Искусственный интеллект (AI) против машинного обучения (ML)

Когда речь заходит о мире технологий, можно услышать множество "модных" слов. Два из этих слов - ИИ и машинное обучение. Уже 77% устройств, которыми мы пользуемся, оснащены той или иной формой ИИ, поэтому если у вас еще нет инструментов, работающих на основе одного из них, то в будущем они обязательно появятся. Алгоритмы ML (Machine Learning) также используются в различных отраслях, от финансов до здравоохранения и сельского хозяйства. Не так-то просто понять, в чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением.

Является ли искусственный интеллект тем же самым, что и машинное обучение? К сожалению, эти два термина так часто используются как синонимы, что многим людям трудно увидеть разницу между ними. Но несмотря на то, что оба термина тесно связаны, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения на самом деле сильно отличаются друг от друга.

Давайте рассмотрим основные различия между искусственным интеллектом и машинным обучением, где в настоящее время используются обе технологии и в чем разница.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это отрасль информатики, целью которой является создание компьютера или машины, способной имитировать поведение человека и выполнять задачи, похожие на человеческие. Ученые стремятся создать машину, способную думать, рассуждать, учиться на опыте и принимать собственные решения так же, как это делают люди.

Концепция искусственного интеллекта впервые появилась в фундаментальной работе Алана Тьюринга 1950 года "Вычислительная техника и интеллект". Тьюринг, которого часто считают "отцом компьютерной науки", задал в этой работе следующий вопрос: "Могут ли машины мыслить?". Затем он описал метод проверки своего вопроса, известный сегодня как тест Тьюринга.

В тесте участвует человек, задающий вопросы компьютеру и другому человеку. Если на основании ответов человек, задающий вопросы, не может определить, кто из кандидатов человек, а кто компьютер, то компьютер успешно прошел тест Тьюринга.

Тьюринг предсказывал, что машины смогут пройти его тест к 2000 году, но к 2022 году ни один искусственный интеллект еще не прошел его тест. Несмотря на растущее число задач, с которыми искусственный интеллект может справиться, эти машины еще не развили способность взаимодействовать с людьми на подлинно эмоциональном уровне, что могло бы позволить им "обмануть" участников.

Как можно использовать искусственный интеллект?

ИИ существует в той или иной форме уже более 50 лет. Однако в последние годы ИИ совершил значительный прорыв благодаря развитию вычислительной мощности, доступности данных и новым алгоритмам.

Искусственный интеллект сегодня присутствует практически везде - он может использоваться в робототехнике и анализе больших данных, а также в наших широко распространенных цифровых помощниках, таких как Alexa или голосовой поиск в приложении нашего смартфона. Кроме того, он успешно зарекомендовал себя практически во всех областях, где его использовали, включая здравоохранение, банковское дело, образование и производство. Поэтому ни для кого не должно быть сюрпризом, что к 2025 году мировой рынок ИИ составит почти 60 миллиардов долларов.

Где найти примеры использования искусственного интеллекта?

Вот несколько примеров того, как искусственный интеллект уже работает, чтобы доказать, насколько полезным он может быть:

  • Искусственный интеллект регулярно используется в медицине для диагностики рака, обнаружения отклонений в медицинских изображениях, выявления и обозначения опасных для жизни случаев, управления хроническими заболеваниями и даже прогнозирования исходов инсульта.
  • ИИ помогает банкам и финансовым учреждениям собирать и анализировать большие данные, чтобы получить ценные сведения о своих клиентах и помочь адаптировать для них свои услуги. Более того, такие технологии, как цифровые платежи, боты с искусственным интеллектом и биометрические системы обнаружения мошенничества, позволяют им улучшить как обслуживание клиентов, так и общую безопасность системы.
  • В правоохранительных органах искусственный интеллект (ИИ) регулярно используется для мониторинга мероприятий, а также все чаще применяется для идентификации лиц и выявления аномалий в видеозаписях. В предиктивной работе полиции ИИ используется для выявления и анализа больших объемов исторических данных о преступлениях, чтобы определить места или людей, подверженных риску. Однако такое использование ИИ все еще считается спорным.
  • Многие магазины и сервисы (например, Amazon и Netflix) используют ИИ, чтобы предлагать своим клиентам наиболее подходящие товары. Системы на основе ИИ получают данные о предыдущем поведении клиентов на сайте (например, о поиске, кликах и покупках) и используют их для определения того, что может больше всего заинтересовать конкретного потребителя в будущем. Использование рекомендаций продуктов на основе ИИ помогает покупателям быстро и легко найти то, что они ищут. Это также помогает брендам представить свои самые популярные продукты новым потенциальным покупателям.
  • Популярность чат-ботов и виртуальных помощников с функциями естественной речи только растет благодаря тому, насколько они удобны для ежедневного использования. Для 72% людей, владеющих устройством голосового поиска, его использование стало частью их повседневной рутины. Вместо того чтобы набирать вопрос в поисковой строке, вы можете говорить с помощником так же, как с человеком, и попросить бота ответить вам или выполнить простые задачи, например, заказать продукты.

