Skillnaden mellan AI, maskininlärning och djupinlärning

Begrepp som "AI", "maskininlärning" och "djupinlärning" har blivit riktiga buzzwords i affärsvärlden under de senaste fem åren. Men vad betyder dessa termer egentligen, och hur skiljer de sig från varandra?

För de som vill förstå och dra nytta av dessa teknologier tror vi att det avgörande att känna till skillnaderna och potentialen i varje koncept. Låt oss därför dyka ner i dessa begrepp för att klargöra deras betydelse.

AI (Artificiell Intelligens)

Artificiell intelligens, som vanligtvis bara förkortas till AI, är ett paraplybegreppet som refererar till maskinens förmåga att efterlikna mänsklig intelligens, oavsett om det gäller beslutsfattande, bildigenkänning eller något annat område.

AI:s omfattning är också mycket bred och sträcker sig från grundläggande verktyg som kalkylatorer till avancerade system som självkörande bilar.

Hur används AI?

AI:s inflytande har dessutom  växt dramatiskt under de senaste åren tack vare dess flexibilitet och anpassningsförmåga över olika sektorer:

• Sjukvård: AI kan användas för att förutsäga patienters sjukdomsutveckling, ta fram optimala behandlingsplaner och till och med assistera läkare vid diagnos av patienter.
• Finans: AI-drivna algoritmer kan användas för att analysera marknadstrender, förutse aktiepriser och bedöma kreditrisk. Läs mer om hur AI kan användas inom finans här.
• Transport: Självkörande bilar och drönare är exempel på AI:s användning inom transportsektorn, där maskiner måste fatta snabba beslut baserat på ständigt föränderliga omgivningar.
• E-handel: Förutom rekommendationssystem använder onlinebutiker AI för att optimera lagerhantering, förutsäga försäljningstrender och förbättra kundupplevelsen genom personalisering.

I grunden så kan man jämföra AI som ett träd, där stammen representerar den övergripande idén om maskiner som kan tänka och agera som människor. Relaterade begrepp som maskininlärning och djupinlärning, tillsammans med andra metoder och tekniker, representerar i sin tur de olika grenarna i trädet.

AI är alltså ett mycket bredare begrepp jämfört med maskininlärning och djupinlärning.

Maskininlärning

Maskininlärning är en underkategori inom AI och den vetenskapliga disciplinen som fokuserar på att utveckla algoritmer som kan "lära sig" från och göra förutsägelser baserade på data.

Till skillnad från traditionell programmering, där en utvecklare definierar varje steg av en uppgift, tillåter maskininlärningssystemet att automatiskt lära sig mönster och relationer inom stora datamängder.

Hur används maskininlärning?

Maskininlärningens tillämpningar är omfattande och sträcker sig över många sektorer:

• E-handel: Genom att analysera kundbeteenden och inköpshistorik kan maskininlärningsalgoritmer ge produktrekommendationer som förbättrar försäljningen.
• Hälsa: Maskininlärning kan hjälpa till att analysera medicinska bilder för att identifiera sjukdomar eller till och med förutse patienters sjukdomsutveckling baserat på historiska data.
• Marknadsföring: Företag använder maskininlärning för att segmentera sin kundbas och rikta sina marknadsföringskampanjer till rätt målgrupper, vilket ökar effektiviteten.
• Teknik: Personliga assistenter som Siri eller Alexa använder maskininlärning för att förbättra sin taligenkänning och ge bättre svar över tid.

Maskininlärning fokuserar därmed specifikt på uppgiften att "lära från data", medan AI syftar till att skapa maskiner som kan efterlikna mänsklig intelligens.

Låt oss nu ta en närmare titt på det tredje begreppet, djupinlärning.

Djupinlärning

Djupinlärning är i sin tur en subkategori av maskininlärning som tar inspiration från den mänskliga hjärnan med sina djupa neurala nätverk.

Dessa nätverk kan upptäcka komplexa mönster i stora datamängder, vilket gör dem särskilt användbara för uppgifter som bild- och taligenkänning. Och medan all djupinlärning är maskininlärning, är inte all maskininlärning djupinlärning.

Inom ett djupt neuralt nätverk koder också varje lager för olika nivåer av abstraktion. Till exempel, när man bearbetar en bild:

• Första lagret kan identifiera enkla former som kanter och linjer.
• Andra lagret kan börja känna igen mer komplexa strukturer, som formar och mönster, genom att kombinera de enkla formerna från det första lagret.
• Senare lager kan detektera ännu mer komplexa strukturer och objekt genom att kombinera information från föregående lager, till exempel ansikten, byggnader eller till och med komplexa scener.

Hur används djupinlärning?

Med sin förmåga att bearbeta och förstå komplexa datastrukturer har djup inlärning haft en omvälvande inverkan på många teknikområden:

• Bildigenkänning: I sjukvård kan djupinlärning identifiera sjukdomsmarkörer i röntgenbilder eller MRI-scans som kan vara svåra för det mänskliga ögat att se. På sociala medier används det för ansiktsigenkänning och bildklassificering.
• Taligenkänning: Djupinlärning är också grunden till röstassistenter som Siri, Alexa och Google Assistant, vilket möjliggör snabb och exakt tal-till-text-konvertering.
• Naturlig språkbehandling: Det driver avancerade översättningstjänster, såsom Google Translate, som kan översätta hela meningar eller stycken som tar hänsyn till sammanhanget snarare än ord-för-ord.

Medan både maskininlärning och djupinlärning syftar till att dra slutsatser från data, är djup inlärning alltså särskilt effektiv när det gäller mycket stora datamängder eller komplexa problem.

Tack vare sin hierarkiska struktur kan djupinlärning identifiera komplexa mönster på ett sätt som andra maskininlärningsmetoder kan ha svårt med.

Sammanfattning

I denna artikel har vi tittat närmare på de centrala begreppen Artificiell Intelligens (AI), Maskininlärning och Djupinlärning.

• Artificiell Intelligens (AI): Övergripande teknik som simulerar mänsklig intelligens inom maskiner, vilket kan variera från enkla till avancerade tillämpningar.
• Maskininlärning: En gren inom AI där maskinerna själva lär sig genom att analysera data, utan att behöva programmeras explicit.
• Djupinlärning: En subkategori av maskininlärning baserad på djupa neurala nätverk som kan behandla och tolka stora datamängder för att identifiera komplexa mönster.

För företagsledare tror vi att det är viktigt att kunna särskilja mellan dessa begrepp, eftersom det ger en större precision i kommunikationen med tekniska team.

Detta gör det i sin tur lättare att ställa rätt krav, förväntningar och framför allt förstå potentialen i de tekniska lösningarna som föreslås.