Wat is het verschil tussen kunstmatige intelligentie en machinaal leren?

Kunstmatige intelligentie (AI) is een van de grootste modewoorden voor 2020 en zal in de toekomst alleen maar populairder worden naarmate we het potentieel ervan volledig gaan benutten. Voor degenen die nieuw zijn in het onderwerp, vraag je je misschien af ​​waarom je het concept "kunstmatige intelligentie" bijna altijd ziet samen met "machine learning?"

Wat zijn ze? Hoe zijn zij verschillend? Waar kunnen ze worden toegepast in een industriële omgeving? Waarom zijn ze zo belangrijk? Net als veel andere termen die zijn ontstaan ​​door Industrie 4.0, lijken kunstmatige intelligentie en machine learning vaak te veel te worden gebruikt en verkeerd toegepast. Dit artikel probeert het verschil te verduidelijken zonder enige marketinghype.

AI &ML gedefinieerd

Kunstmatige intelligentie is een techniek waarmee machines menselijk gedrag kunnen nabootsen. Machineleren (ML) is een subset van AI die statistische methoden gebruikt om in de loop van de tijd te verbeteren naarmate het ervaring opdoet. Er zijn veel soorten kunstmatige intelligentie, waaronder onderwerpen als natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en slimme robots.

Kunstmatige intelligentie kan voelen, redeneren en leren . Machine learning, dat de basis vormt van veel kunstmatige-intelligentiesystemen, heeft alleen het vermogen om voorspellingen te doen over resultaten . Hoewel ML verschillen in gegevenspatronen kan identificeren, zal het nooit begrijpen wat het feitelijk doet. AI zal de resultaten van machine learning gebruiken, samen met andere analytische methoden, om tot een bepaald niveau van intelligentie te komen.

Diagram van onderlinge relaties:kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning

Verschil

Machine learning is belast met het nemen van binaire beslissingen. Iets is waar of niet. Na verloop van tijd wordt de methode die wordt gebruikt om de beslissing te nemen verbeterd, wat leidt tot meer vertrouwen dat de beslissing de juiste is. Gezichtsherkenning is een klassiek voorbeeld van machine learning. Het is jij of jij bent het niet op een foto. Kunstmatige intelligentie daarentegen gebruikt de gecombineerde beslissingen van vele inputs om ze allemaal te verbeteren. Het put uit veel verschillende aspecten van de beslissingen. Als je vaak met iemand anders op de foto staat, zal kunstmatige intelligentie van deze ervaring leren en het machine learning-algoritme updaten om het besluitvormingsproces te verbeteren.

Toepassing

De meest voorkomende toepassing van machine learning is patroonherkenning . Met behulp van gesuperviseerd leren wordt een machine learning-algoritme voorzien van een robuuste set gegevens. Twee van de meest voorkomende leermethoden zijn regressie en beslisboom. De programmeur identificeert de voorwaarden die van belang zijn. Het algoritme zal dan in de toekomst op zoek gaan naar vergelijkbare omstandigheden.

Machine learning-systemen worden vaak toegepast om de gezondheid van activa te bewaken. Trillingsanalyse wordt bijvoorbeeld gebruikt om problemen met een lager in een roterend apparaat te detecteren. Met behulp van machine learning wordt een algoritme voorzien van een grote set trillingsgegevens, misschien voor meerdere jaren, en worden patronen in de gegevens geïdentificeerd. De programmeur identificeert de tijden waarop een lagerstoring is opgetreden in de dataset. Het systeem zal een beslissing nemen, samen met een niveau van vertrouwen. Het systeem kan er bijvoorbeeld voor 90% zeker van zijn dat het lager binnen zes weken defect raakt.

Waar kunstmatige intelligentie in deze situatie komt, is door het gebruik van andere methoden voor gegevensanalyse . Dit kan de introductie zijn van fabricagegegevens, zoals procesgegevens of kwaliteitsgegevens. Het AI-systeem zal vervolgens proberen het machine learning-algoritme te verbeteren om lagerstoringen beter te detecteren. Het heeft ook de mogelijkheid om de beste omstandigheden te bieden om een ​​gewenst resultaat te bereiken. Misschien is er een geplande sluiting in acht weken. Het AI-systeem zal de voorwaarden bieden die nodig zijn om de kans te vergroten dat het lager niet voor die tijd faalt.

Belang

ML- en AI-technieken zullen cruciaal worden voor succes in de productie. Door de mogelijkheid om meer gegevens vast te leggen en het gebruik van analytische tools, kunnen betere beslissingen sneller worden genomen . Dit zal zowel de operationele als de zakelijke efficiëntie drastisch verbeteren. Processen kunnen worden verbeterd door bepaalde parameters te optimaliseren terwijl andere waarden worden beperkt, bijvoorbeeld door de efficiëntie te maximaliseren met behoud van kwaliteit. Aankoopbeslissingen kunnen worden geoptimaliseerd tijdens wisselende marktomstandigheden. Zoals hierboven vermeld, kan apparatuur op geoptimaliseerde niveaus worden gebruikt.

Conclusie

Een woord van waarschuwing voordat u kunstmatige intelligentie en machine learning probeert te implementeren. Hoewel er veel voordelen zijn om ze in uw bedrijf te gebruiken, ze mogen niet de eerste stap zijn in uw digitale transformatie . U moet een systeem hebben met een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht. Het wordt aanbevolen om een ​​cloudarchitectuur te verkennen, aangezien deze systemen kunnen worden geschaald om aan uw toepassingsbehoeften te voldoen.

Gegevenskwaliteit is ook van cruciaal belang voor het succes van deze inspanningen. Het adagium "garbage in, garbage out" is zeker van toepassing. Maar zodra uw gegevens correct en georganiseerd zijn en u de macht heeft om ze te verwerken, zal kunstmatige intelligentie met behulp van machine learning zeker tot de bovengenoemde resultaten leiden.