Sun'iy intellekt vs Machine Learning! Farqi nima.

Inson miyasi ajoyib organdir, ammo biz uning imkoniyatlarini hali to'liq anglamagan bo'lsak ham, biz o'z harakatlarini taqlid qiladigan yoki odamlar kabi fikrlashga o'rgatadigan texnologiyalarni muvaffaqiyatli ishlab chiqdik. Bu bizni bozorda ikkita dolzarb mavzularga olib keladi: Sun'iy intellekt (AI) va Machine Learning (ML).

AI va ML yordamida tezkor natijalarga erishish uchun ko'plab jarayonlar avtomatlashtirildi. Eng aniq misol bu GOOGLE. Ha! Qidiruv mexanizmi sun'iy intellekt va mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalangan holda ishlaydi. Qanday qilib Google sizning barcha savollaringizga javob bera olmaydi, balki keyingi harakatlar yo'nalishini taklif qilishga qodir deb o'yladingizmi?

AI va ML ko'pincha bir-birining o'rnida ishlatiladi, ammo AI va ML nima? Va bu ikkalasining farqi nimada? Keling, bilib olamiz.

Sun'iy intellekt: Bu mashinalarni tanib olish, ishlov berish va aniq natijalar berish imkonini beradigan dasturlar va algoritmlar bilan shug'ullanadigan informatika sohasidir. Boshqacha aytganda, bu mashinalarni aqlli qila oladigan texnologiya.

Odamlar soni tobora ko'payib borayotganligi sababli, ulkan ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlashni o'z ichiga olgan muayyan vazifalarni bajarish uchun bizga aqlli mashinalar kerak. Masalan, bugungi kunda biz sarmoyalar kiritishimiz va aktsiyalarni sekin urish bilan savdo qilishimiz mumkin, ammo orqada, qaysi birja yaxshi savdo qilayotgani to'g'risida taklif qilish uchun juda ko'p miqdordagi ma'lumotlarni qayta ishlaydigan murakkab algoritmlar mavjud.

Sun'iy intellekt ikkita katta toifaga bo'linadi, ular umumiy AI va amaliy AI. Keling, har birini batafsil ko'rib chiqaylik.

General AI: Ushbu dasturlar bitta ishni bajarish uchun juda muhimdir, bu sizga rejalashtirilgan uchrashuv to'g'risida eslatish yoki hujjatdagi grammatik xatolarni tuzatishdan iborat. Ular topshiriqlarni juda yaxshi bajaradilar, endi siz boshqa muhim jihatlarga e'tibor qaratishingiz mumkin.

Amaliy AI: Bir nechta vazifalarni bajarish haqida gap ketganda, Amaliy AI dasturlari eng yaxshisidir. Ular turli xil maydonlarga tegishli ma'lumotlarni tahlil qilishlari va sizga eng mos keladigan natijani berishlari mumkin. Masalan, Siri yoki Google Assistant-dan eng yaqin italyan restorani haqida so'rasangiz, avval u sizning hozirgi manzilingizni aniqlaydi, so'ngra o'sha jug'rofiy hududda joylashgan barcha restoranlarni skanerdan o'tkazadi, keyin italyan restoranlarini filtrlaydi va natijalarni eng yaqinidan uzoqgacha ko'rsatib beradi. Ushbu ma'lumotlarning barchasini tahlil qilish va aniq natijalarni topish uchun mashinalar Machine Learning ostidagi murakkab algoritmlardan foydalanadilar.

Endi, Machine Learning nima? Va bizda sun'iy intellekt mavjud bo'lganida nima uchun bunga ehtiyoj bor edi?

Machine Learning-ga olib boradigan ikkita muhim yutuq bor edi.

Birinchi vahiy Artur Samuel tomonidan keltirildi, u aqlli mashinalar qurish o'rniga ularni o'zlari o'rganishni dasturlash mumkin bo'lishi mumkinligini aniqladi.

Ikkinchisi Internetdan foydalanishning ko'payishi bilan bog'liq. Bu tahlil qilish uchun juda katta miqdordagi ma'lumotlarni olib keldi. Shunday qilib, muhandislar, mashinalarni tahlil qilishni o'rgatishning o'rniga, ularni o'zlari o'ylab ko'rishni dasturlash osonroq bo'ladi deb o'ylashdi. Va ularni Internetga ulash butun dunyo bo'ylab ma'lumotlarga to'liq kirishni ta'minlaydi. Bu Machine Learning deb nomlangan yangi to'lqinni boshladi.

Machine Learning - bu sun'iy intellektning funktsiyasidir, bu dasturlar va algoritmlarni loyihalashda ilm bo'lib, mashinalar odamlar kabi fikr yuritishlari va qaror qabul qilishlari mumkin. Masalan, Facebook sizga eng ko'p ko'rgan narsangizga asoslanib sizga post takliflarini beradi.

Machine Learning-ni doimiy ravishda ma'lumotlarni tahlil qiladigan, o'tgan ssenariylar bilan taqqoslaydigan va turli vaziyatlarga javob beradigan murakkab algoritmlardan foydalangan holda, kredit kartadagi firibgarliklar, yuzni tanish va boshqalar. ML funktsiyalari kabi jiddiy muammolarni hal qilish uchun foydalanish mumkin.

ML ning uch turi mavjud:

Nazorat ostidagi ML: Ushbu turda biz algoritmda sinov holatlari va maqsad ssenariylari bilan ta'minlaymiz, shunda u holatlarga o'rganadi va yangi ma'lumotlar kiritilganda aniq natijalarni beradi. Masalan: kredit karta firibgarligini aniqlash, avtomatik tuzatish dasturlari.

Nazorat qilinmaydigan ML: Bu erda oldindan boqiladigan ma'lumotlar yo'q, algoritm o'zi dasturlashtirilgan bo'lib, ma'lumotlarni tartiblash, naqshlarni tanlash va mumkin bo'lgan natijalarni olish uchun ishlab chiqariladi. Masalan: Barcha elektron tijorat veb-saytlarida tavsiya qilish mexanizmlari.

Qayta tiklangan ML: Ushbu usul atrof-muhit bilan kunlik o'zaro ta'sir o'tkazish va foyda yoki xavfni minimallashtirishga olib keladigan harakatlarni o'z ichiga oladi. Algoritm o'z imkoniyatlarini to'liq ko'lamiga etkazmaguncha o'z ta'sirini to'xtatmaydi. Masalan: o'yin, uchadigan avtomobillar va hk.

Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish o'rtasida juda oz farq bor, boshqacha qilib aytganda, sun'iy intellekt aqlli mashinalarni quradi, Machine Learning ularni o'zini o'zi etarli qiladi. Ushbu ikkita texnologiya dunyo ishida inqilob qildi, garchi mashina tuzoqqa ilinib ketish xavfi bo'lsa ham (Gollivud sharofati bilan), endi esa o'tirib, mevalaridan bahramand bo'laylik.