Чем отличается искусственный интеллект от программы

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.

2611 просмотров

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 и как его используют сегодня | GeekBrains

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.

ИИ, машинное обучение, НЕЙРОСЕТИ, Что есть что? | БОЛЬШОЙ РАЗБОР

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.

Источник: vc.ru

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:

1. Программист разрабатывает программу, которая способна обучаться. На начальном этапе алгоритм ничего не умеет.
2. Программист выбирает методики Machine learning для совершенствования программы.
3. 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!

Источник: www.xelent.ru

Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта и как их «учат»

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.

Не забывайте о нашем Дзен, где очень много всего интересного и познавательного!

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.

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.

Теги

• Искусственный Интеллект

Источник: androidinsider.ru