Визначення AI vs ML: розбираємося в тонкощах двох революційних концепцій

Штучний інтелект (ШІ) - це термін, який все більше вплітається в тканину сучасного життя. Це складна концепція, що має безліч інтерпретацій та визначень. В останні роки він став універсальним маркетинговим терміном, який використовується майже в усіх сферах бізнесу та суспільства.

Насправді ШІ - це скоріше збірне поняття, яке охоплює широкий спектр технологій та ідей, і його неможливо визначити одним реченням. Однак, щоб пролити світло на його справжню природу, важливо провести відмінності між ШІ та іншим близьким за змістом терміном: Машинне навчання (ML).

ШІ: загальна картина

За своєю суттю, ШІ стосується розробки комп'ютерних систем, які можуть виконувати завдання, що зазвичай вимагають людського інтелекту. Такі завдання охоплюють широкий спектр когнітивних здібностей, включаючи вирішення проблем, навчання, сприйняття, розуміння мови та прийняття рішень. Враховуючи широту сфери застосування ШІ, його визначення дійсно складно вкласти в одне речення. Однак для глибшого розуміння ШІ важливо визнати, що це міждисциплінарна галузь, яка спирається на різні сфери знань, зокрема інформатику, математику, психологію, лінгвістику, нейронауки та філософію.

Розробка інтелектуальних систем передбачає поєднання декількох підходів і методів. Вони можуть включати, але не обмежуватися системами, заснованими на правилах, представленням знань, алгоритмами пошуку, методами оптимізації та імовірнісними методами. Кожен з цих методів служить певній меті при розробці системи ШІ, допомагаючи їй імітувати людські здібності до пізнання, сприйняття та прийняття рішень.

Наприклад, системи, що базуються на правилах, покладаються на заздалегідь визначений набір правил для прийняття рішень, тоді як представлення знань передбачає зберігання та організацію інформації у структурований спосіб, що дозволяє системам ШІ міркувати про дані та маніпулювати ними. Алгоритми пошуку та методи оптимізації відіграють життєво важливу роль у пошуку найкращих можливих рішень проблем, тоді як імовірнісні методи дозволяють системам ШІ справлятися з невизначеностями та приймати обґрунтовані рішення на основі наявних даних.

Для більш формального визначення ШІ ми можемо звернутися до McKinseyщо визначає його як:

• Штучний інтелект: ШІ зазвичай визначають як здатність машини виконувати когнітивні функції, які ми асоціюємо з людським розумом, такі як сприйняття, міркування, навчання та вирішення проблем. Прикладами технологій, які дозволяють ШІ вирішувати бізнес-завдання, є робототехніка та автономні транспортні засоби, комп'ютерний зір, мова, віртуальні агенти та машинне навчання.

Машинне навчання: Підмножина штучного інтелекту

Машинне навчання, окремий підрозділ штучного інтелекту, передусім займається розробкою алгоритмів, які дають змогу комп'ютерам навчатися та підвищувати свою продуктивність на основі введених даних. На відміну від традиційних систем, заснованих на правилах, які потребують чіткого програмування для виконання конкретних завдань, алгоритми ML призначені для автоматичного аналізу великих наборів даних, виявлення закономірностей і прийняття прогнозів або рішень. Отже, системи на основі ML постійно покращують свою точність та ефективність, оскільки вони обробляють більше даних, ефективно "навчаючись" на власному досвіді.

Існує кілька типів алгоритмів ML, кожен з яких відповідає різним вимогам і ситуаціям. Деякі з основних категорій включають контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, навчання з підкріпленням і глибоке навчання.

Універсальність і адаптивність алгоритмів ML зробили їх потужним інструментом в інструментарії ШІ, що значно сприяє розвитку можливостей ШІ. Наприклад, ML зіграв важливу роль у розробці більш точної та ефективної обробки природної мови, комп'ютерного зору та систем розпізнавання мови, серед іншого. Дозволяючи комп'ютерам навчатися на основі даних, ML проклав шлях до систем ШІ, які можуть не тільки виконувати завдання, що зазвичай вимагають людського інтелекту, але й постійно вдосконалювати та покращувати свою ефективність з часом.

