Koja je razlika između AI-ja, strojnog učenja i dubokog učenja?

Question

Accepted Answer

**AI**, **strojno učenje (ML)** i **duboko učenje** su povezani ali različiti pojmovi — čine ugneždenu strukturu, gdje je duboko učenje podskup ML-a, a ML podskup AI-ja. Razumijevanje njihove povezanosti pojašnjava polje.

## Ugneždena veza

```text
AI (Artificial Intelligence) → the broadest: machines performing tasks that require
  human-like intelligence (reasoning, learning, perception, decision-making)
  └─ MACHINE LEARNING (ML) → a subset: systems that LEARN from DATA (improve at a task
     from examples) rather than being explicitly programmed with rules
     └─ DEEP LEARNING → a subset of ML: uses multi-layered NEURAL NETWORKS to learn
        complex patterns (powers modern AI: vision, language, etc.)
→ AI ⊃ ML ⊃ Deep Learning (each is a more specific subset)
```

## Ključne razlike

```text
AI → the broad goal: intelligent behavior (includes ML, but also rule-based systems,
  search, logic, etc.)
ML → the dominant approach today: LEARN patterns from data (vs hand-coded rules):
  → you give it data + examples; it learns to make predictions/decisions
DEEP LEARNING → ML using deep NEURAL NETWORKS → learns complex patterns from large data
  → powers recent breakthroughs (image recognition, LLMs, speech)
```

## Zašto je važno

Razumijevanje razlike između AI-ja, strojnog učenja i dubokog učenja je temeljno, široko primjenjivo znanje jer su ti termini **sveprisutni i često zbunjujući**, pa je pojašnjenje njihove veze bitna osnovna AI pismenost.

Termini čine **ugneždenu vezu** — AI je najširi pojam (strojevi koji obavljaju zadatke koji zahtijevaju ljudsku inteligenciju), **strojno učenje** je podskup (sustavi koji uče iz podataka umjesto da se eksplicitno programiraju pravilima), a **duboko učenje** je podskup ML-a (koristi višeslojne neuronske mreže za učenje složenih obrazaca) — i razumijevanje ove AI ⊃ ML ⊃ Duboko učenje strukture je temeljno za točnu raspravu o polju.

Razumijevanje **ključnih razlika** — AI kao szeroki cilj inteligentnog ponašanja (uključujući ML ali i sustavima temeljenim na pravilima i logici), **ML kao dominantan moderni pristup** (učenje obrazaca iz podataka i primjera umjesto ručno kodiranih pravila, za predviđanja i donošenje odluka), i **duboko učenje kao ML koristeći duboke neuronske mreže** (poganja nedavne probojeve u viziji, jeziku i govoru) — pojašnjava što svaki od njih zapravo znači i kako moderni AI funkcionira (uglavnom kroz ML i duboko učenje).

Ti su termini sveprisutni u tehnološkim raspravama, a zbunjivanje ih (korištenje ih zamjenjivo) odražava nedostatak osnovnog razumijevanja, dok njihovo pojašnjenje daje osnovu za razumijevanje AI-ja.

Budući da su AI, ML i duboko učenje sveprisutni, često zbunjujući termini čija ugneždena veza i razlike predstavljaju osnovnu AI pismenost, i budući da je njihovo razumijevanje temeljno za raspravu i rad s AI-jem, razumijevanje razlike između AI-ja, strojnog učenja i dubokog učenja je bitno, široko primjenjivo znanje — osnovna AI pismenost koja pojašnjava vezu i razlike tih sveprisutnih termina, osnova za razumijevanje polja, i sve važnije osnovno znanje kako AI postaje sveprisutan u tehnologiji.