AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina ni nini? Tofauti kati ya maneno haya matatu ni ipi?

Katika zama za teknolojia za sasa, maneno AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina yanazidi kutumika mara kwa mara. Watu wengi hata hutumia maneno haya kama dhana sawa, lakini kwa kweli ni dhana tatu zinazohusiana kwa karibu lakini si sawa kabisa.

Kwa mfano, wakati programu ya AlphaGo ya Google ilimpiga mshindi wa mchezo wa go Lee Sedol mwaka 2016, vyombo vya habari vilitumia maneno AI, kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina kuelezea ushindi huo. Kwa kweli, AI, kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina zote zilichangia mafanikio ya AlphaGo, lakini hazikuwa sawa.

Makala hii itakusaidia kuelewa wazi tofauti kati ya AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina, pamoja na uhusiano wao. Pamoja na INVIAI tuchunguze kwa kina sasa!

Akili Bandia (AI) ni nini?

Akili Bandia (Artificial Intelligence - AI) ni taaluma pana ya sayansi ya kompyuta inayolenga kuunda mifumo ya mashine inayoweza kuiga akili na uwezo wa utambuzi wa binadamu.

Kwa maneno mengine, AI inajumuisha mbinu zote zinazosaidia kompyuta kufanya kazi ambazo kawaida zinahitaji akili ya binadamu, kama kutatua matatizo, kufanya maamuzi, kuelewa mazingira, kuelewa lugha, n.k. AI si tu inahusisha mbinu za kujifunza kutoka kwa data, bali pia inajumuisha mifumo inayotegemea sheria au maarifa yaliyopangwa na binadamu.

Kwa kweli, mifumo ya AI inaweza kubuniwa kwa njia mbalimbali: kutegemea sheria thabiti, maarifa ya wataalamu, au data na uwezo wa kujifunza yenyewe. Kawaida tunagawanya AI katika makundi mawili makuu:

• AI nyembamba (AI dhaifu): Akili bandia yenye wigo mdogo, inayojua kufanya kazi moja maalum (mfano: kucheza chess, kutambua uso). Mifumo mingi ya AI ya sasa ni aina hii.
• AI pana (AI yenye nguvu): Akili bandia inayoweza kuelewa na kutekeleza kazi yoyote ya akili ambayo binadamu anaweza kufanya. Hii bado ni lengo la baadaye, haipo kwa sasa.

>>> Bonyeza kuelewa zaidi kuhusu: AI ni nini?

Kujifunza kwa Mashine ni nini?

Kujifunza kwa Mashine (ML) ni sehemu ndogo ya AI inayolenga kuendeleza algoriti na mifano ya takwimu inayoruhusu kompyuta kujifunza kutoka kwa data ili kuboresha usahihi bila kuhitaji programu ya hatua kwa hatua wazi. Badala ya binadamu kuandika maagizo yote, algoriti ya ML huchambua data kuleta kanuni na kutoa makadirio au maamuzi kwa data mpya.

Ufafanuzi wa kihistoria ulioletwa na Arthur Samuel mwaka 1959 unaelezea ML kama "taaluma inayosaidia kompyuta kuwa na uwezo wa kujifunza bila kuhitaji programu maalum". Algoriti za ML kawaida hugawanywa katika aina kuu:

• Kujifunza kwa usimamizi (supervised learning): Mfano unaofunzwa kwa seti ya data yenye lebo (mfano: kutabiri bei ya nyumba kutoka kwa data ya nyumba zilizojulikana).
• Kujifunza bila usimamizi (unsupervised learning): Mfano unatafuta muundo au makundi katika data isiyo na lebo (mfano: kugawanya wateja katika makundi ya tabia zinazofanana).
• Kujifunza kwa kuimarishwa (reinforcement learning): Mfano unaoingiliana na mazingira na kujifunza tabia kupitia zawadi au adhabu (mfano: AI inayocheza michezo na kuboresha ujuzi kwa kila mchezo).

