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

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.

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