Artificiell Intelligens eller Maskininlärning?

Robert3D-printing, Mjukvara

ai

Artificiell Intelligens eller Maskininlärning?

3D-skrivare skriver ut 3D-skrivare som skriver ut 3D-skrivare som…

Wematter Gravity, vår egenutvecklade 3D-skrivare, har länge skrivit ut delar som ger liv till fler Gravitymaskiner. En maskin som “bygger sig själv” är inte längre en overklighet, frågan är om en maskin någonsin kommer att, helt utan assistans eller extern produktion, kunna duplicera och utveckla sig själv. Skapande handlar inte bara om att kopiera och reproducera befintliga koncept. För att maskinen ska kunna utveckla sig själv och bli bättre krävs någon mer. En del av vår produkt som gör Gravity till vad den är, är våra egenutvecklade smarta algoritmer. Istället för att tillverka fysiska delar handlar det nu om att maskinen lär sig själv, den lär sig av sina misstag och ändrar tillvägagångssätt.

Maskininlärning eller Artificiell Intelligens?

Maskininlärning och artificiell intelligens är två begrepp som idag står högt på agendan och blandas ofta ihop eller används för att beskriva samma sak. Begreppen har mycket gemensamt men skiljer sig ändå åt och det är därför dessa två ofta blandas ihop.
Artificiell Intelligens är det bredare konceptet som maskiner kan hantera på ett sätt som vi skulle betrakta som “smart”.

Maskininlärning är en specifik aspekt av artificiell intelligens som bygger på att vi ger datorer tillgång till information eller data och låter dem lära sig själva och utvecklas.

Artificiell Intelligens är egentligen inget nytt koncept. I takt med att teknikens utveckling, och framför allt vår förståelse för detta, har också vår definition av vad som utgör artificiell intelligens utvecklats. I stället för allt mer komplexa beräkningar koncentrerades arbetet inom artificiell intelligens för att efterlikna mänskliga beslutsprocesser och utföra uppgifter på allt mer mänskliga sätt.

Enheter eller system som teoretiskt kan hantera en uppgift är mindre vanliga, men det är inom detta som några av dagens mest spännande framsteg görs. Det ledde till insikten att istället för att lära datorer och maskiner hur allt ska göras, är det mycket effektivare att koda dessa att tänka som människor för att sedan bidra med informationsunderlag. Detta har lett till utvecklingen av maskinlärande. Det hela bygger på ett sannolikhetssystem. Baserat på data som matas in eller som maskinen på något sätt tar åt sig, kan den göra uttalanden, ta beslut eller göra förutsägelser med viss säkerhet. Återkoppling möjliggör inlärning genom att känna av eller bli tillsagd när ett antagande är rätt eller fel och ändrar därefter tillvägagångssätt.

AI och maskininlärning är något vi använder oss av i och arbetet runt våra maskiner. Det handlar främst om optimering och inlärning men spelar en stor roll i Gravity som helhet, utöver den fysiska maskinen. Vår molntjänst är en viktig del i vad som gör Gravity unik, samarbetet mellan hårdvara och mjukvara skapar en oslagbar synergieffekt.