Ni muhimu kuelewa kwamba si mifumo yote ya AI ni ML, lakini algoriti zote za ML ni sehemu ya AI. AI ni pana zaidi kuliko ML – kama vile kila mraba ni mstatili lakini si kila mstatili ni mraba.

Mifumo mingi ya AI ya jadi, kama programu za kucheza michezo zinazotegemea algoriti za utafutaji, hazijifunzi kutoka kwa data bali hufuata sheria zilizopangwa na binadamu – bado zinachukuliwa kuwa AI, lakini si ML.

Kujifunza kwa Kina ni nini?

Kujifunza kwa Kina (DL) ni tawi maalum la Kujifunza kwa Mashine, ambapo mifano hutumia mitandao ya neva bandia yenye tabaka nyingi kujifunza kutoka kwa data.

Neno "kina" linamaanisha mitandao yenye tabaka nyingi za siri (kawaida zaidi ya tabaka 3) – muundo huu wa tabaka nyingi huruhusu mfano kujifunza sifa ngumu kwa kiwango cha juu cha muhtasari. Kujifunza kwa Kina kumechochewa na jinsi ubongo wa binadamu unavyofanya kazi, ambapo "neuroni" bandia huunganishwa kuiga mitandao ya neva ya kibiolojia.

Nguvu ya Kujifunza kwa Kina ni uwezo wa kujitoa sifa moja kwa moja kutoka kwa data ghafi: mifano ya kujifunza kwa kina inaweza kutambua mifumo na sifa muhimu bila kuhitaji binadamu kutoa sifa hizo awali. Hii inafanya DL kuwa bora kwa data ngumu kama picha, sauti, lugha asilia – ambapo kutambua sifa kwa mkono ni vigumu sana.

Hata hivyo, ili kufanikisha vizuri, mifano ya kujifunza kwa kina mara nyingi inahitaji data nyingi sana na rasilimali kubwa za kompyuta (GPU, TPU, n.k.) kwa mafunzo. Kwa kutoa data na nguvu za kompyuta, Kujifunza kwa Kina inaweza kushinda katika kazi kama utambuzi wa picha, utambuzi wa sauti, tafsiri ya mashine, michezo, na hata kufikia au kuzidi uwezo wa binadamu katika baadhi ya nyanja.

Uhusiano kati ya AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina

Kama ilivyotajwa, Kujifunza kwa Kina ⊂ Kujifunza kwa Mashine ⊂ AI: AI ni taaluma pana zaidi, Kujifunza kwa Mashine ni sehemu ya AI, na Kujifunza kwa Kina ni sehemu ya Kujifunza kwa Mashine. Hii ina maana kwamba algoriti zote za kujifunza kwa kina ni algoriti za kujifunza kwa mashine, na mbinu zote za kujifunza kwa mashine ni sehemu ya AI.

Hata hivyo, si kila wakati ni kweli kinyume – si mifumo yote ya AI hutumia kujifunza kwa mashine, na kujifunza kwa mashine ni mojawapo ya njia nyingi za kutekeleza AI.

Kwa mfano, mfumo wa AI unaweza kutegemea sheria zilizopangwa na binadamu (bila kujifunza kwa mashine), kama programu ya AI inayotambua matunda kwa kutumia msimbo wa lebo. Lakini pale tatizo linapokuwa ngumu zaidi na data nyingi, mbinu za kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina hutumika kufanikisha zaidi.

Tofauti kuu kati ya AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina

Ingawa kuna uhusiano wa ngazi kama ilivyoelezwa, AI, ML na DL zina tofauti kubwa katika wigo, jinsi ya kufanya kazi na mahitaji ya kiufundi:

Wigo wa taaluma

AI ni dhana pana inayojumuisha mbinu zote zinazosaidia mashine kuiga akili (kama vile sheria na kujifunza kutoka data). Kujifunza kwa Mashine ni ndogo zaidi, ikijumuisha mbinu za AI zinazomruhusu mashine kujifunza kutoka data. Kujifunza kwa Kina ni ndogo zaidi tena – ni sehemu ya ML inayotumia mitandao ya neva yenye tabaka nyingi, hivyo DL ni ML na pia AI.

