На кого учиться? Искусственный интеллект и машинное обучение: в чем разница?

Код машин 30 сент. 2020 г.

Согласно статистике Gartner, с 2015 по 2019 годы количество предприятий, использующих ИИ, выросло на 270%. А рынок ИИ к концу 2020 года вырастет на 12,3% — до 156,5 млрд долларов, и это несмотря на кризис. Мы расскажем, что такое искусственный интеллект, какой он бывает, а также почему ИИ и машинное обучение — не одно и то же.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект — особая технология разработки компьютерных систем. Она позволяет создавать программы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: распознавание речи или изображений, принятие решений, анализ информации, перевод с одного языка на другой.

Чтобы лучше понять, чем AI отличается от обычных программ, рассмотрим пример с чат-ботом.

Обычный чат-бот без ИИ. Программист вписывает конкретные реплики и триггеры, на которые чат-бот отвечает заготовленными фразами. Например, на фразу «Хочу заказать пиццу» отвечает: «Какой размер: 30 или 50 см?».

Фразы вроде «Привези мне пиццу, умираю с голоду» или «Хочу пицу 50 сантиметров» введут такого бота в ступор. Предугадать все возможные запросы пользователей программист не сможет.

Чат бот с ИИ. Такой чат-бот анализирует лексику, сравнивает похожие запросы, улавливает общий контекст фразы. Он поймет, что «пица» — это «пицца», а «привези» — это «хочу заказать». Еще такой бот может учиться, со временем он будет всё лучше понимать пользователей и отвечать на их запросы. Например, предугадывать, какой именно сорт пиццы понравится человеку.

Так выглядит разница в переписке с обычным ботом и с ботом-ИИ. Искусственный интеллект быстрее решает вопрос и лучше понимает собеседника

Есть задачи, с которыми обычные программы вообще не справляются. Например, только искусственный интеллект может распознавать лица и голос, сортировать изображения и решать прочие, более «творческие» задачи.

Искусственный интеллект используют для разных задач. Один из первых широко известных ИИ — Deep Blue, создали в 1992 году, чтобы играть в шахматы — и в 1997 году он обыграл Гарри Каспарова. Позже стали появляться другие такие программы для игры в го, покер или компьютерную игру Dota 2.

Также ИИ разрабатывают для автоматизации производства, прогнозирования спроса на товары или блокировки подозрительных банковских операций. Обычно всё это — конкретные прикладные задачи, которые раньше решали люди.Подробнее о применении ИИ в бизнесе читайте в статье «17 примеров применения машинного обучения в 5 отраслях бизнеса».

ИИ часто лучше справляется с рутинными задачами, работает быстрее людей и совершает меньше ошибок. Но он всё еще плохо работает в нестандартных ситуациях и может решать только очень конкретные, прикладные задачи. Полностью заменить людей искусственный интеллект пока не в состоянии.

Какой бывает искусственный интеллект

Сейчас любой существующий искусственный интеллект далек от человеческого. Самые совершенные AL не обладают сознанием и не осознают себя как личность. Они могут обучаться, но это просто алгоритмы, способные только к решению конкретных задач, но не к настоящему творчеству и изобретательству. Такие ИИ называют слабыми.

Есть теория, что когда-нибудь люди разработают сильный ИИ. Он будет близок к человеку: осознает себя как личность, сможет работать в разных условиях, решать нетипичные задачи, творить и создавать что-то совершенно новое. Пока такого не существует.Некоторые ученые считают, что создать сильный искусственный интеллект невозможно. С другой стороны, раньше невозможными казались ИИ, которые разрабатывают сейчас: они умеют общаться голосом, писать тексты, рисовать и распознавать лица. Пока это всё еще простые алгоритмы, но они совершенствуются с каждым днем.

Слабые ИИ можно поделить еще на две группы:

Ограниченные ИИ. Такие программы способны решать только одну конкретную задачу. Например, чат-бот может общаться с клиентами, но не способен контролировать датчики на производстве или предсказывать спрос.

Универсальные ИИ. Такие ИИ способны решать несколько разных задач. Для этого их не нужно перепрограммировать — достаточно обучить новому делу. Один из таких ИИ — Watson IBM. Он знаменит тем, что выиграл в интеллектуальной викторине Jeopardy, но его используют также для постановки диагнозов, лингвистического анализа, финансовых советов и множества других задач.

На видео Watson IBM обыгрывает знатоков в интеллектуальной викторине.

Чем искусственный интеллект отличается от машинного обучения

Часто между понятиями «искусственный интеллект» и «машинное обучение» ставят знак равенства. На самом деле машинное обучение — это способ создания и обучения искусственного интеллекта.

Чтобы понять разницу, представим схему работы:

  1. Сначала программист создает программу, которая способна обучаться. Пока она еще ничего не умеет.
  2. Затем программист обучает программу с помощью методов машинного обучения. Это могут быть, например, нейросети или генетические алгоритмы.
  3. После обучения программа приобретает искусственный интеллект. Можно сказать, что она сама становится искусственным интеллектом.

Сегодня машинное обучение — единственный способ создания искусственного интеллекта. Любая современная технология или алгоритм — это, так или иначе, обучение компьютера.Когда кто-то говорит, что разработал искусственный интеллект — он обязательно использовал машинное обучение для его создания. А если кто-то говорит, что использует машинное обучение — он по факту использует именно искусственный интеллект, так как само «обучение» не может выполнять никакие задачи.

Но искусственный интеллект — это не только машинное обучение. Для работы ИИ необходимы вычислительные мощности, данные и другие программы и технологии. Поэтому знак равенства между этими терминами не поставить.Чтобы быстро создавать ИИ на базе машинного обучения, можно арендовать вычислительные мощности в облаке. Например, на платформе Mail.Ru Cloud Solutions есть сервис быстрой разработки приложений на основе машинного обучения.

Возможно, в будущем появятся другие способы создания искусственного интеллекта. Например, люди научатся копировать мозг человека и имитировать биологические процессы. В таком случае машинное обучение может исчезнуть, но искусственный интеллект никуда не денется и, может быть, даже станет более совершенным.

Источник: статья Елены Шпрингер на Завтра Облачно

Теги

Great! You've successfully subscribed.
Great! Next, complete checkout for full access.
Welcome back! You've successfully signed in.
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content.