Medya Günlük yaşamımızda şu kelimeleri duymaktan kaçınmak giderek zorlaşıyor:Yapay Zeka (AI)'Ve'Makine Öğrenmesi (ML)' ister endüstride ister akademide. Bu teknolojiler günlük hayatımıza girdi ve ekonominin çoğu sektörünü dönüştürüyor, yeni bilgi ve uygulama alanları oluşturuyor ve insanlık tarihinde yeni bir çağ açıyor. Hızla gelişen zekanın bu biçimleri akademi içinde ve dışında daha görünür hale gelse bile, bunların kesin olmayan tanımları, yöntemleri ve uygulama kapsamları hakkındaki belirsizlikler bunların tam olarak anlaşılmasını engellemektedir. Bu makale, bu yeni teknolojileri açıklığa kavuşturmayı, birbirlerinden ayırmayı ve bunların kapsamlı sonuçlarını özetlemeyi amaçlamaktadır.

1. IoT dünyasında AI/ML

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Şeylerin Internet (IOT) karmaşık bir şekilde bağlantılıdır ve birlikte yeni bir inovasyon dalgasını başlatan güçlü bir üçlüyü temsil ederler. Üçlü, yeni nesil akıllı, kendi kendini ayarlayan ve kendi kendini optimize eden otonom ürün ve makineleri mümkün kılıyor ve bu da üretimden sağlık hizmetlerine kadar her sektörü değiştiriyor ve dönüştürüyor. Yapay zeka ile makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti arasındaki bağlantı doğaldır:

• Veriye dayalı zeka:

Bu verilerin üreteçleri, trafik ağları veya mutfak aletleri gibi çeşitli bağlamlarda gündelik nesnelere yerleştirilmiş sensörler ve akıllı cihazlardır. Verileri işlemek, dönüştürmek ve analiz etmek ve eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürmek için hesaplamalı zekayı sağlayan, yapay zeka ve makine öğreniminin gücü ve becerisidir. IoT, veri yakalama katmanını oluştururken, AI ve ML, hesaplamalı beyni oluşturan analiz motorunu temsil eder.

Endüstride IoT cihazları ekipman ve makinelerin sensörlerini takip edin. ML algoritmaları, mevcut veriler ile geçmiş veriler arasındaki bağlantıları belirleyebilir ve ardından makine veya ekipman arızasını, bakım ihtiyaçlarını ve diğer sorunları tahmin edebilir. Tüm süreç süreklidir ve ML algoritması, IoT cihazlarından gelen gerçek zamanlı verilere dayanarak makine koşullarını tahmin edebilir. Örneğin, yağ seviyeleri düşükse veya aşırı titreşim varsa, sistemler olası bir makine arızasını tahmin edebilir. Bu şekilde kestirimci bakım, işçilik maliyetlerini önemli ölçüde artırmadan arıza süresini en aza indirebilir ve malzeme maliyetlerini azaltabilir.

• Gelişmiş kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirme:

Bu tüketici uygulamalarının örnekleri, kullanıcıların etkileşimleri ve tercihleri ​​hakkında bilgi toplayan IoT cihazlarında bulunabilir. Örneğin, yapay zeka, akıllı bir evi nasıl kullandığınızı analiz ederek, davranışınıza göre aydınlatmanızı ve sıcaklığınızı kontrol edebilir; makine öğrenimi algoritmaları, eğer kullanmaya devam ederseniz zaman içinde tahmin çabalarını iyileştirebilir. Fitness takipçileri, sağlık önerilerini kişiselleştirmek için makine öğrenimi algoritmalarını da kullanabilir.

• Otonom karar verme:

AI ve ML'yi kullanarak IoT cihazları, gerçek zamanlı verilere dayalı olarak otonom kararlar almaya başlayabilir. Örneğin otonom araçlar (IoT cihazlarından oluşan bir ekosistem), sensör verilerini anlamak ve yolda an be an hangi sürüş eylemlerinin gerçekleştirileceğine karar vermek için ML'yi kullanır. Evlerimizde ve ofislerimizde enerji şebekeleri, şebeke yüklerini dengelemek ve gerçek zamanlı olarak sağlanan IoT verilerine dayanarak enerji dağıtımını akıllı bir şekilde optimize etmek için yapay zekayı kullanır.

• Geliştirilmiş güvenlik:

Güvenlik ve siber saldırılar IoT ağlarına sızabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, güvenlik radarı gibi çalışabilir ve bir saldırının gerçekleşip gerçekleşmediğini veya gerçekleşmek üzere olduğunu söylemek için IoT ağlarının durumundaki veya IoT cihazları tarafından oluşturulan verilerdeki anormallikleri tespit edebilir. Yapay zeka destekli güvenlik bu nedenle IoT'yi daha güvenli hale getirebilir; bu sistemler her zaman ağlardan gelen verilerden öğrenebilir ve benimsenecek önlemleri güncelleyebilir.

