Различия между машинным обучением и ИИ
Согласно статистике, использование искусственного интеллекта за последние 5 лет выросло практически на 270%. А к концу прошлого года рынок ИИ составил рекордные 157 млрд долларов – и это несмотря на начинающийся кризис и пандемию. Эти цифры означают, что все больше компаний внедряют искусственный интеллект или машинное обучение в свои программы, приложения и утилиты. Требуется это для повышения удобства пользователей и упрощения многих процедур.
Между двумя терминами существует много путаницы, так как большинство людей уверены, что они означают примерно одно и то же. Однако разница все-таки существует. Попробуем разобраться в различиях технологий и расскажем, в каких случаях их лучше применять.
Машинное обучение
Его нередко называют термином ML. Это – отдельное направление работы с искусственным интеллектом, которое предполагает использование автоматически улучшаемых компьютерных алгоритмов. Machine learning основано на работе с большими группами данных. Компьютер изучает файлы, сравнивает их для поиска общих паттернов и тем самым расширяет базу знаний.
Программа может сравнивать снимки, изображения, тексты и другие типы материалов. Во время ML алгоритм будет сравнивать содержимое файлов с установленными шаблонами и друг с другом.
Используется три модели машинного обучения:
- Обучение с учителем. Представляет собой классификацию и регрессию данных. То есть алгоритмы пытаются смоделировать зависимости и отношениями между прогнозируемыми выходными и имеющимися входными данными. Например, таким способом можно спрогнозировать выходные данные для новых значений. Эти прогнозы будут основываться на предыдущих файлов, на которых обучался алгоритм.
- Обучение без учителя. Представляет собой кластеризацию. По сути – это семейство алгоритмов, которые применяются для поиска шаблонов и последующего моделирования. Особенность в том, что алгоритмы не имеют меток данных, то есть работают с немаркированной информацией.
- Обучение с подкреплением. Этот метод направлен на использование наблюдений, которые получены в результате взаимодействия с окружающей средой. Алгоритм подкрепления (так называемый агент) находится в стадии непрерывного обучения. И предпринимает ряд действий по отношению к среде. За это он получает «вознаграждения» и продолжает взаимодействие.
Также стоит сказать о глубоком обучении (Deep learning), которое представляет совокупность используемых методов Machine learning. Оно основано на обучении представлениям, а не алгоритмам под конкретные задачи.
В машинном обучении используются различные алгоритмы, кратко расскажем о самых популярных:
- Линейная регрессия. Наиболее понятный и простой алгоритм, который направлен на минимизацию ошибок модели и создание как можно более точного прогноза. Регрессию возможно представить в виде уравнения, описывающего прямую, так как оно позволяет показать взаимосвязь между входными и выходными данными. Этот алгоритм пришел в машинное обучение из статистики. Для получения модели потребуется найти значения коэффициентов для входных переменных.
- Логистическая регрессия. Еще один популярный алгоритм из статистики, который часто используется для задач бинарной классификации. В нем также необходимо найти значения коэффициентов для входных переменных. А выходные значения получаются при помощи логической функции.
- Дерево решений. Этот способ можно представить в виде двоичного дерева, каждый узел которого представляет собой входные данные.
Задачи машинного обучения заключаются в классификации, регрессии и кластеризации данных. Также ML применяется для поиска аномалий в данных при помощи анализа главных компонентов.
В целом Machine learning – достаточно любопытная технология, особенно, если углубляться в сложные методики и подвиды. Использование машинных алгоритмов может значительно упростить работу компании с базами данных. Очень часто такой механизм применяется в маркетинговых целях. Например, многие торговые площадки используют ML для показа покупателям товаров, которые их могут заинтересовать.
Искусственный интеллект
Теперь подробнее расскажем о том, что такое ИИ (AI). Он представляет собой технологию разработки различных компьютерных приложений. Используется для создания программ или выполнения задач, которые требуют использования человеческого ума. Речь может идти о распознавании речи или изображений, анализе текста или принятии решения.
Особенность искусственного интеллекта в том, что он может анализировать данные, сравнивать похожие запросы и т. д. Кроме этого, ИИ способен учиться, то есть со временем все лучше и быстрее «понимать» данные. Это ярко видно на примере чат-ботов. При использовании чат-бота без AI программист записывает все реплики и триггеры, на которые будет отвечать программа. Поэтому такой чат-бот поймет только однозначные реплики, а нетипичные фразы введут его в ступор.