Потенциал искусственного интеллекта

Эти примеры - лишь вершина айсберга, у ИИ гораздо больше возможностей. Количество мест, где можно использовать устройства, основанные на искусственном интеллекте, продолжает расти - от автоматических светофоров до бизнес-прогнозов и круглосуточного мониторинга заводского оборудования.

И хотя для некоторых людей это хорошо, поскольку машины с искусственным интеллектом могут помочь нам работать умнее и эффективнее, многие люди обеспокоены тем, что в конечном итоге машины могут занять рабочие места людей и увеличить безработицу.

Кроме того, существует множество этических вопросов, на которые необходимо ответить, прежде чем мы начнем полагаться на устройства искусственного интеллекта. Одна из самых больших проблем заключается в том, что системы искусственного интеллекта склонны выдавать необъективные результаты. Поскольку приоритет отдается результатам с максимальным количеством кликов, это часто приводит к тому, что система распространяет предрассудки и стереотипы из реального мира. Хотя ученые-компьютерщики упорно работают над решением этой проблемы, может пройти еще много времени, прежде чем ИИ станет по-настоящему нейтральным.

Что такое машинное обучение?

Что же делает инструменты искусственного интеллекта такими мощными? Алгоритмы машинного обучения.

Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта и информатики, которое использует данные и алгоритмы для имитации человеческого обучения, неуклонно повышая его точность с течением времени.

Здесь ученые стремятся разработать компьютерные программы, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самообучения. Процесс обучения начинается с наблюдения или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, чтобы найти закономерности в данных. Затем алгоритмы обучения используют эти закономерности для принятия лучших решений в будущем. В принципе, главная цель здесь - позволить компьютерам понять ситуацию без участия человека и затем скорректировать свои действия соответствующим образом.

Существует четыре основных типа методов ML:

  • Контролируемый
  • Неконтролируемый
  • Полуконтролируемый
  • С подкреплением

Контролируемый

Алгоритму дается набор данных с желаемыми результатами, и он должен выяснить, как их достичь. Затем, используя данные, алгоритм выявляет закономерности в данных и делает прогнозы, которые подтверждаются или корректируются учеными. Процесс продолжается до тех пор, пока алгоритм не достигнет высокого уровня точности/производительности при выполнении поставленной задачи.

Неконтролируемый

В этом типе алгоритмы машинного обучения также изучают данные для выявления закономерностей, но они не получают никаких конкретных инструкций или ожидаемых результатов. Предполагается, что машина сама проанализирует данные, выявит взаимосвязи и корреляции, а затем соответствующим образом упорядочит данные.

Полуконтролируемое обучение

Этот метод похож на метод контролируемого обучения, но здесь ученые используют как маркированные (четко описанные), так и немаркированные (неопределенные) данные для повышения точности алгоритма.

С подкреплением

В обучении с подкреплением алгоритму дается набор действий, параметров и конечных значений. После анализа и понимания правил система исследует и оценивает различные варианты и возможности, чтобы найти оптимальное решение для поставленной задачи. Используя этот метод, машина может учиться на своем опыте и адаптировать свой подход к ситуации для достижения наилучших результатов.

Метод обучения "глубокого обучения" также популярен среди компьютерных специалистов и часто используется в распознавании речи, обработке естественного языка, машинном переводе или анализе медицинских изображений.

