Штучний інтелект чи машинне навчання? В чому різниця

Зараз вже всі знають про штучний інтелект і машинне навчання, але слід пам’ятати, що це не просто модні слова, це захоплюючі технології, які мають революціонізувати світ, у якому ми живемо. Власне, вони вже це роблять.

Штучний інтелект (англ. AI - artificial intelligence) фактично означає машини, які можуть виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, наприклад візуальне сприйняття, розпізнавання мовлення, прийняття рішень і переклад мови, тоді як машинне навчання (англ. ML - machine learning) відноситься до підмножини штучного інтелекту, яка передбачає здатність машин більше навчатися на даних, ніж програмувати їх для виконання конкретних завдань.

У сьогоднішній статті ми детальніше розглянемо штучний інтелект і машинне навчання й різницю між ними. Але перед тим, як це зробити, давайте визначимо кілька ключових термінів і те, як вони взаємодіють.

Штучний інтелект — це процес надання комп’ютерним алгоритмам здатності «мислити» як люди.

Машинне навчання часто базується на штучному інтелекті, але чітко відокремлюється від нього, коли алгоритми аналізують дані, намагаючись «навчитися» чомусь.

Глибоке навчання — це наступний крок після машинного навчання, який використовує багаторівневу обробку для аналізу даних у набагато точнішій імітації того, як працює людський мозок.

Нейронні мережі — це підмножина штучного інтелекту, яка імітує людський мозок, використовуючи велику кількість окремих вузлів для вирішення проблем, застосовуючи кожен вузол до вирішення завдання, а потім зважуючи відповіді.

Комп’ютерний зір дозволяє машинам обробляти візуальні дані, такі як відео або зображення, щоб зрозуміти, що там показано.

Обробка природної мови: якщо комп’ютерний зір дозволяє машинам «бачити», обробка природної мови (англ. NLP - Natural Language Processing) дозволить їм читати. Ця технологія також дозволяє машинам розуміти словесні команди та відповідати мовленням, наприклад віртуальним помічникам на телефонах і розумних колонках.

Отже, давайте ближче розглянемо ШІ в цілому.

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект – це галузь обчислювальної техніки, у якій розробники використовують алгоритми, щоб імітувати роботу людського мозку. Це охоплює все: від «читання» тексту та «бачення» зображень до розуміння людської мови та прийняття рішень. Він досягає цього шляхом поєднання комп’ютерних алгоритмів із великими наборами даних, що дозволяє комп’ютерам вирішувати певні проблеми. Штучний інтелект є основою, на якій будуються всі інші технології, про які ми говоримо.

4 ступені штучного інтелекту

Щоб краще зрозуміти, як працює штучний інтелект, можна розглянути чотири ключові тенденції, які підкреслюють цю технологію: реактивні машини, обмежена пам’ять, теорія розуму та самосвідомість.

1. Реактивні машини

Реактивні машини — це найпростіша форма штучного інтелекту, в якій алгоритми реагують на дані, які вони надають, часто в режимі реального часу. Зазвичай вони спостерігають за середовищем, у якому перебувають, і виконують ряд заздалегідь визначених завдань, наприклад, автоматичне створення фінансових новин на основі змін цін на акції. Типовими прикладами реактивних машин є роботи, які грають в ігри (наприклад, шахи, шашки) проти людей, системи рекомендацій і алгоритми соціальних мереж, а також фільтри спаму для постачальників послуг електронної пошти.

2. Обмежена пам'ять

Обмежена пам’ять – це процес, за допомогою якого програмне забезпечення машинного навчання отримує знання шляхом обробки збереженої інформації або даних. У той час як реактивні машини мають справу лише з сьогоденням і обмеженим майбутнім, алгоритми з обмеженою пам’яттю можуть розуміти минуле та черпати з нього інформацію. Технологія включає низку різних технологій, в тому числі віртуальних помічників, чат-ботів і самокеровані транспортні засоби. Дійсно, безпілотні автомобілі працюють, аналізуючи те, що люди робили в минулому, і визначаючи, як вони відреагують на будь-яку ситуацію в майбутньому.

3. Теорія розуму

Теорія розуму стосується того, яким чином наші емоції, наша людяність, впливають на те, як ми думаємо та діємо. Мета теорії розуму в колах штучного інтелекту полягає в тому, щоб надати комп’ютерам здатність розуміти, як люди думають і відповідно реагують.

