Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique?

Ces deux termes semblent être liés, notamment dans leur application en informatique et en génie logiciel. Est-ce que l'un est un sous-ensemble de l'autre? Est-ce que l'un est un outil utilisé pour construire un système pour l'autre? Quelles sont leurs différences et pourquoi sont-elles significatives?

L'apprentissage automatique a été défini par différentes personnes de différentes manières. Une définition dit que l'apprentissage machine (ML) est le domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé.

Compte tenu de la définition ci-dessus, on pourrait dire que l'apprentissage automatique est axé sur des problèmes pour lesquels nous avons (beaucoup) de données (expérience), à ​​partir desquels un programme peut apprendre et s'améliorer à la tâche.

L'intelligence artificielle comporte de nombreux autres aspects, dans lesquels les machines ne s'améliorent pas en apprenant à partir de données, mais peuvent faire preuve d' intelligence au moyen de règles (par exemple, des systèmes experts comme Mycin ), de logiques ou d'algorithmes, par exemple, en trouvant des chemins .

Le livre Intelligence artificielle: une approche moderne montre davantage de domaines de recherche de l'IA, tels que les problèmes de satisfaction de contraintes , le raisonnement probabiliste ou les fondements philosophiques .

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Grosso modo, cela correspond à son côté apprentissage. Il n'y a pas de définitions "officielles", les limites sont un peu floues.

Les définitions de l'intelligence artificielle peuvent être classées en quatre catégories: penser humainement, penser rationnellement, agir humainement et agir rationnellement. La photo suivante (tirée de Intelligence artificielle: une approche moderne) apportera des éclaircissements sur ces définitions: La définition que j’aime bien est celle de John McCarthy: "C’est la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, notamment de programmes informatiques intelligents. utilisation similaire de l'ordinateur pour comprendre l'intelligence humaine, mais l'IA ne doit pas se limiter à des méthodes biologiquement observables. "





L'apprentissage machine, en revanche, est le domaine de l'IA qui traite de la création de logiciels permettant de faire de meilleures prédictions pour la sortie sans être explicitement programmé. Divers algorithmes sont utilisés sur un ensemble de données pour prédire l'avenir. L'apprentissage automatique est basé sur les données. L'apprentissage automatique est issu de l'étude de la reconnaissance des formes et de la théorie d'apprentissage informatique de l'IA.

En résumé, l'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui consiste à fournir aux machines la capacité d'effectuer des tâches rationnelles. Le traitement du langage naturel, l’automatisation, le traitement de l’image et bien d’autres en font partie.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA orienté données et traitant de la prévision. Utilisé dans les moteurs de recherche, la liste de recommandations Youtube, etc.

De nombreux termes ont «essentiellement» les mêmes significations, de sorte que les différences ne sont que l'accent, la perspective ou l'origine historique. Les gens ne sont pas d’accord sur l’étiquette qui fait référence au sur-ensemble ou au sous-ensemble; il y a des gens qui vont appeler AI une branche de ML et d'autres qui vont appeler ML une branche de AI.

J'entends généralement l'apprentissage machine utilisé comme une forme de «statistique appliquée» dans laquelle nous spécifions un problème d'apprentissage avec suffisamment de détails pour que nous puissions y introduire des données de formation et obtenir un modèle utile de l'autre côté.

J'entends généralement le terme intelligence artificielle comme un terme fourre-tout pour désigner toute sorte d'intelligence intégrée à l'environnement ou au code. Cette définition est très large et d’autres utilisent des définitions plus étroites (comme l’ intelligence générale artificielle , qui n’est pas spécifique à un domaine). (Poussé à l'extrême, ma version comprend des thermostats.)

C’est également un bon moment pour signaler les autres sites StackExchange, Cross Validated et Data Science , qui se chevauchent assez bien avec ce site.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui ne représente qu'une infime partie de son potentiel. C'est une façon spécifique de mettre en œuvre l'IA largement axée sur les techniques statistiques / probabilistes et les techniques évolutives. ^Q

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est « la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine » (telles que la perception visuelle, la reconnaissance de la parole, la prise de décision et la traduction entre les langues).

Nous pouvons considérer l'IA comme le concept de la prise de décision non humaine ^Q, qui vise à simuler des fonctions cognitives semblables à celles de l'homme, telles que la résolution de problèmes, la prise de décision ou la communication linguistique.

Apprentissage machine

L'apprentissage machine (ML) est essentiellement un apprentissage par la mise en œuvre de modèles de construction permettant de prédire et d'identifier des modèles à partir de données.

Selon le professeur Stephanie R. Taylor d’informatique et son exposé , ainsi que sur la page Wikipedia , «l’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle. Il s’agit de la construction et de l’étude de systèmes capables d’apprendre à partir de données ». messages électroniques pour apprendre à faire la distinction entre spam et non spam).

