Ce este și ce nu este inteligența artificială?
- 181
Care este diferența dintre Inteligența Artificială (AI) și Machine Learning (ML) și Știința Datelor (SS)?
(în engleză: Artifical intelligence (AI), Machine learning (ML), Data scinece (DS))
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Inteligența artificială în agricultură înseamnă că un sistem încearcă să pară inteligent și să ia decizii. Un astfel de sistem ar putea fi un tractor sau o dronă care se conduce singură. Cu alte cuvinte, aceste sisteme iau decizii, mențin linia, dar dacă văd un obstacol, îl pot ocoli sau chiar se pot întoarce și pot lua o altă rută spre zona dorită.
Este, de asemenea, inteligență artificială dacă sistemul detectează anumite ace într-o plantație și, pe baza acestora, comandă niște teste de sol, date meteorologice și determină singur care este cauza problemei și trimite tractorul cu conducere autonomă să stropească cu un anumit agent.
Dacă trimiți o dronă să cartografieze zona pe un anumit traseu, nu este inteligență artificială. Dacă este un copac între ele, intră fără să se gândească. Dar dacă, pentru dronă, este suficient să spună: „Uite câmpul acela mare de porumb, cartografiază-l”. Iar drona poate zbura, își poate determina traiectoria, poate detecta marginile plăcii și poate evita obstacolele, atunci este o dronă inteligentă.
În concluzie, este inteligentă – ia decizii analizând mediul înconjurător.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
La început nu știi despre. ghicitul, dar la finalul procesului poate spune cu mare precizie dacă o frunză este sănătoasă sau nu.
Similară învățării automate, învățând să recunoască diferite creșteri. Sau ce efect are vremea asupra unei anumite plantații, sau programe care detectează relația dintre compoziția solului și dezvoltarea plantelor.
Inteligența artificială în agricultură (AI)
Inteligența artificială în agricultură înseamnă că un sistem încearcă să pară inteligent și să ia decizii. Un astfel de sistem ar putea fi un tractor sau o dronă care se conduce singură. Cu alte cuvinte, aceste sisteme iau decizii, mențin linia, dar dacă văd un obstacol, îl pot ocoli sau chiar se pot întoarce și pot lua o altă rută spre zona dorită.
Este, de asemenea, inteligență artificială dacă sistemul detectează anumite ace într-o plantație și, pe baza acestora, comandă niște teste de sol, date meteorologice și determină singur care este cauza problemei și trimite tractorul cu conducere autonomă să stropească cu un anumit agent.
Dacă trimiți o dronă să cartografieze zona pe un anumit traseu, nu este inteligență artificială. Dacă este un copac între ele, intră fără să se gândească. Dar dacă, pentru dronă, este suficient să spună: „Uite câmpul acela mare de porumb, cartografiază-l”. Iar drona poate zbura, își poate determina traiectoria, poate detecta marginile plăcii și poate evita obstacolele, atunci este o dronă inteligentă.
În concluzie, este inteligentă – ia decizii analizând mediul înconjurător.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Este vorba despre capacitatea unui calculator sau a unui sistem de a învăța lucruri fără intervenția omului. Adică, nu trebuie să fie programat în mod special pentru a face asta – asta sau asta. Exemple tipice în agricultură sunt detectarea bolilor la plante. Sistemul primește o mulțime de fotografii, obține câteva mostre de plante sănătoase și bolnave, începe să le analizeze și încet-încet începe să învețe care sunt frunzele sănătoase și care sunt bolnave.
La început nu știi despre. ghicitul, dar la finalul procesului poate spune cu mare precizie dacă o frunză este sănătoasă sau nu.
Similară învățării automate, învățând să recunoască diferite creșteri. Sau ce efect are vremea asupra unei anumite plantații, sau programe care detectează relația dintre compoziția solului și dezvoltarea plantelor.
Inteligența artificială în agricultură (AI)
Inteligența artificială în agricultură înseamnă că un sistem încearcă să pară inteligent și să ia decizii. Un astfel de sistem ar putea fi un tractor sau o dronă care se conduce singură. Cu alte cuvinte, aceste sisteme iau decizii, mențin linia, dar dacă văd un obstacol, îl pot ocoli sau chiar se pot întoarce și pot lua o altă rută spre zona dorită.
Este, de asemenea, inteligență artificială dacă sistemul detectează anumite ace într-o plantație și, pe baza acestora, comandă niște teste de sol, date meteorologice și determină singur care este cauza problemei și trimite tractorul cu conducere autonomă să stropească cu un anumit agent.
Dacă trimiți o dronă să cartografieze zona pe un anumit traseu, nu este inteligență artificială. Dacă este un copac între ele, intră fără să se gândească. Dar dacă, pentru dronă, este suficient să spună: „Uite câmpul acela mare de porumb, cartografiază-l”. Iar drona poate zbura, își poate determina traiectoria, poate detecta marginile plăcii și poate evita obstacolele, atunci este o dronă inteligentă.
În concluzie, este inteligentă – ia decizii analizând mediul înconjurător.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Este vorba despre capacitatea unui calculator sau a unui sistem de a învăța lucruri fără intervenția omului. Adică, nu trebuie să fie programat în mod special pentru a face asta – asta sau asta. Exemple tipice în agricultură sunt detectarea bolilor la plante. Sistemul primește o mulțime de fotografii, obține câteva mostre de plante sănătoase și bolnave, începe să le analizeze și încet-încet începe să învețe care sunt frunzele sănătoase și care sunt bolnave.
