Kakšna je razlika med AI, strojnim učenjem in globokim učenjem?

Question

Accepted Answer

**AI**, **strojno učenje (ML)** in **globoko učenje** so sorodni vendar ločeni koncepti — tvorijo gnezdeno strukturo, kjer je globoko učenje podmnožica ML, ML pa podmnožica AI. Razumevanje njihovega odnosa pojasnjuje to področje.

## Gnezdeni odnos

```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)
```

## Zakaj je to pomembno

Razumevanje razlike med AI, strojnim učenjem in globokim učenjem je temeljno, splošno relevantno znanje, ker so ti izrazi **vseprisotni in pogosto zmešani**, zato je pojasnjovanje njihovega odnosa bistveno za osnovno pismenost na področju AI.

Izrazi tvorijo **gnezdeno strukturo** — AI je najširši koncept (stroji, ki izvajajo naloge, ki zahtevajo inteligentnost podobno človeški), **strojno učenje** je podmnožica (sistemi, ki se učijo iz podatkov namesto da bi bili eksplicitno programirani s pravili), in **globoko učenje** je podmnožica ML (uporaba večplastnih nevronskih mrež za učenje kompleksnih vzorcev) — razumevanje te strukture AI ⊃ ML ⊃ globoko učenje je temeljno za natančno razpravo o tem področju.

Razumevanje **ključnih razlik** — AI kot širok cilj inteligentnega vedenja (vključno z ML, vendar tudi sisteme na osnovi pravil in logike), **ML kot prevladujoči sodobni pristop** (učenje vzorcev iz podatkov in primerov namesto ročno kodiranih pravil, za napovedi in odločitve), in **globoko učenje kot ML z uporabo globokih nevronskih mrež** (poganjač nedavnih prebojov v vidu, jeziku in govoru) — pojasnjuje, kaj dejansko pomeni vsak izraz in kako sodobna umetna inteligenca deluje (predvsem prek ML in globokega učenja).

Ti izrazi so vseprisotni v tehnoloških razpravah, in njihova zamešana raba (jih uporabljamo zamenljivo) odraža pomanjkanje osnovnega razumevanja, medtem ko njihovo pojasnjenje zagotavlja temelje za razumevanje AI.

Ker so AI, ML in globoko učenje vseprisotni in pogosto zmešani izrazi, katerih gnezdeni odnos in razlike predstavljajo osnovno pismenost na področju AI, in ker je njihovo razumevanje temeljno za razpravo in delo z AI, je razumevanje razlike med AI, strojnim učenjem in globokim učenjem bistveno, splošno uporabno znanje — temeljna pismenost na področju AI, ki pojasnjuje odnos in razlike teh vseprisotnih izrazov, temelje za razumevanje tega področja in vse bolj pomembno osnovno znanje, saj se umetna inteligenca vse bolj razširja v tehnologiji.