Az AI és az ML két olyan szó, amelyet következetesen használnak a modern környezetben. Minél jobban elterjednek manapság, annál inkább látszik a tudatlanság e két témával kapcsolatban. A legtöbbször azt láttam, hogy az emberek felváltva használják a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást, miközben manapság az „okos rendszerekről” próbáltak beszélni. Szerencsére az IOT (Internet of Things) még mindig ezoterikus szó sok ember számára, és továbbra is nagy biztonságban van az abszurd hibás meghatározásoktól. A mesterséges intelligencia és az ML több, mint a technológiák, státuszszimbólumokká váltak – beszéljen róluk egy partin vagy társasági összejövetelen, és bumm! Az „intellektualizmus” fényében látnak téged. Mindazonáltal, mivel mérnök vagyok, aki ténylegesen mindkét technológián dolgozott, abszolút megvetem az ilyen intelligensnek látszó pszeudo szakértelmet.
Mérnököm négy éve alatt két-két évet töltöttem azzal, hogy mindegyikről – az AI-ról és az ML-ről – külön tanultam. Projekteket csinált róluk- külön. És hogy őszinte legyek, mindketten elviselhetetlenül fárasztóak és pokolian szórakoztatóak voltak. Mindkettőn dolgozva azonban nem tudtam jobban egyetérteni azzal az állítással, hogy az AI és az ML kifejezések nem használhatók felcserélhetően. A mesterséges intelligencia az intelligens rendszerek gyűjtőfogalma, amelyek tanulásukat kétféle folyamatból – nevezetesen a gépi tanulásból és a szimbolikus tanulásból – származtatják. Létrehozhat AI-rendszert gépi tanulás nélkül? Igen. Lehet-e AI-rendszert kifejleszteni szimbolikus tanulás nélkül? Teljesen! De helyettesíthet-e az AI, ha intelligens?
Amikor valamire „okosnak” hivatkozunk, megállapítjuk a rendszer és az emberi pszichológia közötti korrelációs dinamikát. Tud-e szellemesen reagálni a gépünk, ha azt mondjuk: „Szeretlek?”. Vagy az adott körülmény alapján elsüthet egy viccet? Vegye figyelembe, hogy az előre betanult viccek kimondása nem az, amit okosnak nevezünk. Megtanulni ezeket a vicceket, összefüggésbe hozni őket a megfelelő környezettel, majd használni őket, ha hasonló forgatókönyv történik – most EZ az intelligencia. Tudom, hogy ez ellentmond az intelligencia „iskolázási” felfogásának, ahol a legnagyobb információtömeget tartják a legintelligensebbnek. De valljuk be és fogadjuk el egyszer s mindenkorra, hogy az intelligencia ezen mérőszáma hiábavaló. Ez az „intelligencia” nem gondolkodókat és felfedezőket ad, hanem betanított munkásokat. Ez volt a McCaulay oktatási rendszerének teljes alapja – gyári munkások létrehozására. Amúgy az oktatási rendszer egy másik idő témája. Koncentráljunk itt a valódi intelligenciára.
Tehát mi a mesterséges intelligencia? A mesterséges intelligencia vagy mesterséges intelligencia egy olyan rendszer, amely magában foglalja a korábbi találkozásokból való tanulást, és ennek a tapasztalatnak a felhasználását a jövőbeli problémák megoldására. Amikor az agyunk csinálja, az intelligencia. Amikor a mikrochipek képesek erre, azt mesterséges intelligenciának nevezik. Képzeld el, hogy egy úton sétálsz. Az egyik ösvény mentén aknák vannak elhelyezve, a másikon pedig virágok vannak. Rálépsz egy aknára, és elfújod. Az előző tudattal újjáéledsz. Ugyanabba az irányba lépnél, mint korábban? Nem. Megtanultad. Levontad a következtetést. És úgy döntöttél, hogy ez az út veszélyes. Menjen a másik útvonalra. Ez az intelligencia. És ha egy robot hajtja végre, azt mesterséges intelligenciának hívják.
Másrészt ugyanazon az úton sétálva azt prédikálják, hogy a 2-es út aknákkal van teletűzve. Többször. Folyamatosan (megerősített tanulás). Érted ezt. Megkapod az út statisztikáit, és sikeresen elkerülöd. Valaki megkérdezi, melyik úton induljak el korábban? Azt válaszolod, a virágos. Miért? Mert ezt tanultad. Azonban egy másik elágazásba ütközik. El tudja dönteni, hogy a korábbi statisztikák ismerete alapján melyik utat választja? Lehet találgatni, és megtenni egy lépést. De a legvalószínűbb, hogy el fogsz lepődni. Tanultál. Hasonló forgatókönyvre alkalmazta, de az eredmény nagyon eltérő lehet. A Machine Learned,de nem feltétlenül tudott értelmes következtetést levonni, hacsak nem tudna több adatot szolgáltatni a második elterelés valószínű természetéről. Tehát a gép tanult, de intelligens volt? Nem igazán. Ez a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között. Most nem említettem a felügyelt, felügyelt és megerősített tanulás fogalmát, valamint a neurális hálózatok és a fuzzy logikák beépítését, mivel egy nagy cikk gyakran jobban megijeszti az embereket, mint az igazság a BBC-t.
Zseniális cikkem zárásaként elmondom, hogy az ML és az AI olyan technológiák, amelyek megváltoztatják életmódunkat, magánéletünket, kényelmünket és még az egészségünket is. Most mindenhol ott vannak. Mindenkit arra biztatok, hogy tájékozódjon róluk, és legyen éber az e területeken elért előrelépésekkel kapcsolatban. Ez az egyre kényelmesebb és múlékonyabb életstílus lenyűgöző világa, és ha ismerjük azokat a fogalmakat, amelyek a jövőben irányítani fognak bennünket, mindig megakadályozza, hogy Önt irányítsák és diktálják. Tanulj ma, holnap vezess!
