Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: в чём разница?

В современном мире технологий термины искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети нередко используются как синонимы, что приводит к некоторым заблуждениям и путанице. В этой статье мы постараемся провести параллель между этими понятиями и объяснить их взаимосвязь.

Искусственный интеллект,
машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Коротко о каждом направлении.

Искусственный интеллект представляет собой наиболее широкое понятие, включающее в себя технологии, которые позволяют машинам имитировать человеческий интеллект и когнитивные функции, такие как решение задач, обучение, прогнозирование и автоматизация сложных процессов. Искусственный интеллект охватывает такие примеры, как распознавание лиц и речи, принятие решений и перевод текстов.

Машинное обучение, в свою очередь, является подмножеством искусственного интеллекта и направлено на создание систем, способных обучаться и улучшаться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение позволяет строить алгоритмы, которые могут выполнять конкретные задачи, прогнозировать результаты и анализировать данные на основе накопленных знаний.

Глубокое обучение является разделом машинного обучения и отличается использованием многослойных нейронных сетей для анализа и обработки данных. Главная особенность глубокого обучения состоит в применении нейронных сетей с большим количеством уровней узлов, что позволяет решать более сложные задачи, требующие глубокой аналитики и распознавания множества факторов.

Нейронные сети выступают основой алгоритмов глубокого обучения. Это математические модели, вдохновленные структурой и принципами работы человеческого мозга. Нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных "нейронов", организованных слоями, которые обрабатывают входные данные, выполняют преобразования и генерируют выходные сигналы.

Итак, нейронные сети являются основой глубокого обучения, которое, в свою очередь, есть подмножество машинного обучения, что находится внутри обширного концепта искусственного интеллекта.

Категории искусственного интеллекта можно разделить на три основные группы:

• Ограниченный искусственный интеллект (ANI), также известный как "слабый" ИИ, способен решать конкретные задачи, например, выигрывать в шахматы или идентифицировать лицо на фотографии.
• Общий искусственный интеллект (AGI), или "сильный" ИИ, будет работать наравне с человеком, выполняя те же виды задач с аналогичной степенью понимания и выполнения.
• Искусственный суперинтеллект (ASI), также известный как сверхразум, превзойдет человеческий интеллект и способности.

На сегодняшний день существуют только системы ANI, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, которые используются для автоматизации задач в чат-ботах и виртуальных помощниках. AGI и ASI пока что остаются областью теоретических исследований, и их реальное развитие ещё впереди.

Использование искусственного интеллекта для бизнеса.

В современном мире искусственный интеллект (ИИ) все активнее проникает в бизнес-среду. Уже около 35% предприятий по всему миру успешно внедрили ИИ, а еще 42% активно изучают возможности данной технологии. ИИ, особенно его генеративные модели, обученные на больших объемах немаркированных данных, предлагают невероятную гибкость и масштабируемость, что обещает существенно ускорить процессы внедрения и адаптации ИИ-проектов.

Генеративный искусственный интеллект, основанный на мощных базовых моделях, может существенно сократить затраты времени и ресурсов. Так, согласно ранним тестам IBM, такие модели оказались на 70% эффективнее в экономии времени по сравнению с традиционными подходами. Вне зависимости от того, используете ли вы машинное обучение, глубокое обучение или нейронные сети, ИИ способен предоставить вашему бизнесу значительное конкурентное преимущество.

Интеграция индивидуальных ИИ-моделей в бизнес-процессы и системы позволяет автоматизировать ключевые функции, такие как обслуживание клиентов, управление цепочками поставок и кибербезопасность. Это помогает не только соответствовать текущим ожиданиям клиентов, но и опережать их в будущем. Ключевым моментом является правильный выбор и использование качественных данных. Это обеспечивает существенное конкурентное преимущество и способствует успешному применению искусственного интеллекта.

Для этого потребуется создать гибридную архитектуру данных, готовую к использованию ИИ. Такая архитектура должна успешно работать с данными, находящимися в различных местах — на мэйнфреймах, в центрах обработки данных, в частных и публичных облаках, а также на периферии. Кроме того, надежность ИИ должна вызывать доверие, так как ошибки могут серьезно навредить репутации компании и привлечь внимание регулирующих органов.