• Operasyonel verimlilik:

İş dünyasında ve üretimde IoT'ler, atık miktarını azaltarak ve verimliliği artırarak operasyonları optimize etmek için ML algoritmaları tarafından analiz edilen birçok değişken ve parametre girer. Yapay zeka aynı zamanda daha karmaşık karar verme süreçlerini otomatikleştirmek ve bu şekilde operasyon parametrelerini gerçek zamanlı olarak optimize etmek için de kullanılabilir.

Kısacası, AI ve ML, IoT için vazgeçilmezdir ve akıllı bir sistem, bu üçünü de akıllı bir öğrenme, uyum sağlama ve karar verme ekosistemi olarak entegre edecektir: bir IoT sürücüsü ve gelecekteki yeniliklerin hızlandırıcısı, kendisi de akıllı düzenlemenin yardımıyla.

2. Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Çözümü: Karşılaştırmalı bir genel bakış

Yapay Zeka (AI)

Yapay Zeka, genellikle insan zekası gerektirdiği kabul edilen görevleri yerine getirebilecek sistemler yaratmayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanı - hatta disiplini bile diyebiliriz -. Temel işaretlerinden bazıları, yapay zekanın görev gerçekleştirme yeteneğini insanın biliş yeteneğiyle ilişkilendiren zeka ve öğrenme gibi kavramların kullanımı etrafında dönüyor. Bu tür görevlerin örnekleri arasında, insanın konuşma yeteneğiyle örtüşebilecek doğal dilin anlaşılması; the desen tanıma – insanın algılama yetisi ile yakından ilgilidir; ve öngörülemeyen zorluklar ve çözümlerine ilişkin amansız belirsizlik ve belirsizlik içeren karmaşık sorunları çözme konusunda doğası gereği karşılaştırılabilir yetenek - entelektüel açıdan meraklı insan için gerçek dünyadan alınan bulmacalar gibi. Chatbot'ların daha dar anlamda hedefe yönelik olmasına rağmen yapay zekaların, bilgisayarların yukarıda belirtilen görevlerden herhangi birini, bilgisayarın 'akıllı' olduğunu söylememize neden olacak şekilde gerçekleştirme yeteneğini içerdiği yaygın olarak kabul edilmektedir. Bazen insan zekasının 'entelektüel taklidi' veya 'taklidi' olarak adlandırılan şey budur; kısacası deneyimlerden öğrenmek ve 'akıllıca hareket etmek'.

Makine Öğrenmesi (ML)

Makine Öğrenimi, insan girişi veya rehberliği ihtiyacını atlayarak bilgisayarların öğrenme, verilere dayalı seçimler veya tahminler yapma yeteneğini kodlamaya çalışan Yapay Zekanın (AI) özellikle aktif bir alanıyla ilgilidir. Algoritmalar, bu verilerin altında yatan kalıpları anlayana, öğrendiklerine dayanarak bilinçli seçimler yapana ve ileriye dönük olarak tahmin kapasitelerini kademeli olarak geliştirmeye devam edebilene kadar önceden toplanmış veri kümeleri üzerinde eğitilir. ML'nin amacı, daha iyi olmak, kendi başına, müdahale olmadan, göreve göre öğrenme konusunda daha uyarlanabilir olmak için verilerden yararlanabilen programlar geliştirmektir.

Temel Farklılıklar:

Yapay zeka, sorunları insanınkine benzer şekilde çözen akıllı bir bilgisayar oluşturmak içindir; makine öğrenimi ise bir robotun doğru bir tahmin yapmak için verilerden öğrenmesine olanak tanır.

İşlevsellik: makine önceden yazılmış bir kural kitabı kullanır (çoğunlukla sistem sonuçlara göre kuralları esnetir ve 'ayarlar' yapar) buna karşılık ML sistemi bir cevaba yol açan beklenen girdilerden oluşan bir model bulutunu takip eder.

3. Tabloya neler katıyorlar: Yetenekler ve uygulamalar

AI'nın katkıları:

Yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirmede oldukça iyidir; bunlar ister veri girişi gibi basit işler, ister bu kararları besleyen gizli süreçler olsun, verimliliği ve üretkenliği en üst düzeye çıkarır.

• Bilişsel hizmetler:

Bilişsel hizmetler (dili anlama, konuşma ve görme için) sayesinde bilgisayar, insanlarla daha geniş bir etkileşim yelpazesine sahiptir.

• Karar verme:

Yapay zeka sistemleri, geçmiş ve mevcut verileri karşılaştırıp karşılaştırarak, bilinçli bağlantılar kurarak ve çok sayıda girdi sentezleyerek günümüz hakkında anlamlı sonuçlara ulaşabilir.

