Kunstig intelligens, maskinlæring, dyp læring og generativ AI: Hva er forskjellen?
Kunstig intelligens (AI) er et begrep som omfatter et bredt spekter av teknologier som gjør at maskiner kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, som visuell persepsjon, talegjenkjenning, beslutningstaking og oversettelse mellom språk.
AI er et av de mest spennende og raskt utviklende feltene innen vitenskap og teknologi, med applikasjoner i ulike domener og bransjer. Det er imidlertid også mange misforståelser og myter om AI som kan forårsake forvirring og misforståelse blant allmennheten og til og med blant fagfolk.
I dette blogginnlegget vil vi prøve å klargjøre noen av de viktigste begrepene og termene knyttet til AI, som maskinlæring, dyp læring og generativ AI, og forklare hvordan de skiller seg fra hverandre og hva de kan gjøre.
Maskinlæring
Maskinlæring (ML) er en delmengde av AI som fokuserer på bruken av data og algoritmer for å lære av erfaring og forbedre ytelsen uten eksplisitt programmering. ML-algoritmer kan analysere store mengder data, identifisere mønstre og lage prediksjoner eller klassifiseringer basert på de lærte egenskapene. ML kan deles inn i tre hovedtyper av læringsmetoder: veiledet læring, uovervåket læring og forsterkningslæring.
Veiledet læring er når algoritmen blir trent på merkede data, noe som betyr at det ønskede resultatet eller utfallet er kjent for hvert inngangseksempel. Algoritmen lærer å kartlegge inngangen til utgangen ved å minimere feilen eller tapfunksjonen. Eksempler på veiledede læringsoppgaver er bildeklassifisering, sentimentanalyse, spamdeteksjon osv.
Uovervåket læring er når algoritmen blir trent på umerkede data, noe som betyr at det ikke er noe forhåndsdefinert resultat eller utfall for hvert inngangseksempel. Algoritmen lærer å oppdage den underliggende strukturen eller fordelingen av dataene ved å klynge, dimensjonsreduksjon, anomalideteksjon osv. Eksempler på uovervåkede læringsoppgaver er emnemodellering, anbefalingssystemer, generativ modellering osv.
Forsterkningslæring er når algoritmen lærer fra sine egne handlinger og tilbakemeldinger fra miljøet. Algoritmen samhandler med miljøet ved å ta handlinger og observere belønningene eller straffene som følger av disse handlingene. Algoritmen lærer å optimalisere sin atferd ved å maksimere den kumulative belønningen over tid. Eksempler på forsterkningslæringsoppgaver er spilling, robotkontroll, selvkjørende biler osv.
Dyp læring
Dyp læring (DL) er en delmengde av ML som bruker kunstige nevrale nettverk (ANN) til å modellere komplekse problemer. ANNs består av lag med sammenkoblede noder eller enheter som behandler og transformerer data. Begrepet “dyp” refererer til bruken av flere lag i nettverket, noe som gjør at nettverket kan lære mer abstrakte og høynivåfunksjoner fra dataene. DL kan bruke noen av de tre typene læringsmetoder nevnt ovenfor: veiledet, uovervåket eller forsterkningslæring.
Dype nevrale nettverk (DNN) er ANNs med flere skjulte lag mellom inngangs- og utgangslagene. DNN kan lære å utføre ulike oppgaver som regresjon, klassifisering, segmentering osv., ved å bruke forskjellige aktiveringsfunksjoner og tapfunksjoner.
Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) er en type DNN som er spesialisert for å behandle bilde data. CNN bruker konvolusjonelle lag som bruker filtre eller kjerner for å trekke ut lokale funksjoner fra inngangsbildene. CNN kan lære å utføre oppgaver som objektdeteksjon, ansiktsgjenkjenning, bildegenerering osv.
Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) er en type DNN som er spesialisert for å behandle sekvensielle data som tekst eller tale. RNN bruker tilbakevendende lag som har tilbakemeldingsløkker eller minneceller som lagrer informasjon fra tidligere tidssteg. RNN kan lære å utføre oppgaver som naturlig språkbehandling (NLP), maskinoversettelse, talegjenkjenning, tekstgenerering osv.
Transformer-nettverk er en type DNN som bruker transformer-nettverk til å generere tekst basert på naturlige språkpåminnelser. GPT er trent på store umerkede tekstkorpus for å lære de statistiske mønstrene og forholdene mellom ord og setninger. GPT kan generere kohærent og mangfoldig tekst for ulike oppgaver som NLP, tekstsammendrag, spørsmålssvar, tekstgenerering osv.
Generativ AI
Generativ AI (GenAI) er en type AI som genererer nytt innhold eller data basert på eksisterende data eller påminnelser. GenAI bruker ulike teknikker og modeller for å skape realistiske og nye utganger som bilder, tekst, videoer, musikk, kode osv. GenAI kan brukes til ulike formål som underholdning, utdanning, forskning, design osv.
Generative adversarial networks (GANs) er en type DL-modell som bruker to konkurrerende nettverk: en generator og en diskriminator. Generatoren prøver å lage falske data som ligner på de ekte dataene fra en gitt fordeling. Diskriminatoren prøver å skille mellom ekte og falske data. Generatoren og diskriminatoren lærer av hverandre på en motstridende måte til de når en likevekt der generatoren produserer realistiske data og diskriminatoren ikke kan skille dem fra hverandre.
Variational autoencoders (VAEs) er en type DL-modell som bruker en koder-dekoder-arkitektur. Koderen komprimerer inngangsdataene til en latent vektor eller kode som representerer de essensielle egenskapene til dataene. Dekoderen rekonstruerer inngangsdataene fra den latente vektor. Koderen og dekoderen blir trent til å minimere rekonstruksjonsfeilen og divergensen mellom den latente vektor og en priorfordeling. VAEs kan generere nye data ved å sample fra det latente rommet eller modifisere den latente vektor.
Generative pretrained transformers (GPTs) er en type DL-modell som bruker transformer-nettverk til å generere tekst basert på naturlige språkpåminnelser. GPT er trent på store umerkede tekstkorpus for å lære de statistiske mønstrene og forholdene mellom ord og setninger. GPT kan generere kohærent og mangfoldig tekst for ulike oppgaver som NLP, tekstsammendrag, spørsmålssvar, tekstgenerering osv.
Konklusjon
AI, ML, DL og GenAI er relaterte, men distinkte begreper og teknologier som har forskjellige definisjoner, applikasjoner og innflytelser. AI er det bredeste begrepet som dekker ethvert system som kan utføre oppgaver som krever menneskelig intelligens. ML er en delmengde av AI som bruker data og algoritmer til å lære av erfaring og forbedre ytelsen. DL er en delmengde av ML som bruker kunstige nevrale nettverk til å modellere komplekse problemer. GenAI er en type AI som genererer nytt innhold eller data basert på eksisterende data eller påminnelser. Disse teknologiene utvikler seg raskt og har mange potensielle fordeler og utfordringer for samfunnet og menneskeheten.
Ønsker du å lære mer om kunstig intelligens, bruksområder eller om hvordan teknologien potensielt kan anvendes i din bedrift? Trykk på knappen nedenfor så tar vi kontakt for en uforpliktende samtale 🚀
