Hva er forskjellen mellom AI og Machine Learning?
AI og Machine Learning, eller kunstig intelligens og maskinlæring, er begreper som ofte brukes om hverandre. I denne artikkelen forklarer vi de viktigste forskjellene mellom AI og Machine Learning, samt relaterte begreper som nevrale nettverk og Deep Learning.
For å gjøre det enklere å forstå hvordan AI og Machine Learning er bygd opp og fungerer, bruker vi et visuelt rammeverk, hvor hvert lag tar oss nærmere de mest avanserte bruksområdene.
Lag 1: AI (kunstig intelligens) – det store bildet
AI (kunstig intelligens) er det bredeste laget. Det innebærer teknologi som gjør det mulig for maskiner å etterligne menneskers intelligens. Det inkluderer resonnering, beslutningstaking, læring, persepsjon og til og med kreativitet.
Eksempler på AI som du kanskje kjenner:
- En robot som navigerer i et lager
- Stemmeassistenter som Siri eller Alexa
- Systemer som planlegger produksjonen eller optimaliserer Route basert på sanntidsdata
AI er paraplyen som omfatter stadig smartere, raskere og mer autonome systemer i industrien.
Interessert i AI? Les også: Hvorfor er industriell AI det neste store steget i produksjonsindustrien?
Lag 2: Machine Learning – hjernen bak intelligensen
Machine Learning, eller maskinlæring, er en underkategori av AI. Den gir systemer evnen til å lære data i stedet for å bli programmert på bestemte regler. AI kan brukes både med og uten Machine Learning:
AI uten Machine Learning
- Regelbasert AI, innebærer at utviklere har programmert regler for systemet manuelt
- Brukes blant annet når regler er faste og forutsigbare, man ønsker full forklarbarhet og/eller må overholde strenge krav til sikkerhet og kontroll
AI med Machine Learning
- Modeller trenes på data, finner mønstre for oss, lærer av data og forbedrer seg over tid
- Brukes når mønstre er for komplekse for mennesker å se, for prediksjon i stedet for respons, ved store datamengder og forhold som endrer seg
Mens AI handler om å simulere intelligens, er Machine Learning metoden som ofte brukes for å få det til. Noen eksempler på Machine Learning i praksis:
- Prediktivt vedlikehold som analyserer maskindata for å forutsi feil
- Kvalitetskontrollsystemer som blir bedre til å oppdage defekter over tid
- Prognoser for etterspørsel basert på historiske produksjonsdata
Mange av de moderne, smarte verktøyene som brukes i dagens fabrikker drives av Machine Learning.
Lag 3: Nevrale nettverk – som en hjerne
Nevrale nettverk er en spesifikk type maskinlæring som etterligner hvordan den menneskelige hjernen fungerer. De består av lag med noder (som nevroner) som behandler informasjon i flere steg, sender signaler videre og gjør justeringer under læring. De er spesielt gode til å:
- Gjenkjenne mønstre
- Tolke ustrukturert data som bilder, lyd eller komplekse tidsserier
I industrien kan nevrale nettverk for eksempel analysere vibrasjonsdata fra utstyr for å oppdage tidlige tegn på feil som enklere modeller ville oversett.
Lag 4: Deep Learning – det mest avanserte laget
Deep Learning, eller dyp læring, er en underkategori av nevrale nettverk med mange lag. Disse gjør det mulig å oppdage komplekse sammenhenger som andre metoder ofte overser, og løse oppgaver med høyere presisjon og bedre forutsigbarhet.
Dette er teknologien bak:
- Machine Vision (f.eks. automatisert inspeksjon med kamera)
- Talegjenkjenning
- Avanserte språkmodeller (som ChatGPT)
For industrien kan Deep Læring blant annet brukes til:
- Automatisk visuell inspeksjon
- Forutsigelse av produktkvalitet
- Adaptiv prosessoptimalisering
Verktøy som Proficy CSense fra GE Vernova gjør det enklere enn noen gang å ta i bruk denne teknologien i stor skala, uten å måtte skrive kode eller ha Data Science-ferdigheter.
Hvorfor er det viktig å forstå forskjellen mellom AI og Machine Learning?
Å forstå forskjellen mellom AI og Machine Learning gjør det enklere å stille de riktige spørsmålene når du skal implementere teknologien:
- Trenger jeg et system som følger regler, eller et som lærer av mine data?
- Samler vi inn riktig type data for at Machine Learning vil være nyttig?
- Har vi maskinvaren som kreves for å kjøre Deep Learning?
Å kunne forskjellen hjelper deg også å gjennomskue buzzord. Når en leverandør sier at systemet deres «bruker AI», kan du stille oppfølgingsspørsmål:
- Er det regelbasert?
- Lærer det av sanntidsdata?
- Kan det skalere til flere produksjonslinjer eller anlegg?
Oppsummert
AI er det store målet. Machine Learning er veien dit. Nevrale nettverk og Deep Learning er kraftige verktøy på reisen. Og nå er disse verktøyene tilgjengelige for alle.
Dataen du allerede samler inn via SCADA, Historian eller MES er drivstoffet. Ved hjelp av Analytics-løsninger som Proficy CSense, eller dataplattformer som HighByte Intelligence Hub, kan du koble sammen data, bruke riktige modeller og hente ut informasjonen du trenger for å gjøre de rette handlingene.
Trenger du hjelp til å komme i gang med AI og Machine Learning?