4. Самосвідомість

Самосвідомість протягом тривалого часу вважалася святим Граалем штучного інтелекту, і, незважаючи на те, що штучний інтелект пройшов довгий шлях за останні десять років, він ще далекий від цієї критичної віхи. Це тому, що самосвідомість — це те, що робить людей людьми, і щоб машина могла це емулювати, вона повинна мати можливість емулювати свідомість. Це породжує моральну дилему, тому що якщо ШІ самосвідомий, то нам потрібно говорити про те, чи має права ШІ. Чи вимикання самосвідомого ШІ прирівнюється до вчинення злочину? Поки що ми не маємо відповідей на ці питання.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (МН) — це підмножина штучного інтелекту, мета якої — дати комп’ютерам здатність «навчатися». Це робиться шляхом надання їм доступу до набору даних і залишення алгоритму здатності самостійно робити висновки. Існує три основних типи машинного навчання – контрольоване, неконтрольоване та навчання з підкріпленням, які ми розглянемо. Одним із найважливіших аспектів машинного навчання є те, що воно з часом стає кращим, оскільки отримує доступ до все більшої кількості даних. Простим прикладом алгоритму машинного навчання є той, якому дають фотографії котів і собак і вказують сортувати їх у набори. Згодом алгоритм «дізнається» відмінності між двома тваринами. Машинне навчання також підтримує стрічки новин і алгоритми більшості сайтів соціальних мереж на контент-платформах, таких як Netflix, Facebook, LinkedIn та ін.

3 типи алгоритмів машинного навчання

Ми можемо розглянути три основні типи алгоритмів машинного навчання. Давайте розглянемо кожну з цих технік по порядку.

1. Контрольоване навчання

Контрольоване навчання — це, по суті, той самий вид навчання, до якого ми звикли як люди. У школі, наприклад, нас вчать, як розв’язувати задачі, а потім ми намагаємось зробити це самі, поки вчитель стежить за нами та дає вказівки на цьому шляху. За допомогою навчання під наглядом алгоритмам зазвичай надаються набори даних для обробки, де їм також надаються правильні рішення. Алгоритм може навчити себе подорожі від необроблених даних до результату, наприклад, побудувати карту маршруту від одного пункту призначення до іншого. Так, наприклад, алгоритму можна дати купу фотографій чашок, а потім залишити робити власні висновки про те, що робить щось саме чашкою.

2. Навчання без контролю

Неконтрольоване навчання використовує той самий підхід, що й контрольоване навчання, за винятком того, що набори даних не позначені бажаними відповідями. Це залишає алгоритмам певний простір робити власні висновки. Наприклад, щоб спиратися на наведений вище приклад, йому можна дати фотографії котів і собак, а потім залишити для з’ясування відмінностей між ними та створення двох відсортованих списків. Люди, які створюють алгоритми навчання без контролю, часто не мають конкретної мети. Натомість вони надають набір даних і залишать комп’ютер робити власні висновки.

3. Навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням – це тип навчання, який відбувається, коли алгоритм реагує на середовище та «навчається» на основі того, як відбувається ця взаємодія. Наприклад, це може бути ШІ, якому доручено пройти лабіринт. Він може повернути ліворуч і знайти тупик, і в цьому випадку він дізнається, що ліворуч не є правильним напрямком, і замість цього спробує повернути праворуч. Поширені приклади навчання з підкріпленням включають безпілотні автомобілі, автоматизовані пилососи, розумні ліфти тощо. Багато в чому це схоже на те, як діти вчаться, особливо коли мова йде про ходьбу та розмову, оскільки навчання читанню більше схоже на навчання під наглядом.

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання (англ. DL - Deep Learning), яке також називається глибоким структурованим навчанням, використовує штучні нейронні мережі для використання кількох рівнів обробки для глибшого вивчення даних, що аналізуються. Це машинне навчання на стероїдах, яке використовує мінімум три рівні обробки для кращої імітації людського мозку. Оскільки воно вимагає підвищеної складності та ресурсів, глибоке навчання зазвичай використовується, коли звичайне машинне навчання не зовсім допомагає.

Що таке нейронна мережа?

