Namn på saker och ting

Vi är många som känner oss manade att förklara vad som skiljer Machine Learning (ML) och Artficial Intelligens (AI) åt. Jag tänkte bjuda på min tolkning. Båda områdena har med statistik att göra och är knappast nyheter. Att uttrycken har kommit i ropet igen beror på att det äntligen är överkomliga priser på den datorkraft som behövs för att göra de beräkningar som behövs för att den info man får fram ska vara användbar.

Många använder uttrycken som utbytbara med varandra men jag tror inte att de är det. ML är faktiskt ett specialområde inom AI. AI står för när vi bygger en maskin som kan uppfattas som intelligent.
ML är de metoder man använder för att skapa själva intelligensen utifrån det data man utgått utifrän. Tackvare att beräkningskapaciteten har blivit billigare kan man nu använda fler variabler, det kallar man för ”deep learning”. Genom att man kan analysera mer data har de resultrande algoritmens blivit bättre, ”intelligentare”. Denna förbättring av algoritmen har lett till en enorm uppmärksamhet för området AI. Men samma sanningar som tidigare gäller fortfarande, t.ex. ”skit in skit ut”, även om precisionen är förbättrad.

Så ju mer relevant data du kan föda din ML med, desto bättre AI får du.
Att ta fram en ny algoritm från scratch är en ganska tung dataprocess, medan användandet av algoritmen inte är en speciellt tung dataprocess. Relationen mellan skapandet och användandet är således väldigt asymmetriskt.
Eftersom vi talar om statistik kan aldrig ett AI vara bättre än den relevanta databas den är baserad på.

Om man är marknadsledande inom ett område och kan se till att alla enheter rapporterar tillbaka data under användandet. Den datan kan i sin tur användas för att bygga ett nytt AI som är bättre än det förra. En produkt baserat på det nya AI:t kommer således kunna vara bättre än den redan marknadsledande produkten, och runt snurrar hjulet.

Den som har bäst och mest data kommer att vinna!

Som väl är för oss människor så handlar det fortfarande om statistiska metoder så man kan inte spå framtiden. Men om allt redan är uppfunnet så är det kört för oss!