Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe. Na czym polega różnica?

• Mikołaj Frączak
• /
• 17 października 2021

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to pojęcie, które po raz pierwszy zostało użyte na konferencji w 1956 roku. Jego autorem jest amerykański informatyk John McCarthy, choć za ojca sztucznej inteligencji uznawany jest często Alan Touring, brytyjski matematyk i kryptolog. Definicji sztucznej inteligencji jest mnóstwo, ewoluuje ona również w czasie wraz z rozwojem technologii. Poniekąd jednak nadal funkcjonuje pierwsza definicja. Według McCarthy’ego jest to „konstruowanie maszyn, o których działaniu dałoby się powiedzieć, że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji”. Z kolei w informatyce SI oznacza także tworzenie modeli i programów symulujących, choć częściowo zachowania inteligentne. Potocznie za sztuczną inteligencję uznaje się każdą inną, niż ta ludzka, naturalna.

A zatem sztuczna inteligencja to nic innego jak naśladowanie przez maszyny czy systemy komputerowe pewnych procesów, podobnych do inteligencji człowieka. To też nauka o tym jak produkować maszyny naśladujące ludzki mózg i zachowania, wykorzystując przy tym odpowiedniego rodzaju oprogramowanie czy czujniki, umiejętność rozpoznawania obrazów czy rozumienia języka.

Pod względem zastosowania sztuczna inteligencja dzieli się na słabą lub silną. W przypadku tej pierwszej są to zwykle rozwiązania służące wykonaniu jakiegoś zadania czy też rozwiązaniu problemu Z kolei silna SI to systemy o potężnej mocy obliczeniowej mogące de facto samodzielnie myśleć i wykonywać zadania tak samo sprawnie, jak wykonałby je człowiek. W zależności od potrzeb do osiągnięcia zamierzonych celów wykorzystywane są odpowiednie narzędzia, mniej lub bardziej zaawansowane.

Jaka jest rola sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie?Jan Wróblewski

Uczenie maszynowe to nie wprost SI

Uczenie maszynowe, samouczenie się maszyn albo systemy uczące się (z języka angielskiego machine learning)  to niezwykle popularne pojęcie odnoszące się do gałęzi sztucznej inteligencji. Rozwój SI a przede wszystkim wydajności komputerów pozwolił, aby programy automatycznie modyfikowały posiadaną wiedzę na postawie zbieranych i analizowanych danych. Dzięki temu maszyny mogą zarówno udoskonalać procedury swojej pracy jak i poszukiwać nowych rozwiązań testowanych już problemów.

Wyciekły w Twojej firmie dane osobowe

możemy Ci pomóc w analizie i zgłoszeniu do UODO

Sprawdź szczegóły

Uczenie maszynowe ma na celu wnikliwą obserwację i zdobywanie doświadczenia, wykorzystywane w kolejnych analizach. Dzięki temu można mówić o programach samouczących się czy samokształcących, Oczywiście sposób i wytyczne, w jaki mają „myśleć ”, czy też realizować postawione zadania zależy na początku od człowieka. Natomiast maszyna wybiera jej zdaniem najbardziej efektywne rozwiązania dotarcia do realizacji postawionych celów. To również człowiek stawia przed maszynami odpowiednie scenariusze czy problemy, aby testować maszynę, pozwalając jej się uczyć odpowiednich wzorców i zachowań. 

jak działają algorytmy uczenia maszynowego?

Następnie algorytmy uczenia maszynowego budują model matematyczny na podstawie przykładowych danych, zwanych zbiorem uczącym, w celu prognozowania lub podejmowania decyzji bez bycia zaprogramowanym wprost przez człowieka.

Wynika z tego, że uczenie maszynowe nie może być utożsamiane ze sztuczną inteligencją wprost, ponieważ, jest niejako konsekwencją rozwoju idei SI i metod jej wdrażania praktycznego. Dotyczy rozwoju oprogramowania, jakie jest wykorzystane do analiz, wypracowania odpowiednich algorytmów, które pozwolą na odpowiednie zautomatyzowanie procesu analizy danych.

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Jeśli chcesz być na bieżąco z informacjami za zakresu bezpieczeństwa, zapraszamy do naszego serwisu ponownie!
Jeżeli podobał Ci się artykuł podziel się z innymi udostępniając go w mediach społecznościowych.