Нейронна мережа — це тип мережі штучного інтелекту, що складається з окремих вузлів і має на меті імітувати роботу людського мозку. Основна технологія глибокого навчання намагається використовувати обчислювальну потужність для моделювання функціонування нервової системи людини. Вона вирішує проблеми, застосовуючи кожен вузол до вирішення завдання та зважуючи їхні відповіді для прийняття рішень.

Що таке обробка природної мови?

Обробка природної мови (англ. NLP - Natural language processing ) — це підрозділ штучного інтелекту, який має на меті дозволити комп’ютерам і алгоритмам розуміти письмові та усні слова. Це захоплююча галузь, яка поєднує інформатику з лінгвістикою та етимологією, і вона стає все більш необхідною для нашого суспільства. Обробка природної мови дозволяє алгоритмам читати текст на зображеннях, сканувати книги та розуміти, що ми говоримо віртуальним помічникам і розумним колонкам. Його кінцева мета — стати технологією, яка знаходиться між комп’ютерами та машинами, дозволяючи нам спілкуватися більш природно.

Що таке комп'ютерний зір?

Комп’ютерний зір використовує обчислювальну потужність для обробки зображень, відео та інших візуальних ресурсів, щоб комп’ютер міг «бачити», що вони містять. Класичним прикладом цього є програмне забезпечення для читання з екрана для людей з вадами зору, яке намагається зрозуміти, що відображається на екрані. Кажуть, що ШІ дозволяє комп’ютерам «думати», а комп’ютерний зір дозволяє їм «бачити».

Які галузі використовують штучний інтелект та машинне навчання сьогодні?

Це питання цікаве, оскільки легше запитати, які галузі не використовують ШІ та машинне навчання зараз. Завдання стає ще складнішим, оскільки технології зазвичай знаходяться під капотом програмних додатків, тому ми не обов’язково можемо їх побачити. З огляду на це, ось кілька галузей, які використовують ШІ та машинне навчання найбільш плідно.

Обробна промисловість

Існує кілька варіантів використання штучного інтелекту та машинного навчання на виробництві: від перевірки того, що працівники використовують правильне спорядження безпеки, до забезпечення дотримання належних процедур. Штучний інтелект і машинне навчання також, як правило, є програмним забезпеченням для аналізу потужності та дають уявлення про різні способи оптимізації та підвищення ефективності виробничого процесу.

Соцмережі

Сайти соціальних медіа зазвичай використовують штучний інтелект і машинне навчання, щоб активувати свої алгоритми стрічки новин, щоб гарантувати, що кілька мільярдів користувачів бачать контент, призначений для них, і, швидше за все, залишаться на їхньому сайті. YouTube використовує його, щоб надавати рекомендації та пропонувати відео, а Instagram і Facebook використовують ШІ та машинне навчання, щоб надавати персоналізовану стрічку новин кожному користувачеві. Іншими словами, якщо сайт соціальної мережі має стрічку новин, він, ймовірно, працює на основі штучного інтелекту та машинного навчання.

Створення контенту

Штучний інтелект і машинне навчання відіграють все більшу роль як у створенні контенту, так і в його споживанні. Ці алгоритми визначають, що ми бачимо, наприклад, у системах рекомендацій на Netflix та інших потокових сайтах. Для створення контенту інструменти на базі штучного інтелекту все частіше створюють тексти, зображення, музику та відео. Наприклад, штучний інтелект може автоматично генерувати безкоштовну музику для використання на фоні для відео YouTube.

Охорона здоров'я

Однією з найцікавіших речей штучного інтелекту та машинного навчання є те, що їх можна використовувати для персоналізації, а це вкрай необхідно в галузі охорони здоров’я. Уявіть собі мережу охорони здоров’я, де лікарі отримують пропозиції щодо лікування на основі того, що добре спрацювало для інших схожих пацієнтів. ШІ також підтримує медичних асистентів та інші інструменти, які можна використовувати для покращення результатів лікування для пацієнтів.

Фінансові послуги

ШІ та машинне навчання надзвичайно поширені в індустрії фінансових послуг. Вони використовуються для виявлення шахрайських транзакцій, щоб постачальники послуг могли якомога швидше зупинити транзакції. Вони також використовуються для здійснення інвестицій, особливо за допомогою спеціального програмного забезпечення, яке робить прогнози щодо акцій і використовує їх, купуючи дешево та продаючи дорого. Машинне навчання також гарантує, що чим частіше використовується алгоритм, тим краще він справляється із завданнями.