ML'nin katkıları:

• Tahmine dayalı analiz:

ML modelleri geçmiş verilerden eğilimleri ve davranışları tahmin etme ve tahmin etme konusunda mükemmeldir ve finans, tıp ve pazarlama sektörlerinde olduğu gibi uygulanabilecekleri yer burasıdır.

• Desen tanıma:

En başarılı makine öğrenimi uygulamalarından biri, siber güvenlikteki anormal faaliyetler veya tanısal tıpta hastalık belirtileri gibi verilerdeki gömülü kalıpları tanımayı öğrenmektir.

• Kişiselleştirme:

ML, bireysel bir kullanıcının geçmişte hizmetle nasıl etkileşim kurduğuna bağlı olarak özel kullanıcı deneyimleri üretir ve e-ticaret, eğlence ve çok daha fazlasına yönelik hizmetleri geliştirmek için kullanılabilir.

4. Sinerjik ilişki: Yapay zeka ve makine öğrenimi birbirini nasıl tamamlıyor?

Bu ilişki aynı zamanda karşılıklı olarak destekleyicidir; bir bilim, diğer yeni ortaya çıkan bilimi geliştirmek ve bilgilendirmek için geri bildirimde bulunur ve sonuçta ortaya çıkan sistemler zamanla daha yetenekli ve bilişsel olarak daha güçlü hale gelir. Yapay zeka organizatördür: Yapay zeka alanı, prensipte insan zekasının özelliklerini sergileyebilen makinelerin inşasına yönelik genel hedefleri ve mimarileri tanımlar. Makine öğrenimi araç setidir: Makine öğrenimi alanı, bu makinelerin verilerden bir şeyler öğrenmesine, pratik yaparak daha iyi hale gelmesine ve kararlar almasına olanak tanıyan yöntem ve teknikleri sağlar.

• Gelişmiş öğrenme yetenekleri: Yani insanlığın gerçek dünyadaki 'titreşimlerine' uyum sağlamak çok önemli. Yapay zeka sistemlerinin insan zekası tarafından bilgilendirilmesi amaçlanıyor ve ML, insanların yaptığı gibi makinelerin deneyimlerden öğrenmesine olanak tanıyor. İstatistiksel öğrenme, makineler ve insanlar arasında köprü kuruyorsa, ML'nin bazı vaatleri var: veri odaklı sistemler, 'insan' davranışının yeni örnekleriyle (örneğin, araba kullanmak, başkalarıyla etkileşimde bulunmak) karşılaştığında (insanların yaptığı gibi) nasıl 'yeniden kalibre edileceğini' öğrenmelidir. insanlar vb.).

• Veriye dayalı karar verme: Yapay zekada 'akıllı' olmak, 'iyi bir karar verici olmak' anlamına gelir. Makine öğrenimi (muhtemelen), yapay zeka nesnelerinin her an yaptığı şeyle ilgili birçok veriyi analiz edecek, bu verilerdeki kalıpların ne olduğunu anlayacak araçlar sağlayarak, yapay zekanın karar verme sürecini en iyi şekilde nasıl hızlandırabileceğine dair boş bir hipotezdir. daha sonra (bir tahminde bulunur) bir sonraki kararı vermek için analiz ve örüntü tanımayı kullanır.

• Tahmin gücü ve kişiselleştirme: ML, birçok açıdan, yapay zekaların kullanıcılar için neyi başarmak üzere tasarlandığını mümkün kılan etkili bir araçtır: kişiselleştirilmiş deneyim ve sonuç tahmini. Makine öğrenimi, bir e-ticaret web sitesinin, bir video yayın hizmetinin veya bir müşteri hizmetleri platformunun kullanıcısına kişiselleştirilmiş bir deneyim sunma konusunda mükemmeldir çünkü kullanıcının geçmişte ne yaptığına ilişkin veri noktalarını alır ve o kullanıcının eninde sonunda ne yapacağını tahmin eder .

• Otonom iyileştirme: Yapay zeka kavramının temel bir yönü, otonom bir sistem tasarlama yeteneğidir. ML bunu bir adım daha ileri götürüyor, çünkü sistemler yalnızca otonom olarak çalışmak üzere değil, aynı zamanda performansı otonom bir şekilde optimize etmek için de tasarlanıyor (örneğin, başlatma sonrasında elde edilen verilerden öğrenerek). Bilinmeyen bir ortamla nasıl başa çıkacağını 'öğrenmesi' gereken otonom araba gibi bir sistem söz konusu olduğunda, böyle bir iyileştirme döngüsü esastır. Karmaşık.

