От вычислительной фотографии в наших приложениях для камеры смартфона до современных чат-ботов, таких как ChatGPT, искусственный интеллект присутствует практически везде. Но если вы посмотрите немного глубже, вы заметите, что термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» часто используются как синонимы. Однако, несмотря на это, есть некая путаница, которая сопровождает попытки сепарировать эти понятия. Учитывая, насколько важно сейчас становится в этом разбираться, давайте попробуем понять разницу между машинным обучением и искусственным интеллектом.

Машинное обучение и искусственный интеллект — не совсем одно и то же. Разница все же есть.

Есть ли разница между ИИ и машинным обучением

Разница между AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) становится все более важной в эпоху таких технологических достижений, как GPT-4. Все связано с тем, что мы сделали первые шаги к тому, чтобы сделать компьютеры почти такими же интеллектуальными, как среднестатистический человек. Такие задачи, как творческое рисование, написание стихов и логические рассуждения когда-то были недоступны для машин, но теперь у них что-то начало получаться, и с каждым днем они учатся, чтобы у них получалось все лучше и лучше.

Что такое искусственный интеллект

Давайте поймем, что такое ИИ. Искусственный интеллект — очень широкий термин, описывающий способность машины выполнять сложные интеллектуальные задачи. Это определение эволюционировало с годами. В какой-то момент мы рассматривали калькуляторы как форму ИИ. Но в наши дни он стал максимально близок к настоящему интеллекту.

В общем, все, что может имитировать способность человека принимать решения, может быть классифицировано как ИИ. Банки, например, используют ИИ для анализа рынков и рисков на основе набора правил. Электронная почта тоже использует эту систему для обнаружения спама. А еще есть навигационные приложения, которые используют систему искусственного интеллекта, чтобы предложить самый быстрый маршрут к месту назначения в зависимости от пробок и других факторов.

Все виртуальные системы надо учить. Но чем больше они знают, тем быстрее развиваются сами.

Может ли ИИ заменить человека

ИИ может имитировать способность людей принимать решения, но это не значит, что он учится на собственном опыте. Все приведенные примеры показывают то, что подобные системы могут преуспеть в выполнении только одной или двух задач и мало что могут сделать за пределами своей области знаний. Представьте, что вы просите беспилотный автомобиль выиграть партию в шахматы у гроссмейстера. Это просто невозможно, хотя в своей среде ему нет равных даже среди людей.

Есть понятие общего искусственного интеллекта (AGI). Он может эмулировать человеческий разум, чтобы учиться и выполнять широкий спектр задач, включая создание произведений искусства, обсуждение разных тем и некоторые другие.

Некоторые исследователи считают, что мы добились больших успехов в создании первой системы AGI с GPT-4. Он может использовать логические рассуждения для ответов на гипотетические вопросы даже без специального обучения. Более того, он в первую очередь предназначен для работы в качестве большой языковой модели, но может решать математические задачи, писать коды и многое другое.

Так Chat-GPT генерирует описание картинки по ссылке. Конечно, замечания есть, но он дает даже эмоциональную окраску.

Однако стоит отметить, что ИИ не может полностью заменить человека. Даже продвинутые системы не обладают разумом или сознанием. Пусть они могут удивительно хорошо генерировать текст и изображения, но у них нет интуиции, чувств, эмоций или способности делать что-то без инструкций. В том числе, совершая при этом ошибки.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение сужает область применения ИИ, поскольку оно сосредоточено исключительно на обучении компьютера тому, как отслеживать закономерности в данных, извлекать их функции и делать прогнозы на основе совершенно новых входных данных. Можно предположить, что это одна из разновидностей ИИ, но тут тоже можно поспорить.

Машинное обучение — один из самых популярных способов создания ИИ в наши дни. Чтобы понять, как оно работает, возьмем в качестве примера Google Lens. Это приложение, которое можно использовать для идентификации объектов в реальном мире через камеру смартфона. Если вы укажете на птицу, она определит правильный вид и даже покажет вам похожие изображения.

Для того, чтобы это работало, Google запустила алгоритмы машинного обучения на большом наборе данных с помеченными изображениями. Большое количество из них включало разные виды птиц, которые анализировал алгоритм. Затем были обнаружены такие закономерности, как цвет, форма и даже такие детали, как клюв и крылья. Все только для одной цели — отличить птицу от чего-то другого.

Покажи Google Lens собаку и он скажет, что это собака.

Чем отличаются методы машинного обучения

Как вы, возможно, уже догадались, точность машинного обучения повышается по мере увеличения объема данных, использованных для обучения. Однако использование огромных объемов данных — не единственный критерий для создания хорошей модели машинного обучения. А все из-за разбивки понятия машинного обучения на множество различных типов.

Есть обучение, в котором участвует человек. В этом случае оператор помогает системе разделить изображения. Например, у него есть папки с изображениями львов и лягушек. Система разбирает изображения, а оператор контролирует ее и правит ошибки, чтобы она понимала их и училась.

Есть так же система обучения без оператора. В этом случае обучение производится в обратном режиме. Система использует немаркированный набор данных. Это означает, что алгоритм машинного обучения должен находить закономерности и делать собственные выводы. При достаточно большом наборе данных это не проблема.

Есть так же система обучения с подкреплением. При таком обучении машина учится делать правильные прогнозы на основе вознаграждения, которое она получает за это. Например, она может научиться играть в шахматы, совершая случайные действия на доске, прежде чем осознает последствия неудачного хода. В конце концов, она научится играть в целые игры без проигрыша.

Больше 20 лет назад Гари Каспаров уже проиграл простейшему по современным меркам компьютеру. Что говорить о современных технологиях.

Не забудем и о трансферном обучение. Этот метод машинного обучения использует предварительно обученную модель и улучшает ее возможности для выполнения другой задачи. Например, трансферное обучение может помочь модели, которая уже знает, как выглядит человек, идентифицировать конкретные лица. Это может пригодиться в системах наблюдения или распознавания лиц на смартфонах.

В наши дни алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать чрезвычайно большие объемы данных. ChatGPT, например, был обучен почти половине терабайта текста.

Присоединяйтесь к нам в Telegram!

Чем отличаются AI от ML

До сих пор мы обсуждали, что представляет собой искусственный интеллект и машинное обучение. Но чем они отличаются?

Возьмем в качестве примера чат-бота, такого как Bing Chat, Google Assistant или наша родная Алиса. Это примеры ИИ, поскольку они могут выполнять множество задач, которые когда-то были под силу только людям. Однако каждая из их базовых функций зависит от алгоритмов машинного обучения.

Например, они могут понимать естественный язык, распознавать ваш голос и преобразовывать его в текст, а часто даже убедительно отвечать. Все это требовало интенсивного обучения как с учителем, так и без учителя, поэтому вопрос не в том, что искусственный интеллект отличается от машинного обучения, а в том, что они работают в связке, являясь частью друг друга. Чаще всего второй входит в первый, а значит они действительно не могут друг без друга.