ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

وقت: 2017-12-05
أولاً ، هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي (AI): ضعيف وقوي. قد تتصرف منظمة العفو الدولية الضعيفة كما لو كان خط الروبوت أو التصنيع يفكر بنفسه. ومع ذلك ، فإنه يتم الإشراف على البرمجة ، مما يعني وجود إخراج مبرمج ، أو إجراء لمدخلات معينة.

AI القوي هو نظام قد يغير فعليًا مخرجات تستند إلى أهداف وبيانات مدخلات محددة. يمكن للبرنامج أن يفعل شيئًا لم تتم برمجته إذا لاحظ نمطًا ويحدد طريقة أكثر فاعلية لإنجاز الهدف الذي تم منحه.

على سبيل المثال ، عندما تم توجيه برنامج AI للحصول على أعلى الدرجات التي يمكن أن تحققها في لعبة فيديو Breakout ، فقد تمكنت من تعلم كيفية الأداء بشكل أفضل وكانت قادرة على التفوق على البشر في غضون 2.5 ساعة فقط. السماح للباحثين بتشغيل البرنامج. ولدهشتهم ، طور البرنامج استراتيجية لم تكن موجودة في البرنامج. وسوف يركز على بقعة واحدة من الطوب لسحق حفرة حتى تحصل على الكرة خلف الجدار. هذا يقلل من العمل ، لأن الكمبيوتر لم يعد بحاجة إلى تحريك الخفافيش في حين أن النتيجة ستزيد. هذا يقلل أيضا من فرص فقدان الكرة وإنهاء اللعبة.
يمكن أن تساعد Buzzwords في الحصول على الكثير من الاهتمام على الويب. ولكن في حين أن هذه الكلمات الرئيسية لتحسين محركات البحث قد تساعد الأشخاص في العثور على ما يبحثون عنه ، إلا أنها قد تؤدي أيضًا إلى إضافة زغب ونفايات إلى عمليات البحث. مع استخدام مصطلحات مثل الطباعة ثلاثية الأبعاد ، واستجابة IIoT لهذه الاستجابة الإيجابية ، لا توجد نهاية تلوح في الأفق. أضف الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية ، والتعلم العميق في المزيج ، ويمكن أن يكون مربكًا لمواكبة أيهما. لذلك ، للبدء:

ما هو الذكاء الاصطناعى؟
الذكاء الاصطناعي: عادة ما يتم تعريف الذكاء الاصطناعي (علم الذكاء الاصطناعي) على أنه علم صنع الحواسيب التي تقوم بأشياء تتطلب ذكاء عند القيام بها من قبل البشر. حققت منظمة العفو الدولية بعض النجاح في مجالات محدودة أو مبسطة.
أولاً ، هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي (AI): ضعيف وقوي. قد تتصرف منظمة العفو الدولية الضعيفة كما لو كان خط الروبوت أو التصنيع يفكر بنفسه. ومع ذلك ، فإنه يتم الإشراف على البرمجة ، مما يعني وجود إخراج مبرمج ، أو إجراء لمدخلات معينة.
AI القوي هو نظام قد يغير فعليًا مخرجات تستند إلى أهداف وبيانات مدخلات محددة. يمكن للبرنامج أن يفعل شيئًا لم تتم برمجته إذا لاحظ نمطًا ويحدد طريقة أكثر فاعلية لإنجاز الهدف الذي تم منحه.
على سبيل المثال ، عندما تم توجيه برنامج AI للحصول على أعلى الدرجات التي يمكن أن تحققها في لعبة فيديو Breakout ، فقد تمكنت من تعلم كيفية الأداء بشكل أفضل وكانت قادرة على التفوق على البشر في غضون 2.5 ساعة فقط. السماح للباحثين بتشغيل البرنامج. ولدهشتهم ، طور البرنامج استراتيجية لم تكن موجودة في البرنامج. وسوف يركز على بقعة واحدة من الطوب لسحق حفرة حتى تحصل على الكرة خلف الجدار. هذا يقلل من العمل ، لأن الكمبيوتر لم يعد بحاجة إلى تحريك الخفافيش في حين أن النتيجة ستزيد. هذا يقلل أيضا من فرص فقدان الكرة وإنهاء اللعبة.

