Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI Wie gehen sie zusammen?

Die nächste große Sache in der Technik ist Maschinelles lernen. Oder ist es tiefes Lernen? Vielleicht ist es künstliche Intelligenz. Wenn Sie sich in den Unterschieden zwischen den dreien verwickeln, sind Sie nicht alleine.

Nie verpasste man sich die Gelegenheit, Hype zu generieren und Venture Capital-Geld herauszuholen. Einige Technologieunternehmen haben alle drei austauschbar eingesetzt. Obwohl sie alle unter ein und dasselbe Dach fallen, gibt es einige entscheidende Unterschiede zwischen ihnen.

Was ist künstliche Intelligenz??

Künstliche Intelligenz, im Allgemeinen als AI bezeichnet, ist eher ein Konzept als ein System. Intelligenz wird als einzigartig menschliches Merkmal wahrgenommen. Traditionell wurde angenommen, dass Maschinen Wissen erwerben, nicht jedoch Intelligenz oder Weisheit. Der Informatiker Alan Turing verbrachte einen großen Teil seines Lebens mit der Frage, ob Maschinen denken können.

Er entwickelte den Turing-Test Was ist der Turing-Test und wird er jemals geschlagen werden? Was ist der Turing-Test und wird er jemals geschlagen werden? Der Turing-Test soll feststellen, ob Maschinen denken. Hat das Eugene Goostman-Programm den Turing-Test wirklich bestanden, oder haben die Schöpfer einfach geschummelt? Lesen Sie mehr, um festzustellen, ob eine Maschine intelligentes Verhalten zeigen kann und nicht notwendigerweise intelligent ist. Dies ist eine wichtige Unterscheidung, da wir Gedanken und Intelligenz immer noch nicht vollständig verstehen.

Anstatt zu versuchen, Intelligenz zu definieren, hoffen wir, Maschinen zu schaffen, die intelligentes Verhalten zeigen können.

AI ist keine Technologie selbst, sondern ein Mittel zur Beschreibung von Systemen. Diese Systeme können als Narrow AI und General AI bezeichnet werden. Die schmale KI ist ein System, das intelligent ist, jedoch nur für eine bestimmte Aufgabe. Allgemeine KI ist der Typ, den wir aus der Popkultur besser kennen.

Diese Arten von Systemen könnten alle Elemente der menschlichen Intelligenz darstellen. Skynet aus der Filmreihe Terminator oder HAL von 2001: A Space Odyssey sind fiktive Beispiele für allgemeine KI. Trotz allem, was die Filme Ihnen sagen, würden nicht alle allgemeinen KI-Systeme die Menschheit zerstören.

Was ist maschinelles Lernen??

Wir alle wissen, dass Daten nützlich sein können. Ob Sie wissen, welchen Weg Sie zum Büro nehmen müssen, oder ob Sie ein Auge auf unsere Gesundheit haben: Die Daten geben Aufschluss über unsere Entscheidungen und führen uns durch das Leben. Aber wir erzeugen jeden Tag so viel, dass es für uns Menschen unmöglich ist zu analysieren.

Wir sollten also Maschinen dazu bringen, das schwere Heben für uns zu erledigen.

Der maschinelle Lernkurs von Google Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Google-Kurs bricht für Sie ein Was ist Maschinelles Lernen? Mit dem kostenlosen Google-Kurs brechen wir Sie ab Google hat einen kostenlosen Online-Kurs entwickelt, der Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Mehr lesen fasst maschinelles Lernen als zusammen “Daten verwenden, um Fragen zu beantworten.” Sie teilen es in zwei Teile auf: Training und Vorhersagen. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Sammlung von Bildern mit Formen, die Sie erkennen wollten. Wenn die Bilder in den Maschinenlernalgorithmus eingegeben werden, beginnt das System, die Merkmale dieser Form zu lernen.

Wenn ein neues Bild gefunden wird, wird die Form mit den Elementen aus den Trainingsdaten verglichen, um festzustellen, ob es sich um eine Übereinstimmung handelt.

Obwohl Sie es möglicherweise nicht erkennen, sind personalisierte Suchergebnisse, Spotify-Wiedergabelisten und Amazon-Produktempfehlungen auch ein Ergebnis des maschinellen Lernens. Netflix verwendet sogar Machine Learning-Algorithmen, um das angezeigte Cover-Artwork zu personalisieren.

Was ist tiefes Lernen??

Während wir Intelligenz nicht vollständig verstehen, haben Wissenschaftler es geschafft zu zeigen, dass das Gehirn Informationen durch ein komplexes Netzwerk von Neuronen erzeugt. Unser Gehirn besteht aus diesen elektrischen Verbindungen, die neurale Bahnen bilden. Diese Pfade tragen Informationen rund um unseren Körper, sodass wir uns bewegen, atmen und denken können.

