L'onada d'intel·ligència artificial està arrasant el món i moltes paraules perduren sempre a les nostres oïdes: intel·ligència artificial (Intel·ligència artificial), aprenentatge automàtic (aprenentatge automàtic), aprenentatge profund (aprenentatge profund). Molta gent sempre té una comprensió vaga del significat d'aquestes paraules d'alta-freqüència i de la relació que hi ha darrere. Aquest article aclareix el significat d'aquestes paraules en el llenguatge més senzill, que pot ajudar a tothom a entendre millor la relació entre elles.
Des de cotxes fins a telèfons intel·ligents, passant per assistents digitals i fins i tot robots. No estem parlant només de les noves funcions innovadores que apareixen cada dia. A més, els dispositius, ordinadors i màquines realitzen tasques de manera intel·ligent. Com ho fan? — Mitjançant la intel·ligència artificial, també coneguda com IA.
El terme "intel·ligència artificial" va ser encunyat per primera vegada pel científic cognitiu John McCarthy, que va escriure al seu llibre: "Aquesta investigació es basa en el supòsit que qualsevol comportament d'aprenentatge o altra característica intel·lectual pot ser, en principi, una descripció precisa, de manera que una màquina pot ser construït per simular-ho". Des d'aleshores, la intel·ligència artificial ha anat perseguint la ment de la gent i ha sorgit lentament als laboratoris d'investigació científica. En les dècades següents, la intel·ligència artificial ha anat invertint les seves polaritats, o ha estat anomenada profecia del futur enlluernador de la civilització humana, o s'ha llençat a les escombraries com les fantasies dels lunàtics tecnològics. Fins al 2012, ambdues veus existien simultàniament.
Figura|Branca de Recerca en Intel·ligència Artificial
Després del 2012, gràcies a l'augment de la quantitat de dades, la millora de la potència de càlcul i l'aparició de nous algorismes d'aprenentatge automàtic (aprenentatge profund), la intel·ligència artificial va començar a explotar. Tanmateix, el treball de recerca científica actual es concentra en la part de la intel·ligència artificial feble, i és molt esperançador que es faci un gran avenç en un futur proper. La majoria de la intel·ligència artificial de les pel·lícules representen una intel·ligència artificial forta, i aquesta part és difícil d'aconseguir en el món real actual. (La intel·ligència artificial normalment es divideix en intel·ligència artificial feble i intel·ligència artificial forta. La primera permet que les màquines tinguin la capacitat d'observar i percebre, i poden assolir un cert nivell de comprensió i raonament, mentre que la intel·ligència artificial forta permet a les màquines adquirir capacitats adaptatives i resoldre alguns problemes que no eren problemes trobats anteriorment).
S'espera que la intel·ligència artificial feble faci avenços, com s'aconsegueix i d'on ve la "intel·ligència"? Això és en gran part gràcies a un enfocament de la intel·ligència artificial: l'aprenentatge automàtic.
Utilitzem el mètode més senzill per visualitzar la relació entre els tres.
Intel · ligència artificial
En poques paraules, la intel·ligència artificial descriu les diferents maneres en què una màquina interactua amb el món que l'envolta. Amb una intel·ligència avançada com la humana-, una màquina o dispositiu d'IA pot imitar el comportament humà o realitzar tasques com un humà mitjançant els efectes combinats del programari i el maquinari.
Avui en dia podem veure moltes coses sobre la intel·ligència artificial, com ara el reconeixement de veu (utilitzat en dispositius d'assistent personal intel·ligent), el reconeixement facial (utilitzat en filtres que actualment són populars a les xarxes socials) o el reconeixement d'objectes (com cercar una poma i una imatge de taronges).
Aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic és un enfocament o subconjunt de la intel·ligència artificial que posa èmfasi en "l'aprenentatge" en lloc dels programes informàtics. Una màquina utilitza algorismes complexos per analitzar grans quantitats de dades, identificar patrons en les dades i fer una predicció, un procés que no requereix que un humà escrigui instruccions específiques al programari de la màquina. Després de confondre un full de crema amb una taronja, el reconeixement de patrons del sistema millora amb el temps a mesura que aprèn dels seus errors i es corregeix com un humà.
Aprenentatge profund
L'aprenentatge profund és un subconjunt de l'aprenentatge automàtic que impulsa grans avenços en la intel·ligència informàtica. Utilitza moltes dades i potència de càlcul per simular xarxes neuronals profundes. Essencialment, aquestes xarxes imiten la connectivitat del cervell humà, classificant conjunts de dades i descobrint correlacions entre ells. Amb el coneixement recentment après (sense intervenció humana), la màquina pot aplicar els seus coneixements a altres conjunts de dades. Com més dades processi una màquina, més precises seran les seves prediccions.
Per exemple, un dispositiu d'aprenentatge profund-podria examinar grans dades (com ara el color, la forma, la mida, el temps de maduració i l'origen de la fruita) per determinar amb precisió si una poma és una poma verda o una taronja. taronja sanguina.
Les diferències entre IA, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund no són tan òbvies com les pomes i les taronges, són més subtils. L'aprenentatge automàtic és un mètode per aconseguir la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund és una tecnologia per aconseguir l'aprenentatge automàtic. Ara enteneu la diferència entre ells?