Selon Oxford Dictionaries , l'apprentissage automatique est « la capacité d'un ordinateur à tirer des enseignements de l'expérience » (par exemple, en modifiant son traitement sur la base d'informations nouvellement acquises).

Nous pouvons penser que ML est une détection de modèle informatisée dans les données existantes pour prédire les modèles dans les données futures. ^Q

En d’autres termes, l’apprentissage automatique implique le développement d’algorithmes d’autoapprentissage et l’ intelligence artificielle consiste à développer des systèmes ou des logiciels permettant de reproduire le comportement humain lorsqu’il s’agit de réagir. ^Quora

En quoi l'intelligence artificielle est-elle différente de l'apprentissage machine? Https://www.linkedin.com/pulse/how-artificial-intelligence-different-from-machine-learning-singh

L'apprentissage automatique est une science qui implique le développement d'algorithmes d'autoapprentissage. Ces algorithmes sont de nature plus générique qu’ils peuvent être appliqués à divers problèmes liés au domaine.

L'intelligence artificielle est une science permettant de développer un système ou un logiciel permettant d'imiter l'homme à réagir et à se comporter dans une circonférence. En tant que domaine extrêmement étendu, AI a défini son objectif en plusieurs parties. Plus tard, chaque mandrin est devenu un domaine d'étude distinct pour résoudre son problème.

Sakthi Dasan Sekar

L'intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique (ML) sont deux mots à la mode très chauds en ce moment, et semblent souvent être utilisés de manière interchangeable.

L'intelligence artificielle est le concept plus général de machines capables de réaliser des tâches d'une manière que nous considérons comme «intelligentes» et Machine Learning est une application actuelle de l'IA basée sur l'idée que nous devrions vraiment pouvoir donner aux machines un accès aux données. et laissez-les apprendre par eux-mêmes.

Vous pouvez trouver des informations supplémentaires sur Apprentissage par la machine et intelligence artificielle.

L'IA basée sur la théorie est ce qui a conduit au développement de l'apprentissage automatique. Souvent considéré comme un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, il est vraiment plus précis de le considérer comme la technologie de pointe actuelle.

L'apprentissage automatique consiste à acquérir des connaissances sur les données à l'aide d'algorithmes d'autoapprentissage. L'intelligence artificielle est un domaine dans lequel la machine accomplit des tâches sans support humain sur la base des connaissances acquises par l'apprentissage. C'est donc ce que ML est le sous-ensemble de l'IA.

Intelligence artificielle: Propriété du savoir dans une entité artificielle en action.

Machine Learning: Comment faire d'une entité artificielle pour ajouter des informations (Learn) à ses connaissances

En termes simples, l’intelligence artificielle est un domaine scientifique qui essaie d’imiter le comportement d’humains ou d’autres animaux.

L'apprentissage automatique est l'un des outils / technologies clés de l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont deux mots à la mode très chauds en ce moment, et semblent souvent être utilisés de manière interchangeable. Ils ne sont pas tout à fait la même chose, mais la perception qu’ils en ont peut parfois être source de confusion. J'ai donc pensé qu'il serait utile d'écrire un article pour expliquer la différence.

L'apprentissage automatique est un sous-domaine central de l'intelligence artificielle; il permet aux ordinateurs de passer à un mode d’autoapprentissage sans être programmés explicitement. Lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données, ces programmes informatiques sont capables d'apprendre, de grandir, de changer et de se développer par eux-mêmes.

Tout d’abord, j’ai rencontré le terme MachineLearning beaucoup plus souvent dans mes cours de Business Intelligence que dans mes cours d’IA.

Mon professeur d'intelligence artificielle, Rolf Pfeifer, l'aurait dit ainsi: (après avoir longuement parlé de ce qu'est l'intelligence, comment on peut la définir, différents types d'intelligence, etc.). ML est plus statique et "stupide", ignorant son environnement financier et n’interagissant pas avec lui, ou seulement sur une base abstraite. L'intelligence artificielle a une certaine conscience de son environnement et interagit avec lui de manière autonome, prenant ainsi des décisions autonomes avec des boucles de rétroaction. De ce point de vue, Ugnes Answer serait probablement le plus proche. En plus de cela, bien sûr, ML est un sous-ensemble de l'IA.

L'apprentissage machine n'est pas une véritable intelligence (imho), c'est surtout une intelligence humaine reflétée dans des algorithmes logiques, et comme le dirait mon prof en Business Intelligence: à propos des données et de leur analyse. Machine Learning a beaucoup d'algorithmes supervisés qui ont en fait besoin d'humains pour soutenir le processus d'apprentissage en disant ce qui est juste et ce qui ne va pas, afin qu'ils ne soient pas indépendants. Et une fois appliqués, les algorithmes sont généralement statiques jusqu'à ce que les humains les réajustent. Dans ML, vous avez principalement des modèles de boîtes noires et l'aspect principal est les données. Les données arrivent, les données sont analysées ("intelligemment"), les données disparaissent et, dans la plupart des cas, l'apprentissage s'applique à un contexte de pré-implémentation / d'apprentissage. Dans la plupart des cas, ML ne se soucie pas de l'environnement dans lequel se trouve une machine, mais des données.