Wenn jedoch jeder dieser neuronalen Pfade unabhängig voneinander wäre, wären unsere Reaktionszeiten unglaublich langsam und wir können möglicherweise keine Verbindungen zwischen den Gedanken herstellen. Der Erfolg des Systems beruht auf der Beziehung zwischen all diesen Pfaden, was zu einer gleichzeitigen Datenverarbeitung führt.

Deep Learning ist eine Methode, um dieses dichte Netzwerk von Neuronen zu replizieren. Durch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Datenströme konnten Computer die für die Datenverarbeitung benötigte Zeit erheblich reduzieren. Die Anwendung dieser Technik auf tiefes Lernen hat zu künstlichen neuronalen Netzwerken geführt. Was sind neuronale Netzwerke und wie funktionieren sie? Was sind neuronale Netze und wie funktionieren sie? Neuronale Netzwerke sind die nächste große Sache, wenn es um umfangreiche Berechnungen und intelligente Algorithmen geht. So arbeiten sie und warum sie so erstaunlich sind. Weiterlesen .

Diese Netzwerke bestehen aus einer Reihe von Knoten. Es gibt Eingabeknoten zum Empfangen von Daten, Ausgabeknoten für die resultierenden Daten und verborgene Knotenschichten in der Mitte. Das Ziel ist, die Eingabedaten in etwas umzuwandeln, das die Ausgabeknoten verwenden können. Hier kommen die verborgenen Schichten ins Spiel. Während die Daten durch diese verborgenen Knoten fortschreiten, verwendet das neuronale Netzwerk eine Logik, um zu entscheiden, an welchen Knoten die Daten als nächstes weitergegeben werden.

Maschinelles Lernen vs. KI vs. Deep Learning

Während maschinelles Lernen ein mächtiges Werkzeug ist, das uns hilft, die riesigen Datenmengen, die wir erstellen, zu verstehen, zeigt es kein unabhängiges Denken. Der Algorithmus wurde von Programmierern entworfen und legt die Regeln fest, nach denen das maschinelle Lernsystem spielen muss. Die Vorurteile der Entwickler, ob bewusst oder unbewusst, haben Auswirkungen.

Einer der ersten gravierenden Rückschläge beim maschinellen Lernen war ein Ingenieur von Google. Im Jahr 2015 bemerkte er, dass der Fotoidentifikationsalgorithmus des Unternehmens ihn und seine schwarzen Freunde als Gorillas auszeichnete. Google entschuldigte sich sofort und führte kurzfristige Korrekturen ein.

Zwei Jahre später berichtete WIRED von Googles Lösung, Gorillas aus den Trainingsdaten zu entfernen.

Andererseits führt tiefes Lernen der allgemeinen künstlichen Intelligenz einen Schritt näher. Durch den Versuch, den menschlichen Geist durch eine vielschichtige Sammlung von Knoten zu replizieren, müssen tiefe Lernstrukturen nicht mit einem großen anfänglichen Datensatz trainiert werden. Sie treffen Entscheidungen auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen und der Logik des Systems.

Dass die Entscheidungsfindung eines neutralen Netzwerks nicht transparent ist, mag beunruhigend erscheinen, bedeutet aber, dass es ihm gelingt, menschliche Intelligenz zu replizieren. Zum Beispiel verstehen wir nicht einmal ganz, wie wir unsere eigenen Gedanken und Entscheidungen finden.

Künstliche Intelligenz für alle

Am Ende ist es nicht nötig, maschinelles Lernen mit KI zu vergleichen, oder tiefes Lernen mit maschinellem Lernen, da sie alle unterschiedlichen Zwecken dienen. AI beschreibt das Konzept der menschlichen Intelligenz in Maschinen, während maschinelles Lernen und tiefes Lernen Anstrengungen zur Schaffung einer allgemeinen KI sind.

Das heißt nicht, dass das Gebiet der KI völlig abstrakt ist. Google nutzt seine massiven Datensätze, indem es fast allen seinen Produkten AI hinzufügt. Google Mail wurde kürzlich mit Smart Replies überarbeitet, während die Duplex-KI des Unternehmens in den USA eingeführt wird und Telefonanrufe in Ihrem Namen abwickeln kann. Aber nicht nur sie können in das KI-Spiel einsteigen.

Mit den Online-KI-Experimenten von Google können Sie es jetzt selbst ausprobieren. 5 Die besten Google-KI-Experimente zum Erkunden künstlicher Intelligenz 5 Die besten Google KI-Experimente zum Erkunden künstlicher Intelligenz Google verfügt über mehrere KI-Experimente, mit denen Sie jetzt spielen können. Dank des maschinellen Lernens können sie mit Ihrer Hilfe die Welt von morgen verändern. Weiterlesen .

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