AI vs. ML – różnice i zastosowanie w firmach

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) stały się nieodłącznym elementem życia codziennego, czego przykładem są wirtualni asystenci w telefonach komórkowych czy rekomendacje na platformach streamingowych. Obie technologie zmieniają sposób interakcji ludzi ze światem wirtualnym, a także rewolucjonizują branże logistyczną, medyczną czy marketingową.

Czy AI i ML są tym samym?

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dwa często mylone terminy, zwłaszcza w kontekście transformacji cyfrowej firm, chociaż różnią się zakresem działania i zastosowaniami.

• Sztuczna inteligencja. Międzynarodowa korporacja IBM definiuje AI jako „technologię, która umożliwia komputerom i maszynom symulowanie inteligencji człowieka, a także jego umiejętności rozwiązywania problemów”. To gałąź informatyki skupiająca się na tworzeniu systemów zdolnych do realizacji zadań, które wymagają wykorzystania inteligencji ludzkiej, jak rozpoznawanie głosu, podejmowanie decyzji czy rozumienie języka naturalnego. Dzięki AI urządzenia komputerowe symulują sposób myślenia człowieka podczas uczenia się nowych informacji i podejmowania decyzji.
• Uczenie maszynowe. To dyscyplina AI opierająca się na wykorzystaniu algorytmów umożliwiających urządzeniom autonomiczną naukę i ulepszanie dużej liczby danych poprzez identyfikację wzorców, mając na celu rozwiązywanie problemów. Zdaniem firmy konsultingowej Gartner ze Stanów Zjednoczonych „to dyscyplina wyłącznie analityczna, która opiera się na stosowaniu modeli matematycznych w odniesieniu do danych, aby pozyskać informacje i znaleźć wzorce, których znalezienie mogłoby być trudne dla człowieka”.

AI vs. ML – kluczowe różnice

AI i ML to dwa połączone ze sobą koncepty – uczenie maszynowe jest dyscypliną podlegającą sztucznej inteligencji.

AI naśladuje sposób myślenia człowieka w zakresie analizowania, wyciągania wniosków i uczenia się. Z kolei ML wykorzystuje wytrenowane za pomocą danych algorytmy do generowania modeli zdolnych do przeprowadzana złożonych zadań.

Relację AI z ML można opisać więc w ten sposób, że AI ma na celu tworzenie inteligentnych urządzeń, które realizują zadania tak jak ludzie, wykorzystując techniki ML, by to osiągnąć.

AI i ML – podobieństwa

Terminy AI i ML są zazwyczaj używane zamiennie. Chociaż są to dwa różne koncepty, mają wspólne cechy:

• Misja. Zarówno AI, jak i ML mają na celu tworzenie systemów zdolnych do realizacji zadań, które wymagają wykorzystania inteligencji ludzkiej.
• Dane. Oba systemy opierają się na szerokim wykorzystaniu informacji do funkcjonowania i optymalizacji wydajności.
• Automatyzacja. To kluczowy element zarówno AI, jak i ML, dzięki któremu urządzenia realizują swoje zadania z mniejszą ingerencją człowieka.
• Zastosowania. AI i ML są stosowane w wielu dziedzinach i branżach, w tym w medycynie, finansach czy transporcie.

Połączenie AI i ML

Relacja między AI a ML jest dwukierunkowa:

• Poddziedzina AI. Techniki uczenia maszynowego wchodzą w zakres AI, jednak nie wszystkie techniki sztucznej inteligencji mają zastosowanie w ML.
• Podstawy teoretyczne. ML napędza rozwój AI. Postępy w zakresie deep learning, podkategorii uczenia automatycznego, stały się kamieniami milowymi w dziedzinie AI, np. rozpoznawanie głosu czy widzenie komputerowe.
• Symbioza. Wiele nowoczesnych systemów AI działa na podstawie ML, dążąc do większej wydajności. Np. system AI do rozpoznawania głosu może wykorzystywać modele ML, aby nauczyć się i dostosować do różnych akcentów czy dialektów.

Jak firmy mogą wykorzystać AI oraz ML?

Firmy mogą wykorzystać AI oraz ML w celu usprawnienia operacji i zwiększenia konkurencyjności:

• Automatyzacja operacji. Dzięki niej pracownicy wykonujący powtarzalne procesy mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Przykładem automatyzacji są chatboty, które odpowiadają na najczęściej zadawane przez klientów pytania.
• Podejmowanie decyzji. AI i ML analizują duże ilości danych i generują informacje przydatne do podejmowania decyzji. Przykładowo, firmy logistyczne mogą wykorzystywać ML do analizy danych swoich przesyłek oraz identyfikacji wzorców optymalizacji tras dostawy.
• Personalizacja. Omawiane koncepty są wykorzystywane do personalizacji produktów, usług i doświadczenia klientów indywidualnych. Zatem dzięki ML sklep internetowy sporządza rekomendacje produktów dla klientów na podstawie ich historii zakupów.
• Mniejsze koszty. AI oraz ML zmniejszają koszty za pomocą automatyzacji zadań, poprawy wydajności i ograniczenia liczby błędów. Dzięki prognozowaniu popytu firmy dostosowują poziom i zapobiegają powstawaniu nadmiernych zapasów.

IA i ML w transformacji cyfrowej

Mimo różnic AI i ML mają wspólny cel, jakim jest stworzenie inteligentnych systemów za pomocą danych i algorytmów umożliwiających zautomatyzowanie złożonych zadań. Symbiotyczna relacja między tymi technologiami pozwala firmom różnych branż poprawić wydajność operacyjną, przewidzieć zachowania i zoptymalizować procesy. W coraz bardziej zdigitalizowanym środowisku wdrożenie AI oraz ML umożliwia zdobycie konkurencyjnej przewagi, zapewniając skuteczny rozwój.

Mecalux wykorzystuje najnowsze osiągnięcia technologiczne w projektowanych przez siebie rozwiązaniach. System kontrolny (SIMATIC S7-1500) naszego robota do kompletacji wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby w pełni autonomicznie i precyzyjnie realizować proces przygotowania zamówień. Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz zautomatyzować swój magazyn.