L'intelligence artificielle consiste plutôt à imiter l'intelligence humaine ou animale. Suivant l'approche de mon professeur, l'IA n'est pas nécessairement une question de conscience de soi, mais d'interaction avec l'environnement. Pour le construire, vous devez donc donner à la machine des capteurs pour percevoir l'environnement, une sorte d'intelligence capable de continuer à apprendre et d'éléments d'interaction. avec l'environnement (bras, etc.). L'interaction devrait se faire de manière autonome et, idéalement, comme chez l'homme, l'apprentissage devrait être un processus autonome et continu.

Ainsi, un drone qui scanne les champs selon un schéma logique pour trouver des motifs de couleur afin de détecter les mauvaises herbes dans les cultures serait plus efficace. En particulier si les données sont analysées et vérifiées ultérieurement par des humains ou si l'algorithme utilisé est un algorithme statique avec une "intelligence" intégrée, mais qui ne peut pas être réorganisé ou adapté à son environnement. Un drone qui vole de façon autonome, se charge lorsque la batterie est déchargée, recherche les mauvaises herbes, apprend à en détecter des inconnues et les arrache tout seul, puis les ramène pour vérification.

Avant d'entrer dans la différence, il est important de bien comprendre leur signification.

L'intelligence artificielle est la science et l'ingénierie permettant aux ordinateurs de se comporter de manière à imiter le comportement humain - Andrew Moore

L'apprentissage automatique est l'étude d'algorithmes informatiques permettant aux programmes informatiques de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience - Tom Mitchell

Si l’Intelligence Artificielle fabrique des machines pour présenter l’intelligence humaine, l’apprentissage par machine est une approche permettant d’atteindre cette intelligence artificielle dans laquelle une machine peut apprendre par elle-même sans être programmée explicitement. Simplement, l'apprentissage de la machine fait partie de l'IA.

Faisons un test sur nous-mêmes pour découvrir la différence.

Étape 1: Je vais écrire un mot et vous devez le prononcer fort.

Le mot est: Stackoverflow

Bien!!! afin que vous puissiez le prononcer de manière transparente

Étape 2: Vous devez maintenant prononcer un autre mot.

Le mot est: Worcestershire

Hmmmm !!! le trouver difficile mais quand même, vous le prononcez, cela vous rend intelligent.

Si précisément, lorsque vous surmontez la difficulté, c’est intelligence.

Mais maintenant, si je vous dis comment on le prononce et que vous essayez le même test, vous n'aurez pas de difficulté à apprendre à le prononcer.

Il en va de même pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Ainsi, l'intelligence artificielle est un moyen de cartographier la logique humaine, le raisonnement, la compréhension et les compétences en résolution de problèmes.

Tandis que l'apprentissage automatique est à mémoriser ou à prédire par modèle, statistiques et expérience.

Donc, l'intelligence artificielle doit avoir des compétences en résolution de problèmes, de la logique, du raisonnement, de la compréhension, mais vous devez tout de même apprendre à acquérir ces compétences. L'apprentissage automatique fait donc partie de l'intelligence artificielle.

Dans les jeux informatiques, une IA peut être: Si le joueur saute, tirez. Donc, l'IA peut simplement être un ensemble d'instructions claires pour le comportement. Le programmeur de l'IA a déjà décidé qu'il était préférable de tirer lorsque le joueur saute.

Deep Learning est un moyen de ne pas définir ces instructions à l’avance, mais de les apprendre pendant qu’elles se produisent, de sorte que l’intelligence artificielle apprend qu’il est préférable de tirer quand un joueur saute. Il pourrait apprendre cela en essayant également de tirer à d'autres moments et en diagnostiquant que cela a moins d'effet.

L'intelligence artificielle signifie que vous écrivez un programme pour effectuer une tâche donnée et que vous ne considérez pas comment un utilisateur individuel utilise le programme ou quelle partie du programme utilise-t-il constamment ...

L'apprentissage automatique signifie que vous écrivez le même programme et que vous indiquez au programme de suggérer une chose à l'utilisateur qui l'intéressera ...

Le meilleur exemple d’apprentissage automatique est la reconnaissance faciale

vous avez écrit le programme pour détecter les couleurs, les formes des visages et ensuite, quand il reconnaît un visage, vous pouvez effectuer d'autres tâches ... C'est l'apprentissage automatique.

mais si vous avez déjà des données d'images de différents visages stockées dans le programme et que vous les comparez avec un utilisateur et que vous effectuez ensuite une certaine tâche, il s'agira alors de l'intelligence artificielle.