Jinsi ya kujifunza na ushawishi wa binadamu

Katika kujifunza kwa mashine cha jadi, binadamu bado anahusika sana – mfano mhandisi huchagua na kutoa sifa zinazofaa kutoka kwa data kwa ajili ya algoriti ya kujifunza kwa mashine.

Kinyume chake, kujifunza kwa kina hufanya kazi hii ya kutoa sifa kwa njia ya moja kwa moja; mitandao ya neva yenye tabaka nyingi inaweza kujifunza sifa muhimu kwa viwango tofauti vya muhtasari kutoka kwa data ghafi, hivyo kupunguza utegemezi kwa wataalamu wa binadamu.

Kwa maneno rahisi, kwa tatizo tata (mfano utambuzi wa picha), mfano wa ML wa jadi unaweza kuhitaji mhandisi kutoa sifa kama umbo, rangi, mipaka... ili kutambua kitu, wakati mfano wa DL unaweza "kuangalia" picha na kujifunza sifa hizo moja kwa moja.

Mahitaji ya data

Algoriti za kujifunza kwa mashine kawaida hutoa matokeo mazuri hata kwa data kidogo au wastani, mradi data iwe na ubora na sifa wazi. Kinyume chake, mfano wa kujifunza kwa kina mara nyingi unahitaji seti kubwa sana ya data (mamilioni ya sampuli) ili kuonyesha faida zake.

Kwa mfano, mfumo wa utambuzi wa sauti unaotumia kujifunza kwa kina unaweza kuhitaji mafunzo ya maelfu ya saa za sauti ili kufikia usahihi mkubwa. Hii inafanya kujifunza kwa kina kufaa sana katika zama za "data kubwa", ambapo zaidi ya 80% ya data ya shirika ni isiyo na muundo (kama maandishi, picha) na inahitaji mbinu za kujifunza kwa kina kwa usindikaji mzuri.

Mahitaji ya miundombinu ya kompyuta

Kwa kuwa mifano ya kujifunza kwa kina ni tata na inashughulikia data nyingi, mafunzo yake yanahitaji nguvu kubwa za kompyuta. Algoriti za ML za jadi zinaweza kuendeshwa vizuri kwenye CPU, hata kwenye kompyuta za kibinafsi, wakati kujifunza kwa kina karibu lazima kuungwa mkono na GPU (au TPU, FPGA) kwa kasi ya mahesabu ya matrix sambamba.

Muda wa mafunzo ya mfano wa kujifunza kwa kina pia ni mrefu zaidi ikilinganishwa na ML rahisi, mara nyingine ni masaa au siku kulingana na kiasi cha data.

Utendaji na usahihi

Lengo kuu la AI kwa ujumla ni kutatua kazi kwa mafanikio, si lazima kupitia kujifunza kutoka data. Wakati huo huo, kujifunza kwa mashine inalenga kuboresha usahihi wa makadirio kupitia mafunzo ya data, ikikubali kupoteza uwezo wa "kuelezea" mfano.

Kujifunza kwa kina hata hivyo kunaweza kufikia usahihi wa hali ya juu zaidi kuliko mbinu za ML za jadi ikiwa data na nguvu za kompyuta vinapatikana – matatizo mengi ya utambuzi kwa kujifunza kwa kina yamefikia rekodi za usahihi, lakini kwa gharama kubwa za kompyuta.

Matumizi yanayofaa

Kujifunza kwa Mashine hutumika sana katika programu za uchambuzi wa data na utabiri wakati data ni ya kiasi cha wastani na mahitaji ya kompyuta si makubwa. Mfano, ML ni muhimu katika kutabiri tabia za wateja, uchambuzi wa mikopo, kugundua udanganyifu wa malipo, au kuchuja barua taka – kazi ambazo data yake ina muundo rahisi.

Kinyume chake, Kujifunza kwa Kina huonekana bora katika matatizo magumu yanayohitaji usahihi mkubwa, kusindika data isiyo na muundo kama utambuzi wa picha, sauti, usindikaji wa lugha asilia, magari yanayojiendesha,... Nyanja hizi mara nyingi zina data nyingi na zinahitaji mifano "kutambua" sifa ngumu, jambo ambalo mitandao ya neva yenye tabaka nyingi inaweza kufanya vizuri.

