O sztucznej inteligencji (AI) możemy pomyśleć jak o całym wszechświecie technologii komputerowej, który zawiera w sobie wszystko to, co nawet w niewielkim stopniu przypomina ludzką inteligencję. Mogą to być zarówno aplikacje, podejmujące decyzje na podstawie skomplikowanej logiki, jak i roboty, przywołujące na myśl bohaterów filmu Wall-E. Osoby zajmujące się sztuczną inteligencją tworzą więc programy, które odwzorowują zachowania typowe dla ludzi, takie jak umiejętność uczenia się, rozumowania i korygowania swoich błędów.

Czy sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są tym samym?

Uczenie maszynowe to obszar sztucznej inteligencji. Główną zasadą jego działania jest samodzielne uczenie się na podstawie wstępnych danych. Taka nauka polega na wzorcach i wnioskach, a nie na bezpośrednim zaprogramowaniu określonych sytuacji.

Im więcej danych i ich wymiarów dostarczymy, tym lepsze będzie rozpoznawanie wzorców. Uczenie maszynowe jest więc metodą, którą używa się do osiągnięcia sztucznej inteligencji.

Deep learning to natomiast jedna z podkategorii uczenia maszynowego, inspirująca się strukturą sieci neuronowej w ludzkim mózgu. Jej modele opierają się na głębokich sieciach neuronowych.

Czy Data Science to AI?

Data Science wykorzystuje sztuczną inteligencję, ale nie reprezentuje jej w pełni. Nauka o danych to kompleksowy proces. Obejmuje przetwarzanie danych, analizę, wizualizację i przewidywanie. Wiele z tych działań bazuje na matematyce i statystyce. Niektóre z nich mogą też opierać się na sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe i Deep Learning przydatne są w szczególności do generowania wartościowych prognoz.

Działa to również w drugą stronę. AI wykorzystuje naukę o danych do efektywnego rozwiązywania problemów. Przykładem mogą być samoprowadzące się pojazdy, które w czasie rzeczywistym zbierają dane o swoim otoczeniu i przetwarzają je, aby podejmować inteligentne decyzje na drodze. Jak widać, sztuczna inteligencja i Data Science są ze sobą ściśle powiązane.

Inne obszary związane ze sztuczną inteligencją

Big Data to kolejny obszar, który łączy się ze sztuczną inteligencją. Zajmuje się przetwarzaniem ogromnych ilości danych, których nie można przetworzyć za pomocą konwencjonalnych metod. Organizacje potrzebują dużych zbiorów danych, aby poprawić wydajność, zrozumieć nowe rynki i zwiększyć swoją konkurencyjność. Big Data jest również ważnym źródłem danych dla algorytmów uczących AI.

Business Intelligence to technologia używana do gromadzenia, przechowywania, uzyskiwania dostępu i analizowania danych. Jest skierowana do użytkowników biznesowych i pomaga im podejmować lepsze, bardziej świadome decyzje. Dzięki niej dane przekształcane są na raporty, ułatwiające organizacjom podejmowanie dobrych decyzji. Business Intelligence w połączeniu ze sztuczną inteligencją daje sugestie o tym co może wydarzyć się w przyszłości.

Dla kogo jest sztuczna inteligencja?

AI towarzyszy nam praktycznie codziennie. Netflix sugerujący nam nowe tytuły filmów, szybka nawigacja z Google Maps czy przetwarzanie języka naturalnego przez Siri lub Alexę to tylko kilka przykładów. Jeśli interesuje cię rozwój podobnych projektów, to pewnie zadajesz sobie pytanie: jak zacząć zajmować się tym profesjonalnie? Poszczególne branże związane ze sztuczną inteligencją wymagają różnych zestawów umiejętności. Jeśli jednak znasz języki takie jak Java, Python lub C++, lubisz matematykę, masz wiedzę dotyczącą algorytmów lub baz danych, to jesteś na dobrej drodze. Najczęściej spotykane języki w tym obszarze IT to:

  • Python
  • Java
  • C++
  • R

Jeśli zainteresowała cię sztuczna inteligencja lub Data Science oraz związane z nimi pokrewne branże, to na początku warto skupić się na Pythonie. Jest to język uniwersalny, który otworzy ci drzwi do wymarzonej specjalizacji. W Data Science bardzo przydatna jest również znajomość SQL.

📣📣 Trwa emisja akcji Tech Hire S.A., właściciela platformy IT-Leaders. Dołącz i zostań akcjonariuszem. Sprawdź: www.emisja-itleaders.pl

Spodobał Ci się ten tekst? Został oparty na poniższych artykułach. Zachęcamy do lektury, aby zgłębić tajniki wiedzy:

  1. What is Artificial Intelligence (AI)?. Ibm.com. https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence. Published 2021. Accessed April 22, 2021.
  2. AI in a nutshell. Medium. https://medium.com/personal-project/ai-in-a-nutshell-499afdff34c7#:~:text=Definition%20and%20goal.&text=Originally%20Artificial%20Intelligence%20is%20a,can%20function%20intelligently%20and%20independently. Published 2021. Accessed April 22, 2021.
  3. Arora S. How to Start a Career in AI and Machine Learning?. Simplilearn.com. https://www.simplilearn.com/how-to-build-career-in-ai-and-machine-learning-article. Published 2021. Accessed April 22, 2021.
  4. Chakraborty M. What Are the Best Programming Languages for Artificial Intelligence. Analyticsinsight.net. https://www.analyticsinsight.net/what-are-the-best-programming-languages-for-artificial-intelligence/. Published 2021. Accessed April 22, 2021.
  5. Data Science vs Artificial Intelligence – Eliminate your Doubts. DataFlair. https://data-flair.training/blogs/data-science-vs-artificial-intelligence/. Published 2021. Accessed April 23, 2021.
  6. Big Data Vs Data Science | Difference Between Big Data and Data Science. Besant Technologies. https://www.besanttechnologies.com/big-data-vs-data-science. Published 2021. Accessed April 23, 2021.
  7. Purohit A. AI vs BI: What’s the Difference? | Synoptek. Synoptek. https://synoptek.com/insights/it-blogs/ai-vs-bi-whats-the-difference/. Published 2021. Accessed April 23, 2021.