Ігрова індустрія

Найбільш очевидне використання штучного інтелекту та машинного навчання в ігровій індустрії полягає в тому, щоб активувати неігрових персонажів, щоб зробити їх максимально реалістичними. Він також часто використовується для вдосконаленого моделювання та симуляції, щоб зробити ігри більш реалістичними, і його можна використовувати для автоматичного генерування рандомізованих ландшафтів, вилучення здобичі та всіляких інших переваг, необхідних для реалістичного ігрового процесу.

Чому ШІ та МН важливі для бізнесу?

Останніми роками значення штучного інтелекту і машинного навчання значно зросло для бізнесу. Ось кілька причин чому:

Автоматизація

ШІ та МН дозволяють компаніям автоматизувати широкий спектр завдань, від введення даних до обслуговування клієнтів. Завдяки автоматизації повторюваних завдань компанії можуть звільнити частину робочої сили, щоб зосередитися на більш інноваційних і стратегічних задачах.

Покращена ефективність

Використовуючи ШІ та МН для аналізу даних і оптимізації процесів, компанії можуть підвищити свою ефективність і продуктивність. Наприклад, виробнича компанія може використовувати алгоритми машинного навчання для виявлення шаблонів у виробничих даних і внесення коригувань для підвищення ефективності.

Краще прийняття рішень

ШІ та МН можуть допомогти компаніям приймати кращі рішення, аналізуючи дані та надаючи розуміння. Наприклад, роздрібний продавець міг би використовувати штучний інтелект для аналізу даних про клієнтів і виявлення моделей купівельної поведінки, дозволяючи їм приймати кращі рішення щодо того, які продукти зберігати на складі.

Персоналізація

ШІ та МН дозволяють компаніям надавати персоналізований досвід своїм клієнтам. Наприклад, служба потокового передавання може використовувати алгоритми ML, щоб рекомендувати фільми та телешоу на основі історії переглядів і уподобань користувача.

Виявлення шахрайства

Використовуючи ШІ та МН, можна виявляти шахрайські та аномальні дії у фінансових транзакціях шляхом аналізу шаблонів даних. ШІ може виявляти підозрілу поведінку та позначати її для подальшої перевірки.

Конкурентна перевага

Компанії, які використовують ШІ та МН на ранніх стадіях, можуть отримати конкурентну перевагу над своїми конкурентами. Використовуючи ці технології для покращення своєї діяльності та надання кращого досвіду клієнтам, вони можуть виділитися серед своїх конкурентів.

Хочете запровадити ШІ та МН у своїй організації?

Якщо так, то ви в потрібному місці. Тут, у ZFORT Group, ми працюємо з такими технологіями, як штучний інтелект і рішення машинного навчання вже кілька років. Ми маємо досвід виконання великих проектів вчасно, відповідно до вимог і бюджету. Тож незалежно від того, чи готові ви запровадити штучний інтелект та/або машинне навчання чи просто хочете дізнатися трохи більше про них, ми можемо допомогти. Тож зв’яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися більше! А якщо ви самі займаєтесь розробкою і шукаєте стабільну, надійну компанію для того, щоб приєднатись, ми маємо кілька актуальних вакансій, які можуть вас зацікавити. Звертайтесь до нас з будь-яких питань, ми будемо раді допомогти!

FAQ - поширені питання

Яка різниця між штучним інтелектом і машинним навчанням?

ШІ використовується для опису випадків, коли комп’ютери використовуються для імітації людського інтелекту. МН описує, коли комп’ютери використовуються для «навчання» самих себе шляхом обробки даних і виявлення спільних рис.

Штучний інтелект і машинне навчання однакові?

ШІ і МН є сестринськими технологіями, що означає, що вони часто поєднуються, але не є однаковими, тобто ви можете використовувати одне без іншого. Однак у більшості випадків штучний інтелект використовується для роботи з алгоритмами машинного навчання.

Чи краще машинне навчання, ніж наука про дані ШІ?

Це як порівнювати яблука з апельсинами. Обидві технології мають своє місце, і важливіше визначити, яка з них підходить для вашого конкретного випадку використання. Обидві однаково потужні та перспективні, тому неможливо сказати, що одна краща за іншу.