• Problem çözme: Aupiter AI, tüm pratik çözümlerin umutsuzca karmaşık göründüğü ve bariz, kolay yolların karaya oturduğu gerçek dünya sorunlarının yukarıda bahsedilen hesaplama alanındaki zorlu sorunları çözmeyi amaçlıyor. ML, birden fazla yöntemin (örneğin, aşağıdaki gibi algoritma kümeleri) harmanlanmasına dayalı bir paradigma sunarak karmaşıklığı artırır. sinir ağları) gerçek dünyadaki karmaşıklığa uyum sağlamak ve çoğunlukla gerçek dünyada mevcut olan yüksek karmaşıklıktaki, büyük ölçüde yapılandırılmamış verilerden yararlanmak.

İkisini bir araya getirdiğinizde, katlanarak hızlanan bir teknolojik ekosisteme sahip olursunuz; burada ML'nin 'tümevarımsal' modeller oluşturma ve verilerden yinelemeli geliştirme yoluyla öğrenmeyi öğrenme yeteneği, yapay zekanın daha da iddialı gündemi olan insan zekasını modelleme ile birleştirilebilir. Çok çeşitli karmaşık görevlerde ustalaşabilen, inovasyon sınırlarını aşan ve tüm sektörlere hız kazandıran daha genelci 'üretken' sistemler yaratın.

5. Zorluklar ve etik hususlar

Yapay zeka ve makine öğrenimine (ML) yönelik hemen hemen tüm hızla gelişen ve potansiyel olarak yıkıcı teknolojilerle birlikte, teknolojinin dünyayı nasıl değiştirebileceğine ilişkin endişelerin neredeyse ortaya çıkan ve hızla ilerleyen teknolojiler kadar hızlı geliştiğini hızla görüyoruz. Bu benzeri görülmemiş bir sorundur: AI ve ML sistemlerinin etkili bir şekilde çalışabilmesi için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyması nedeniyle veri güvenliği ve gizliliği konusunda endişeler yaratıyoruz. Daha geniş etik kaygılar, yapay zeka tasarımındaki önyargı ve adalet konularını (yani, algoritmalar, önyargılı veriler üzerinde daha önce eğitildikleri için önyargılı sonuçlar üretebilir) ve algoritmik tarafından uygulanan kasıtlı karar süreçlerinin, insanlara göre daha yorumlanabilir ve açık olmasını içerir. – özellikle şeffaflığın kararın kendisi kadar önemli olabileceği eğitim, tıbbi ve ceza adaleti senaryolarında. Otomasyon sürecinde ortadan kaldırılacak işler olacak, bu da çok ihtiyaç duyulan iş gücü yönetimini ve çalışanların yeniden eğitim stratejilerini gerektiren bir durum olacak. Aslında bu şu şekilde ifade edilebilir: BÜYÜK ENDİŞELER:

Bu çalışmanın öncüsü, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin tasarımı ve dağıtımına ilişkin ilkelerin açıklanması ve standartların empoze edilmesi yönünde artan çağrılardır. Bu, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin güvenli, adil, şeffaf bir şekilde ve kamu yararına geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlamak için şirketler, politika yapıcılar ve diğer paydaşlar arasında büyük ölçekli bir ortaklık gerektirecektir.

6. Geleceğe bakış: Sonsuz olasılıklar

Bir kez daha, bir sonraki teknoloji devriminin (AI ve ML'de) eşiğinde aynı şey geçerli: hastalara DNA'larının tomografik taramasına dayalı tedaviler reçete edildikçe tıp da dönüşecek; kentsel yaşam dünyalarımız, altyapımız genelinde konuşlandırılan yapay zeka destekli makine öğrenimi kasabalarında yeniden şekillendirilecek.

Yapay zeka ve makine öğrenimi birlikte ele alındığında, teknolojinin gerçekliğimizin büyük bir kısmını desteklediği, giderek daha kusursuz ve görünmez hale gelen bir geleceği mümkün kılıyor. Onları ayıran şeyin ne olduğunu, neyi başarabileceklerini ve nerede duvarlara çarpmaya devam edeceklerini bilmek, kuruluşların, politika yapıcıların ve benzer şekilde genel nüfusun önümüzdeki yıllarda anlayacağı bir şeydir. Bu teknolojiler gelişmeye devam ederken, yepyeni dünyalar ortaya çıkacak, diğerleri yok olacak ve çevremizdeki dünya, henüz görmeye başlayamayan gözlerle değişmeye devam edecek. Yapay zeka devrimi daha yeni başlıyor. Olasılıklar hayal gücümüzün izin verdiği ölçüde sınırsızdır.

WeKnow Media'nın teknik yazarı Magda Dąbrowska'nın makalesi

Aşağıda veya Twitter aracılığıyla bu makaleye yorum yapın: @IoTNow_

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/