La început nu știi despre. ghicitul, dar la finalul procesului poate spune cu mare precizie dacă o frunză este sănătoasă sau nu.
Similară învățării automate, învățând să recunoască diferite creșteri. Sau ce efect are vremea asupra unei anumite plantații, sau programe care detectează relația dintre compoziția solului și dezvoltarea plantelor.
Inteligența artificială în agricultură (AI)
Inteligența artificială în agricultură înseamnă că un sistem încearcă să pară inteligent și să ia decizii. Un astfel de sistem ar putea fi un tractor sau o dronă care se conduce singură. Cu alte cuvinte, aceste sisteme iau decizii, mențin linia, dar dacă văd un obstacol, îl pot ocoli sau chiar se pot întoarce și pot lua o altă rută spre zona dorită.
Este, de asemenea, inteligență artificială dacă sistemul detectează anumite ace într-o plantație și, pe baza acestora, comandă niște teste de sol, date meteorologice și determină singur care este cauza problemei și trimite tractorul cu conducere autonomă să stropească cu un anumit agent.
Dacă trimiți o dronă să cartografieze zona pe un anumit traseu, nu este inteligență artificială. Dacă este un copac între ele, intră fără să se gândească. Dar dacă, pentru dronă, este suficient să spună: „Uite câmpul acela mare de porumb, cartografiază-l”. Iar drona poate zbura, își poate determina traiectoria, poate detecta marginile plăcii și poate evita obstacolele, atunci este o dronă inteligentă.
În concluzie, este inteligentă – ia decizii analizând mediul înconjurător.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
Acești termeni sunt adesea confundați de oameni, din păcate și de cei care ar trebui să facă acest lucru. Mulți oameni spun că sunt la fel sau, mai bine zis, se suprapun. Alteori, acestea sunt folosite pur și simplu în scopuri de marketing, deoarece sunt mai ușor de vândut. Dar haideți să lămurim lucrurile.
Învățarea prin mașini în agricultură (GT)
Este vorba despre capacitatea unui calculator sau a unui sistem de a învăța lucruri fără intervenția omului. Adică, nu trebuie să fie programat în mod special pentru a face asta – asta sau asta. Exemple tipice în agricultură sunt detectarea bolilor la plante. Sistemul primește o mulțime de fotografii, obține câteva mostre de plante sănătoase și bolnave, începe să le analizeze și încet-încet începe să învețe care sunt frunzele sănătoase și care sunt bolnave.
La început nu știi despre. ghicitul, dar la finalul procesului poate spune cu mare precizie dacă o frunză este sănătoasă sau nu.
Similară învățării automate, învățând să recunoască diferite creșteri. Sau ce efect are vremea asupra unei anumite plantații, sau programe care detectează relația dintre compoziția solului și dezvoltarea plantelor.
Inteligența artificială în agricultură (AI)
Inteligența artificială în agricultură înseamnă că un sistem încearcă să pară inteligent și să ia decizii. Un astfel de sistem ar putea fi un tractor sau o dronă care se conduce singură. Cu alte cuvinte, aceste sisteme iau decizii, mențin linia, dar dacă văd un obstacol, îl pot ocoli sau chiar se pot întoarce și pot lua o altă rută spre zona dorită.
Este, de asemenea, inteligență artificială dacă sistemul detectează anumite ace într-o plantație și, pe baza acestora, comandă niște teste de sol, date meteorologice și determină singur care este cauza problemei și trimite tractorul cu conducere autonomă să stropească cu un anumit agent.
Dacă trimiți o dronă să cartografieze zona pe un anumit traseu, nu este inteligență artificială. Dacă este un copac între ele, intră fără să se gândească. Dar dacă, pentru dronă, este suficient să spună: „Uite câmpul acela mare de porumb, cartografiază-l”. Iar drona poate zbura, își poate determina traiectoria, poate detecta marginile plăcii și poate evita obstacolele, atunci este o dronă inteligentă.
În concluzie, este inteligentă – ia decizii analizând mediul înconjurător.
Se pare că IA folosește o mulțime de subsisteme de învățare automată.
Știința datelor în agricultură (AT)
Și, în final, să ne uităm la știința datelor. Știința datelor se bazează, de asemenea, în mare măsură pe învățarea automată, dar nu ia decizii. Sarcina sa este de a descoperi relațiile din date și de a le organiza într-un mod care să fie ușor de înțeles de către factorii de decizie care nu sunt programatori.
Stiința datelor este un sistem care analizează imagini din satelit pentru a crea o hartă a buruienilor și apoi o folosește pentru a crea o hartă colorată a infestării. Nu ia o decizie, dar, pe baza acesteia, experții pot decide ce intervenție este necesară.
Un raport complet care vizualizează analiza solului și mediul înconjurător și analiza solului și mediile culturilor din ultimii 5 ani este, de asemenea, Data Science. Dacă, pe baza acestui lucru, sistemul vă recomandă lucruri precum fertilizarea sau vă spune ce să cultivați pe câmp anul viitor în loc de cel actual, aceasta este deja Inteligență Artificială.
Și încă unul sau două lucruri
În cazurile de mai sus, vorbim doar despre Inteligențe Artificiale înguste. Ceea ce înseamnă că poate avea un comportament inteligent doar într-un anumit domeniu.
Automatizările inteligente înguste sunt cele pe care le găsim în literatura științifico-fantastică. Nu avem niciuna în prezent.