Поскольку методы глубокого обучения обычно основаны на архитектуре нейронных сетей, их иногда называют глубокими нейронными сетями. Термин "глубокий" здесь относится к количеству слоев в нейронной сети, поскольку традиционные нейронные сети содержат всего 2-3 скрытых слоя, а глубокие сети могут иметь до 150.

Этот тип машинного обучения предполагает обучение компьютера получению знаний, аналогичных человеческим, что означает изучение базовых концепций, а затем понимание абстрактных и более сложных идей.

Одним из самых больших преимуществ глубокого обучения является его способность работать с неструктурированными данными, такими как текст, изображения и голос, а затем организовывать их соответствующим образом. Что еще более важно, многочисленные слои в глубоких нейронных сетях позволяют моделям более эффективно изучать сложные характеристики. Это также позволяет им в конечном итоге учиться на собственных ошибках, проверять точность своих прогнозов/выводов и вносить необходимые коррективы.

Как можно использовать машинное обучение?

Существует множество применений машинного обучения в самых разных областях, и их число продолжает расти с течением времени. Например, мы уже используем алгоритмы ML в поисковых системах Интернета, фильтрах электронной почты, отсеивающих спам, банковском программном обеспечении, выявляющем необычные транзакции, и многих приложениях на наших телефонах, распознающих голоса. Вот лишь несколько примеров того, где эти алгоритмы уже успешно используются:

  • Группа ученых из Организации научных и промышленных исследований Содружества в Австралии разработала метод машинного обучения для выявления людей, которые подходят под конкретные испытания, используя медицинские карты пациентов.
  • Поскольку системы ML могут сканировать огромные массивы данных для обнаружения необычной активности или аномалий и мгновенно отмечать их, они идеально подходят для борьбы с мошенничеством в финансовых операциях.
  • Компьютерное зрение и алгоритмы ML могут быть использованы в сельском хозяйстве для обнаружения и различения сорняков по низкой цене, без нанесения вреда окружающей среде и с меньшим количеством побочных эффектов. В будущем эти технологии могут даже использоваться для питания роботов, уничтожающих сорняки, что снизит потребность в гербицидах.

В целом, алгоритмы машинного обучения полезны там, где необходимо использовать большие объемы данных для выявления закономерностей и тенденций. Однако главная проблема этих алгоритмов заключается в том, что они очень склонны к ошибкам. Добавление неверных или неполных данных может вызвать хаос в интерфейсе алгоритма, поскольку все последующие прогнозы и действия, сделанные алгоритмом, могут быть искажены.

Например, если у вас неисправен датчик монитора заводского оборудования, то неточные данные, которые он предоставляет, могут вызвать неожиданное поведение программы машинного обучения, и все потому, что она использовала неверные данные в качестве основы для обновления алгоритма. По этой причине необходимо регулярно проверять данные, добавляемые в программу, а также периодически контролировать действия ML.

ИИ против машинного обучения. В чем разница?

Несмотря на то, что машинное обучение является компонентом искусственного интеллекта, на самом деле это две разные вещи. Искусственный интеллект направлен на создание компьютера, который мог бы "думать" как человек и решать сложные проблемы. Между тем, ML помогает компьютеру сделать это, позволяя ему делать прогнозы или принимать решения на основе исторических данных и без каких-либо инструкций со стороны человека.

ИИ также способен на гораздо большее, чем алгоритмы ML. Ученые работают над созданием интеллектуальных систем, способных выполнять сложные задачи, в то время как ML-машины могут выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены, но делают это с необычайной точностью.

Заключение

Между ИИ и машинным обучением существует тесная связь - быстрая эволюция технологий ИИ отчасти обусловлена революционными разработками в области ML.

В конечном итоге, благодаря обоим направлениям, мы сможем создать искусственные интеллектуальные машины, похожие на человека. Последние технологические достижения, безусловно, приблизили нас к этой цели как никогда ранее. Из этой статьи вы узнали, что такое ИИ и машинное обучение и в чем разница между ними. Теперь пришло время использовать их в дальнейших проектах.

Телеграм канал про web3 разработку, смарт-контракты и оракулы.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда