op te lossen.
5. Menselijke betrokkenheid: AI omvat vaak het bouwen van algoritmen die menselijke capaciteiten of besluitvorming kunnen aanvullen of vervangen. Aan de andere kant wordt ML over het algemeen toegepast om repetitieve processen te automatiseren of om menselijke besluitvorming te ondersteunen.

Met een focus op het simuleren van menselijke cognitie en besluitvormingsprocessen, is AI een groter veld dat verschillende benaderingen omvat, waaronder ML. Het doel van machine learning daarentegen is om computers in staat te stellen te leren van gegevens en voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.

Toepassingen van AI en ML

AI en ML worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen, zoals:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): Toepassingen zijn onder meer chatbots, sentimentanalyse, spraakherkenning en taalvertaling.
2. Fraudedetectie, risicobeheer en portfolio-optimalisatie zijn toepassingen in de financiële sector.
3. Systemen voor het doen van aanbevelingen: Voorbeelden zijn het doen van suggesties voor zowel boeken en films als voor producten.
4. Gezichtsidentificatie, objectdetectie en scèneherkenning zijn slechts enkele toepassingen AI beeld- en videoherkenningstechnologie.
5. Zelfrijdende auto's en drones zijn twee voorbeelden van autonome voertuigen die in gebruik zijn.
6. Plannen voor diagnose en behandeling, het vinden van nieuwe medicijnen en het bijhouden van patiënten zijn allemaal toepassingen in de gezondheidszorg.

Het potentieel van AI en ML om transformatieve veranderingen op verschillende gebieden teweeg te brengen, wordt steeds duidelijker naarmate hun toepassingen diverser en geavanceerder worden. Deze technologieën zijn gepositioneerd om een ​​diepgaande impact te hebben op de toekomst van industrieën door bedrijven en organisaties in staat te stellen hun activiteiten te stroomlijnen, kosten te besparen en betere beslissingen te nemen.

Voor- en nadelen van AI en machine learning

Twee van de meest fascinerende en veelbelovende technologieën van onze tijd zijn kunstmatige intelligentie en machine learning.

Ze hebben de kracht om verschillende facetten van ons leven te veranderen, inclusief onze relaties met elkaar, de mensen en de omgeving om ons heen, evenals de manier waarop we werken en leren. Hoewel AI en ML veel voordelen hebben, zijn er ook belangrijke ethische kwesties waarmee rekening moet worden gehouden.

Er zijn bijvoorbeeld zorgen over hoe AI de werkgelegenheid kan beïnvloeden en de economie. Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat nieuwe technologieën worden gecreëerd en geïmplementeerd op een manier die de autonomie en privacy van mensen respecteert.

AI en machine learning hebben een enorme invloed

De twee technologieën die vele facetten van ons leven veranderen, AI en ML, staan ​​los van elkaar maar zijn wel verwant. Hoewel ML een bepaalde technologie is die wordt gebruikt op het gebied van AI, is AI een veel groter veld dat veel andere technologieën omvat.

Zowel AI als ML staan ​​op het punt om de komende jaren tal van industrieën te veranderen. Ze hebben een breed scala aan toepassingen op het gebied van onder meer de gezondheidszorg, het bankwezen en transport. Ze brengen ook aanzienlijke maatschappelijke en ethische uitdagingen met zich mee, zoals bij elke nieuwe technologie, die moeten worden aangepakt.