McKinsey також надає всебічне визначення машинного навчання:

• Машинне навчання: Більшість останніх досягнень у галузі штучного інтелекту були досягнуті завдяки застосуванню машинного навчання до дуже великих масивів даних. Алгоритми машинного навчання виявляють закономірності і вчаться робити прогнози і рекомендації, обробляючи дані і досвід, а не отримуючи чіткі інструкції з програмування. Алгоритми також адаптуються у відповідь на нові дані та досвід для підвищення ефективності з часом.

Коротка історія

Коріння штучного інтелекту можна простежити ще з 1950-х років, коли дослідники почали вивчати ідею створення машин, здатних імітувати людський інтелект. Ранні дослідження ШІ були зосереджені на розробці систем, заснованих на правилах, де програмісти чітко визначали правила, що регулюють поведінку машини. Хоча ці системи досягли певного успіху, вони були обмежені своєю залежністю від правил, визначених людиною, і нездатністю адаптуватися до нових ситуацій.

Тим часом концепція ML виникла як відповідь на обмеження систем штучного інтелекту, заснованих на правилах. Такі дослідники, як Артур Семюел та Френк Розенблатт, почали вивчати алгоритми, які могли б навчатися на основі даних, заклавши основу для сучасних методів ML. Впровадження нейронних мереж, методу ML, натхненного структурою людського мозку, ще більше революціонізувало цю галузь.

З часом ML став ключовою рушійною силою стрімкого розвитку ШІ, уможлививши розробку інтелектуальних систем, які перевершують традиційні підходи, засновані на правилах.

Ви можете переглянути чудовий часовий графік про історію AI, ML та DL, щоб дізнатися більше.

Синергія між штучним інтелектом і машинним навчанням

Незважаючи на відмінності між ШІ та ML, важливо розуміти, що вони не є взаємовиключними. Насправді, вони часто працюють у тандемі, створюючи потужні інтелектуальні системи. МН - це лише одна з багатьох технік, що входять до складу ШІ, і вона виявилася особливо ефективною в розширенні можливостей ШІ.

Наприклад, обробка природної мови (NLP) - це сфера ШІ, яка фокусується на тому, щоб дозволити комп'ютерам розуміти та інтерпретувати людську мову. Використовуючи методи ML, системи NLP можуть навчитися розпізнавати лінгвістичні патерни та нюанси, що дозволяє їм краще розуміти та генерувати відповіді, подібні до людських.

Аналогічно, комп'ютерний зір, ще одна підгалузь ШІ, передбачає навчання комп'ютерів інтерпретувати та аналізувати візуальну інформацію зі світу, таку як зображення чи відео. Використовуючи ML, системи комп'ютерного зору можуть ідентифікувати об'єкти, відстежувати рухи та розпізнавати закономірності у візуальних даних з надзвичайною точністю.

Помилкові уявлення та роз'яснення

Терміни "штучний інтелект" і "відмивання грошей" часто використовуються як взаємозамінні, що призводить до плутанини і неправильних уявлень.

Деякі ключові моменти, про які слід пам'ятати

• ШІ - це всеосяжне поняття, тоді як ML - це підмножина ШІ.
• ШІ охоплює різні методи та підходи, включаючи ML, для створення інтелектуальних систем.
• Системи на основі ML навчаються на основі даних, тоді як традиційні системи штучного інтелекту, що базуються на правилах, покладаються на явне програмування.

Оскільки штучний інтелект продовжує трансформувати індустрію та суспільство, важливо розуміти відмінності між ШІ та штучним інтелектом. Розуміння цих відмінностей може допомогти оцінити справжній потенціал цих технологій, а також сприяти інформованому обговоренню їхніх етичних наслідків, обмежень і майбутнього розвитку.

Розуміння цього складного взаємозв'язку

Розуміння складного взаємозв'язку між штучним інтелектом і машинним навчанням має вирішальне значення, оскільки ці технології продовжують формувати сучасний світ. У той час як штучний інтелект - це загальна концепція, що охоплює різні підходи та методи, спрямовані на створення інтелектуальних систем, машинне навчання - це потужна підгалузь, яка дозволяє комп'ютерам навчатися на основі даних і підвищувати свою продуктивність.

Визнаючи унікальні характеристики і внесок ШІ та ML, ми зможемо краще оцінити їхній справжній потенціал і долучитися до обґрунтованої дискусії про їхні етичні наслідки, обмеження та майбутній розвиток. У міру того, як ми рухаємося вперед, ШІ та ML продовжуватимуть розвиватися, трансформуючи індустрії та суспільство у способи, які ми ще не до кінця усвідомили.