الإعلان ، والوسالة أكثر من أجل الصوت
ضع في اعتبارك أن الكمبيوتر لا يرى الطوب المصنوع من الطوب أو الكرة أو قوس قزح. إنها "ترى" مجموعة من الأرقام. يعرف المتغيرات التي يتحكم فيها ، وكيف أنه قادر على زيادة النقاط بناء على كيفية التحكم في المتغيرات فيما يتعلق بالأرقام الأخرى.
"في مجال الذكاء الاصطناعي هناك الكثير من التقنيات المختلفة: بعضها موجود و يعمل ، والبعض الآخر لم ينضج بعد ، والبعض الآخر ببساطة كلمة مرحة ،" "في تجربتي ، في التصنيع في العالم الحقيقي ، لم أسمع عن أي شخص يستخدم منظمة العفو الدولية ل من المعقول أكثر أن مراكز البحث والتطوير تدرس وتختبر بعض الخوارزميات ، فبعض المكونات الصناعية مثل PLC ، محركات ، محركات ، تتضمن بالفعل شبكات عصبية معينة يمكن أن تندرج تحت مظلة AI ، التطبيقات النموذجية توفر المزيد من كفاءة الطاقة أو أسرع. وقت رد الفعل."
لقد نزعت منظمة العفو الدولية إلى مصطلح عام قد يعني العديد من الأشياء ، بما في ذلك التعلم الآلي. خلق الكثير من الارتباك هو أن بعض الناس تربط منظمة العفو الدولية مع التفكير المستقل. ومع ذلك ، من تعريف تطبيق رؤية الجهاز من التقاط جزء وتعيينه في اتجاه معين. وبحسب التعريف فإن هذا الإجراء هو ما يفعله الإنسان ، ويتطلب مستوى ذكاء ما. قد لا يتطلب الأمر الكثير من الذكاء ، لكنه يناسب تعريف الذكاء الاصطناعي.
الشبكات العصبية والبيانات الكبيرة
الشبكة العصبية: نظام حاسوبي على غرار الدماغ البشري.
البيانات الكبيرة: مجموعة كبيرة أو مجموعات كبيرة من البيانات اللازمة للبرامج لاستخدام ميزات AI بشكل دقيق. كلما أصبحت الأمور أكثر تعقيدًا - الانتقال من منظمة العفو الدولية إلى التعلم الآلي أو التعلم الآلي إلى التعلم العميق - كلما زادت البيانات المتوفرة لديك ، ستتمكن هذه الأنظمة من التعلم والعمل بشكل أفضل.
يرتبط التعلم الآلي أحيانًا بشبكة عصبية. على غرار الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري ، فإن الشبكات العصبية لها العديد من الوصلات بين العقد وطبقات العقد. خوارزميات التدريب يمكن أن تستخدم الشبكات العصبية ، لذلك عندما تدخل المدخلات في شكل بيانات النظام ، فإنه سيكتشف ، يتعلم ، يقرر ، إلخ. ما هو أفضل مسار للعمل. باستخدام كمية هائلة من البيانات (تسمى غالبًا البيانات الكبيرة) ، تتعلم الخوارزمية والشبكة كيفية تحقيق الأهداف وتحسين العملية. ويشار إلى هذا النوع من الاتصال المكثف باسم التعلم العميق.

تعلم عميق
التعلم العميق: التعلم العميق (المعروف أيضًا بالتعلم المنظم العميق ، التعلم الهرمي ، أو التعلم الآلي العميق) هو دراسة الشبكات العصبية الاصطناعية وخوارزميات التعلم الآلي ذات الصلة التي تحتوي على أكثر من طبقة مخفية واحدة.
"التعلم العميق هو نوع خاص من خوارزمية التعلم الآلي ، إنه طبقات متعددة من الشبكات العصبية التي تحاكي اتصال الدماغ ، ويبدو أن هذه الأنواع من الاتصال تعمل بشكل أفضل بكثير من الأنظمة الموجودة مسبقًا" ، "علينا الآن تحديد معلمات التعلم الآلي استنادًا إلى خبرتنا البشرية. عندما ننظر إلى صور التفاح والبرتقال ، نحتاج إلى تحديد الميزات يدويًا ، حتى تتمكن أنظمة التعلم الآلي من تحديد الفرق. التعلم العميق هو المستوى التالي لأنه يمكن أن يخلق تلك الفروق من تلقاء نفسه. بمجرد إظهار صور عينة من التفاح والبرتقال إلى نظام التعلم العميق ، فإنه سيخلق قواعده الخاصة التي تدرك أن اللون والهندسة هي السمات الرئيسية التي تميز والتي لا يجب أن نعلمها على أساس المعرفة البشرية ".

تعلم الآلة
تعلم الآلة: نوع من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشمل على سبيل المثال لا الحصر الشبكات العصبية والتعلم العميق. بشكل عام ، هي قدرة الكمبيوتر على الإخراج أو القيام بشيء لم تتم برمجته للقيام به.

سابق:وحدات لآلات CNC

التالي:أفضل ممارسات التصميم لقطع غيار الآلات المخصصة