Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) : comparaisons clés

Au cours de la dernière décennie, les termes intelligence artificielle ( AI) et intelligence artificielle (ML) sont devenus des mots à la mode fréquemment utilisés de manière interchangeable. Alors que l’IA et le ML sont inextricablement liés et partagent des attributs similaires, ils ne sont pas exactement la même chose. Le ML est plutôt un sous-ensemble important de l’IA.

Les innovations en matière d’IA et de ML sont tout autour de nous, des assistants vocaux numériques dans notre salon aux recommandations que vous voyez sur Netflix.

Bien que l’IA et le ML pénètrent de nombreux domaines humains, il existe encore beaucoup de confusion et d’obscurité concernant leurs ressemblances, leurs différences et leurs principales applications.

Voici un examen plus approfondi de l’intelligence artificielle par rapport à l’intelligence artificielle, les différents types et comment les deux innovations révolutionnaires se comparent.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA ) ?

L’IA est spécifiée comme une innovation de système informatique qui imite la capacité d’un humain à résoudre des problèmes et à établir des liens basés sur la perspicacité, la compréhension et l’instinct.

Le domaine de L’IA a pris de l’importance dans les années 1950. Les mentions d’êtres synthétiques dotés d’intelligence peuvent être reconnues plus tôt dans de nombreuses disciplines telles que le point de vue ancien, la mythologie grecque et les histoires de fiction.

Un projet notable du 20e siècle, le test de Turing, est généralement décrit en faisant référence à l’histoire de l’IA. . Alan Turing, également appelé « le père de l’IA », a développé le test et est mieux connu pour avoir produit un système informatique de décryptage qui a aidé les Alliés pendant la Seconde Guerre mondiale à comprendre les messages secrets envoyés par l’armée allemande.

Le test de Turing est utilisé pour déterminer si un créateur peut penser comme un humain. Un ordinateur peut simplement réussir le test de Turing s’il répond aux questions avec des réponses qui ne se distinguent pas des réactions humaines.

3 capacités clés d’un système informatique alimenté par l’IA consistent en l’intentionnalité, l’intelligence et la polyvalence. Les systèmes d’IA utilisent les mathématiques et le raisonnement pour réaliser des tâches, incorporant fréquemment de grandes quantités de données, qui autrement ne seraient pas pratiques ou possibles.

Applications d’IA courantes

L’IA moderne est utilisée par de nombreuses entreprises d’innovation et leurs clients. Certaines des applications d’IA les plus courantes aujourd’hui incluent :

• Les moteurs de recherche Web avancés (Google)
• Les voitures autonomes (Tesla)
• Les recommandations personnalisées (Netflix, YouTube)
• Assistants personnels (Amazon Alexa, Siri)

Un exemple d’IA qui a attiré l’attention remonte à 2011, lorsque Watson d’IBM, un IA- propulsé par un superordinateur, s’est impliqué dans le jeu télévisé populaire Watson a secoué le marché de la technologie après avoir battu 2 anciens champions, Ken Jennings et Brad Rutter.

En dehors de l’utilisation des jeux vidéo, de nombreux marchés ont adopté Applications d’IA pour améliorer leurs opérations, des producteurs lançant la robotique aux assureurs améliorant leur évaluation des risques.

Lire : Comment l’IA change la méthode d’apprentissage des langues

Types d’IA

L’IA est généralement divisée en 2 catégories : l’IA étroite et l’IA de base.

• Narrow AI : de nombreuses applications d’IA contemporaines sont conçues pour une IA étroite, développée pour effectuer des tâches spécifiques et spécifiées. Un chatbot sur le site Web d’une entreprise est un exemple d’IA étroite. Un autre exemple est un service de traduction automatique, tel que Google Translate. Les voitures et camions autonomes en sont une autre application.
• IA générale : l’IA générale diffère de l’IA étroite, car elle intègre également des systèmes d’apprentissage automatique (ML) à des fins diverses. Il peut découvrir plus rapidement que les gens et mieux accomplir les tâches intellectuelles et d’efficacité.

Même si une IA est classée comme étroite ou basique, l’IA moderne est encore quelque peu restreinte. Il ne peut pas interagir exactement comme les gens, mais il peut simuler des émotions. Néanmoins, l’IA ne peut pas vraiment avoir ou « ressentir » des émotions comme une personne.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (ML) ?

Apprentissage automatique (ML ) est considéré comme un sous-ensemble de l’IA, dans lequel un ensemble d’algorithmes développe des modèles basés sur des données d’échantillon, également appelées informations de formation.

L’objectif principal d’un modèle de ML est de faire des prédictions ou des choix précis basés sur des données historiques. Les solutions de ML utilisent d’énormes quantités d’informations semi-structurées et structurées pour faire des projections et des prédictions avec un haut niveau de précision.