Если чат-бот имеет ИИ, то он без труда сможет понять общий контекст фразы, сравнив ее с похожими запросами и проанализировав лексику. Он сможет подобрать ответ на фразу с ошибками и т. д. Плюс такого чат-бота и в том, что со временем он сможет все лучше понимать пользователя и более точно отвечать на запросы.
Существует множество задач, с которыми под силу справиться только AI. Например, распознавание голоса и лица, сортировка изображений и т. д. Если говорить о том, какие задачи решает искусственный интеллект, то он обучается и оперирует знаниями для того, чтобы заменить людей-экспертов. Основная задача – научить ИИ думать как живой человек и по аналогии находить способы решения задач.
Один из первых широко известных искусственных интеллектов – Deep Blue – был создан в начале 1990-х для игры в шахматы. Любопытно, что спустя 5 лет после создания ему удалось обыграть самого Г. Каспарова. Позже ИИ стал использоваться для других игр. Кроме этого, AI нашел применение в сфере автоматизации производственных процессов, прогнозирования спроса на новые товары и блокировки мошеннических банковских переводов. Это – конкретные примеры задач, которые ранее решали люди.
Сегодня ИИ используется в Siri, Alexa, Netflix, Amazon, YouTube и т. д. Искусственный интеллект отлично справляет с различными рутинными задачами и совершает меньше ошибок, чем человек. Однако в нестандартных ситуациях он реагирует не так хорошо, поэтому не способен заменить человека в полной мере.
Чем ИИ отличается от машинного обучения
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения путают многие пользователи. Более того, сами компании в маркетинговых целях зачастую говорят о применении AI, хотя используют ML, или вообще заявляют, что применяют оба решения.
Чтобы понять разницу, рассмотрим следующую схему:
- Программист разрабатывает программу, которая способна обучаться. На начальном этапе алгоритм ничего не умеет.
- Программист выбирает методики Machine learning для совершенствования программы.
- После прохождения обучения программа считается ИИ.
То есть на сегодняшний день машинное обучение – единственно возможный вариант создания ИИ, так как любая современная технология является результатом обучения компьютера.
Но отличие в том, что AI – это не только Machine learning, но и различные вычислительные мощности, программы, данные и т. д. То есть технология включает в себя множество компонентов.
Рассмотрим разницу технологий на простом примере. Допустим, вам требуется классифицировать изображения в соответствии с двумя категориями (кошки и собаки). При использовании машинного обучения вам не только потребуется представить эти картинки, но и структурированные данные. То есть промаркировать изображения собак и кошек, чтобы алгоритм мог определить особенности каждого вида животных. Такой информации будет достаточно для его обучения, далее алгоритм продолжит работу на основе первоначальных сведений.
Искусственный интеллект будет использовать другой подход для решения поставленной задачи. Ему не потребуется маркировать изображения, так как он самостоятельно определит специфические особенности каждой картинки. После обработки данных ИИ найдет соответствующие идентификаторы на изображениях и сможет их классифицировать.
Выводы
Системы искусственного интеллекта и машинное обучение сегодня применяется все в больших сферах нашей жизни. Многие компании так или иначе внедряют одну из технологий в свои программы и приложения, чтобы упростить взаимодействие с пользователями и повысить прибыль.
ИИ относят к устройствам, которое в той или иной форме имитирует интеллект человека. Существует множество методов искусственного интеллекта, и машинное обучение можно назвать одним из них. Также не стоит забывать о глубоком обучении, которое является подмножеством ML и использует многослойные нейронные сети для сложных задач.
Сегодня технологии применяются для проблем, которые невозможно решить при помощи классического программирования. Поэтому многие сферы, такие как распознавание лиц, классификация изображений, обработка естественных языков, долгое время остававшиеся в стагнации, получили огромный скачок в развитии. Это привело к новой популярности искусственного интеллекта в последние годы, а вместе с ним востребовано стало и машинное обучение.
Надеемся, что вы разобрались в различиях технологий. А если у вас остались вопросы, то специалисты нашей компании Xelent обязательно на них ответят!