Matumizi halisi ya AI, ML na Kujifunza kwa Kina

Ili kuelewa tofauti zaidi, tunaweza kuangalia baadhi ya mfano wa matumizi maarufu ya kila teknolojia:

Akili Bandia (AI): AI ipo katika mifumo mingi ya akili inayotuzunguka, kutoka algoriti za kutabiri mahitaji ya watumiaji kwenye Google, programu za kuchukua usafiri Uber/Grab zinazotafuta njia bora, hadi mifumo ya kuendesha ndege kiotomatiki kwenye ndege za kibiashara. Programu kama Deep Blue kucheza chess au AlphaGo kucheza go pia zinachukuliwa kuwa AI.

Kumbuka kuwa baadhi ya mifumo ya AI inaweza isitumie kujifunza kwa mashine, mfano programu ya AI inayodhibiti wahusika wa mashine (NPC) katika michezo inaweza kutegemea sheria thabiti zilizotengenezwa na waandaaji.

Kujifunza kwa Mashine: Kujifunza kwa mashine kumeenea katika nyanja nyingi. Mfano ni misaada wa sauti wa kidijitali kama Siri, Alexa, Google Assistant – wanajifunza kutoka kwa data za watumiaji kuelewa amri na kutoa majibu sahihi. Vichujio vya barua taka na programu hasidi pia hutumia algoriti za ML kutambua barua taka kwa kutumia mifano iliyojifunza.

Zaidi ya hayo, ML ya jadi hutumika katika utabiri wa biashara, uchambuzi wa hatari za kifedha, na mifumo mingi ya mapendekezo kama kupendekeza filamu Netflix au bidhaa Amazon.

Kujifunza kwa Kina: Kujifunza kwa kina ndicho kinachosukuma maendeleo makubwa ya hivi karibuni katika AI. Mifumo ya utambuzi wa sauti (kama kubadilisha sauti kuwa maandishi, misaada wa sauti), utambuzi wa picha (kugundua vitu, uso katika picha), magari yanayojiendesha yanayochambua video kwa wakati halisi – yote hutumia kujifunza kwa kina kufikia usahihi mkubwa.

Kujifunza kwa Kina pia ni msingi wa mifano mikubwa ya AI ya kizazi (Generative AI) kama GPT-4 nyuma ya ChatGPT. Mifano hii mikubwa ya foundation model imefundishwa kwa data kubwa za maandishi na picha, ikiruhusu kuunda maudhui mapya na kutekeleza kazi mbalimbali. Kwa kweli, matumizi ya mifano mikubwa ya kujifunza kwa kina kama AI ya kizazi yanaweza kuongeza kasi ya uzalishaji wa thamani mara nyingi ikilinganishwa na njia za jadi.

Kwa muhtasari, AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina si maneno yanayofanana, bali yana uhusiano wa ngazi na tofauti wazi.

AI ni picha pana ya akili ya mashine, ambapo Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina ni njia muhimu za kutekeleza lengo hilo. Kujifunza kwa Mashine huruhusu mashine kujifunza kutoka kwa data na kuboresha taratibu, wakati Kujifunza kwa Kina huingia kwa kina zaidi kwa kutumia mitandao ya neva yenye tabaka nyingi inayoweza kupata nguvu kubwa zaidi pale data inapotosha.

Kuelewa tofauti hizi si tu kunatusaidia kutumia maneno sahihi, bali pia kuchagua suluhisho la kiteknolojia linalofaa: wakati mwingine mfano rahisi wa kujifunza kwa mashine unatosha kutatua tatizo, lakini kuna matatizo magumu yanayohitaji kujifunza kwa kina. Katika siku zijazo, wakati data inazidi na mahitaji yanapoongezeka, kujifunza kwa kina kinatarajiwa kuendelea kuwa sehemu muhimu ya kuendeleza maendeleo mapya katika taaluma ya AI.