En 1959, Arthur Samuel, un leader de l’IA et des jeux informatiques, a défini le ML comme une discipline qui permet aux ordinateurs de découvrir continuellement sans être clairement programmés.

Une conception ML exposée à de nouvelles informations apprend, s’adapte et se développe continuellement par elle-même. De nombreuses organisations achètent des services de ML car ils les aident à prendre des décisions, à prévoir les tendances futures, à en savoir plus sur leurs consommateurs et à obtenir d’autres informations précieuses.

Types de ML

Il existe 3 principaux types de ML : surveillé, non supervisé et connaissance assistée. Un chercheur de données ou un autre spécialiste du ML utilisera une variation particulière en fonction de ce qu’il souhaite prévoir. Voici ce que chaque type de ML implique :

• ML surveillé : dans ce type de ML, les chercheurs en données alimenteront une conception de ML identifiée par des données de formation. Ils spécifieront également les variables particulières qu’ils souhaitent que l’algorithme évalue pour identifier les corrélations. Dans l’apprentissage surveillé, l’entrée et la sortie des informations sont définies.
• Non surveillé ML : En n’étant pas surveillé ML, les algorithmes s’entraînent sur des informations non étiquetées, et le ML parcourra leur faire reconnaître toute connexion significative. Les informations non étiquetées et les résultats du ML sont prédéterminés.
• Soutenir la connaissance : L’apprentissage par renforcement implique que les chercheurs en information forment le ML pour terminer un processus en plusieurs étapes avec un ensemble prédéfini de directives à suivre. Les professionnels programment des algorithmes ML pour terminer un travail et lui offriront des commentaires favorables ou défavorables sur ses performances.

Applications ML typiques

Des entreprises importantes comme Netflix, Amazon, Facebook, Google et Uber placent le ML au cœur de leurs opérations. Le ML peut être utilisé de nombreuses façons, notamment au moyen de :

• Filtrage des e-mails
• Reconnaissance vocale
• Vision du système informatique (CV)
• Détection de spam/fraude
• Maintenance prédictive
• Détection des menaces de logiciels malveillants
• Automatisation des processus métier (BPA)

Une autre méthode utilisée par ML consiste à alimenter les systèmes de navigation numériques. Par exemple, les applications Apple et Google Maps sur un appareil intelligent utilisent ML pour examiner le trafic, organiser les incidents signalés par les utilisateurs, tels que les accidents ou la construction, et découvrir au conducteur un chemin idéal pour voyager. Le ML devient si courant qu’il contribue même à déterminer les flux de médias sociaux d’un utilisateur.

IA vs ML : 3 similitudes clés

L’IA et le ML partagent des qualités comparables et sont soigneusement associés. ML est un sous-ensemble de l’IA, ce qui signifie essentiellement qu’il s’agit d’une technique avancée pour la comprendre. Le ML est souvent désigné comme la version moderne existante de l’IA.

1. Continuellement eévoluant

l’IA et le ML sont tous deux sur la voie de devenir quelques-unes des technologies les plus perturbatrices et transformatrices pour Date. Certains spécialistes affirment que les développements de l’IA et du ML auront une influence beaucoup plus substantielle sur la vie humaine que le feu ou l’électricité.

La taille du marché de l’IA devrait atteindre environ 1 394,3 milliards de dollars d’ici 2029, selon un rapport de Fortune Business Insights. À mesure que de plus en plus d’entreprises et de consommateurs trouveront de la valeur dans les services et les articles alimentés par l’IA, le marché se développera et davantage d’investissements seront réalisés dans l’IA. La même chose opte pour le ML : les recherches suggèrent que le marché atteindra 209,91 milliards de dollars d’ici 2029.

2. Offrir mune myriade d’avantages

Une autre part substantielle de qualité de l’IA et du ML est le large éventail d’avantages qu’ils offrent aux entreprises et aux particuliers. Les solutions d’IA et de ML aident les entreprises à atteindre la qualité fonctionnelle, à améliorer la productivité des membres du personnel, à surmonter les pénuries de main-d’œuvre et à accomplir des tâches jamais réalisées auparavant.

Il existe quelques autres avantages qui devraient découler de l’IA et du ML, y compris :

• Le traitement amélioré du langage naturel (TAL), un autre domaine de l’IA
• Établir le métaverse
• L’amélioration de la cybersécurité
• Hyperautomatisation
• Technologies low-code ou no-code
• Créativité émergente dans les appareils

L’IA et le ML influencent actuellement les entreprises de toutes tailles et de tous types , et les attentes sociétales plus globales sont élevées. L’investissement et l’adoption de l’IA et du ML devraient renforcer l’économie, provoquer une concurrence plus féroce, développer une main-d’œuvre plus technophile et inspirer le développement des générations futures.

