Her şeyden önce, İş Zekası derslerimde Makine Dersi terimiyle AI derslerimden çok daha fazla tanıştım.
AI Profesörüm Rolf Pfeifer bunu şöyle söyleyecekti: (zekanın ne olduğu, nasıl tanımlanabileceği, farklı zeka türleri vs.) hakkında uzun bir konuşma yaptıktan sonra. ML, fiziksel ortamının farkında olmayan ve onunla etkileşime girmeyen veya yalnızca soyut bir temele dayanmayan daha statik ve "aptal" dır. AI, çevresi hakkında belirli bir farkındalığa sahiptir ve özerk bir şekilde etkileşime girerek geri bildirim döngüleri ile özerk kararlar alır. Bu açıdan, Ugnes Cevap muhtemelen en yakın olurdu. Bunun yanında, elbette, ML, AI'nın bir alt kümesidir.
Makine Öğrenimi gerçek bir zeka değildir (imho), çoğunlukla mantıksal algoritmalara yansıyan insan zekasıdır ve İş Zekamı Prof'inin belirttiği gibi: veriler ve analizleri hakkında. Makine Öğrenmesi, neyin doğru neyin yanlış olduğunu söyleyerek öğrenme sürecini desteklemek için insanlara ihtiyaç duyan birçok denetimli algoritmaya sahiptir, bu yüzden bağımsız değillerdir. Ve bir kez uygulandıklarında, algoritmalar insanlar onları yeniden düzenleyene kadar çoğunlukla statiktir. ML'de çoğunlukla kara kutu tasarımlarınız vardır ve asıl yönü veridir. Veriler gelir, Veriler analiz edilir ("Akıllıca"), Veriler söner ve çoğu zaman Öğrenme, bir uygulama öncesi / Öğrenme temeli için geçerlidir. Çoğu durumda, ML bir makinenin bulunduğu ortamı önemsemez, verilerle ilgilidir.
AI, insan veya hayvan zekasını taklit etmekle ilgilidir. Prof'in yaklaşımını takiben, AI mutlaka kendi bilinciyle ilgili değil, çevre ile etkileşimle ilgili olduğundan, AI oluşturmak için makine sensörlerini çevreyi algılaması, öğrenmeye devam edebilecek bir zeka sorto ve etkileşim için elemanlar vermeniz gerekir çevre ile (kollar vb.) Etkileşim özerk bir şekilde yapılmalı ve ideal olarak, insanlarda olduğu gibi, öğrenme özerk ve devam eden bir süreç olmalıdır.
Bu nedenle, mahsullerin içindeki yabancı otları bulmak için renk desenleri için alanları mantıklı bir programda tarayan bir dron daha fazla ML olacaktır. Özellikle veriler daha sonra insanlar tarafından analiz edilip doğrulanırsa veya kullanılan algoritma, "istihbarat" içine yerleştirilmiş ancak yeniden düzenlenmesi veya ortamına uyum sağlama kabiliyeti bulunmayan statik bir algoritmadır. Otonom olarak uçan, pil bittiğinde kendini şarj eden, yabani otları tarayan, bilinmeyenleri tespit etmeyi öğrenen ve onları kendiliğinden söküp doğrulamak için geri getiren bir uçak, ...