3. Tirer parti du Big Data

Sans les données, l’IA et le ML ne seraient pas où ils en sont aujourd’hui. Les systèmes d’IA comptent sur de grands ensembles de données, en plus d’algorithmes de traitement itératifs, pour fonctionner correctement.

Les modèles ML fonctionnent uniquement lorsqu’ils sont fournis avec différents types de données semi-structurées et structurées. Exploiter la puissance du Big Data est au cœur du ML et de l’IA plus largement.

En raison du fait que l’IA et le ML se développent sur les données, garantir leur qualité est une préoccupation majeure pour de nombreuses entreprises. Si un modèle ML reçoit des détails de mauvaise qualité, les sorties le montreront.

Considérez cette situation : les forces de l’ordre à l’échelle nationale utilisent des solutions de ML pour la police prédictive. Cependant, des rapports de police utilisant des données de formation biaisées à des fins de BC ont en fait émergé, ce qui, selon certains, perpétue sans aucun doute les inégalités dans le système de justice pénale.

Ceci n’est qu’un exemple, mais il montre à quel point la qualité des informations a un effet sur les performances de l’IA et du ML.

De même : Qu’est-ce que les données désorganisées dans l’IA ?

IA vs ML : 3 différences cruciales

Même avec les ressemblances énumérées ci-dessus, l’IA et le ML ont des distinctions qui recommandent ils ne doivent pas être utilisés de manière interchangeable. Une méthode pour garder les 2 droits est de garder à l’esprit que tous les types d’IA sont considérés comme de l’IA, mais que tous les types d’IA ne sont pas du ML.

1. Portée

L’IA est un terme global qui décrit un appareil qui inclut un certain niveau d’intelligence humaine. Il est considéré comme une idée large et est dans certains cas vaguement spécifié, alors que le ML est un concept plus spécifique avec une portée minimale.

Les professionnels du domaine de l’IA développent des systèmes intelligents capables d’effectuer de nombreuses tâches complexes comme un humain. D’autre part, les chercheurs en ML traîneront autour des machines d’enseignement pour accomplir une tâche spécifique et fournir des résultats précis.

En raison de cette différence principale, il est juste d’affirmer que les experts utilisant l’IA ou le ML peuvent utiliser divers aspects de l’information et de la technologie informatique pour leurs projets.

2. Succès contre précision

Une autre distinction entre les services d’IA et de ML est que l’IA vise à augmenter les chances de succès, tandis que le ML cherche à améliorer la précision et à déterminer des modèles. Le succès n’est pas aussi pertinent dans le ML que dans les applications d’IA.

Il est également entendu que l’IA vise à découvrir la solution optimale pour ses utilisateurs. Le ML est utilisé régulièrement pour découvrir une solution, idéale ou non. Il s’agit d’une différence subtile, mais qui met encore plus en évidence l’idée que le ML et l’IA ne sont pas identiques.

En ML, il existe un principe appelé « paradoxe de la précision », dans lequel les conceptions ML peuvent atteindre une valeur de précision élevée, mais peuvent offrir aux professionnels une fausse prémisse puisque l’ensemble de données peut être extrêmement déséquilibré.

3. Résultats distincts

L’IA est un concept beaucoup plus complet que le ML et peut être utilisée de manière à aider l’utilisateur à obtenir le résultat souhaité. L’IA utilise également des techniques de logique, de mathématiques et de réflexion pour accomplir son travail, tandis que le ML peut simplement apprendre, s’ajuster ou s’autocorriger lorsqu’il est introduit dans de toutes nouvelles données. Dans un sens, le ML a en fait des capacités plus limitées que l’IA.

Les modèles de ML peuvent simplement atteindre un résultat fixe, mais l’IA se concentre davantage sur le développement d’un système intelligent pour accomplir plus qu’un seul résultat.

Cela peut être déroutant, et les distinctions entre l’IA et le ML sont subtiles. Supposons qu’une entreprise forme ML pour anticiper les ventes futures. Il suffirait de faire des prévisions basées sur les données utilisées pour l’enseigner.

Cependant, une entreprise pourrait acheter l’IA pour accomplir différentes tâches. Google utilise l’IA pour plusieurs facteurs, tels que pour améliorer son moteur de recherche, intégrer l’IA dans ses articles et produire un accès équivalent à l’IA pour le grand public.

Reconnaître les distinctions entre l’IA et le ML

La plupart des progrès que nous avons constatés récemment concernant l’IA et le ML devraient se poursuivre. Le ML a contribué à alimenter le développement dans le domaine de l’IA.

L’IA et le ML sont des sujets extrêmement complexes que certaines personnes ont du mal à comprendre.

Indépendamment de leur nature mystificatrice, l’IA et le ML sont en fait rapidement devenus des outils indispensables pour les services et les clients. , et les développements les plus récents en matière d’IA et de ML pourraient changer notre façon de vivre.

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