Интеллектуальные модели, содержащие предвзятость или ошибки (галлюцинации), могут стоить вашим клиентам конфиденциальности, прав на данные и доверия. Поэтому ваш ИИ должен быть объяснимым, справедливым и прозрачным.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта, которое занимается созданием алгоритмов и моделей, способных самостоятельно обучаться на основе данных и делать прогнозы с минимальными ошибками. Многие компании активно используют машинное обучение для рекомендации продуктов своим клиентам на основе предыдущих покупок и просмотров.

Классическое или "не углубленное" машинное обучение требует значительного вмешательства человека. Именно специалисты определяют иерархию функций, чтобы распознавать, анализировать и классифицировать вводимые данные. Например, если предоставить набор изображений фастфуда — таких как пиццы, бургеры и тако — эксперты выделят ключевые признаки, отличающие каждую категорию. Они могут отметить наличие хлебной основы как одного из признаков, либо добавить ярлыки, такие как "пицца", "бургер" или "тако", чтобы упростить процесс контролируемого обучения.

Однако подмножество ИИ под названием глубокое обучение (DL) способно работать даже с неструктурированными данными. При этом используется архитектура нейронных сетей, которая автоматически извлекает важные признаки из необработанных данных (например, текста или изображений). В этом случае система сама определяет ключевые характеристики, которые отличают разные виды фастфуда.

В последнее время, в условиях увеличения объема больших данных, специалисты все чаще прибегают к глубокому обучению для анализа и обработки информации. Таким образом, глубокие нейронные сети становятся важным инструментом в современных ИТ-решениях.

Существует еще одна важная категория машинного обучения — обучение с подкреплением. В этом подходе компьютерная система обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения или штрафы за свои действия. Это позволяет системе адаптироваться и улучшать свои действия на основе опыта.

Отдельное внимание заслуживает онлайн-обучение — разновидность ML, при которой модели обновляются в реальном времени по мере поступления новых данных. Это особенно важно в динамичных средах, где оперативное реагирование на изменения имеет критическое значение.

Чем отличается глубокое обучение от машинного обучения?

Как мы уже обсуждали в нашей статье о глубоком обучении, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. Основное отличие между этими двумя концепциями заключается в методах усвоения алгоритмов и объеме используемых данных. Глубокое обучение автоматизирует значительную часть процесса извлечения признаков из данных, что уменьшает необходимость ручного вмешательства. Кроме того, оно способно эффективно обрабатывать большие объемы данных, что делает его масштабируемым решением в области искусственного интеллекта.

Эта особенность становится важной, если учесть, что более 80% данных организаций являются неструктурированными. Модели глубокого обучения, основанные на нейронных сетях, способны выявлять закономерности в таких данных, что позволяет правильно классифицировать входную информацию. Например, используя глубокое обучение, мы можем автоматически разделять изображения пиццы, бургеров и тако по соответствующим категориям на основе выявленных схожестей и различий.

Для улучшения точности модели глубокого обучения требуется больше вводных, тогда как модели машинного обучения могут работать с меньшими объемами данных благодаря структурированности их подхода. Как правило, предприятия обращаются к технологиям глубокого обучения для решения более сложных задач, таких как разработка виртуальных помощников или обнаружение мошенничества.

 Что такое нейронная сеть?

Нейронные сети представляют собой важный компонент машинного обучения и фундамент алгоритмов глубокого обучения. Такое название обусловлено, имитацией процесс передачи сигналов между нейронами в мозге человека. Нейронные сети состоят из множества уровней узлов, включая входной уровень, один или несколько скрытых слоев и выходной уровень. Каждый узел в такой сети функционирует как искусственный нейрон, связанный с следующими узлами при помощи весов и пороговых значений.

 Как работают нейронные сети?

Основной процесс происходит следующим образом: если выходные данные одного узла превышают заданное пороговое значение, данный узел активируется и передает данные на следующий уровень сети. В противном случае данные не передаются. Обучение нейронных сетей происходит посредством использования специальных тренировочных данных, которые с течением времени улучшают точность работы сети. После точной настройки алгоритмов обучения нейронные сети превращаются в мощные инструменты для искусственного интеллекта, обеспечивая быструю и эффективную классификацию и группировку данных.

Примером успешного применения нейронных сетей является алгоритм поиска Google. Кроме того, нейронные сети значительно ускоряют решение задач распознавания речи и изображений, справляясь с ними за минуты по сравнению с часами ручного выполнения.

Глубокое обучение нейронной сети.

Отдельное внимание следует уделить понятию глубокой нейронной сети. Под «глубиной» понимается количество слоев, составляющих нейронную сеть. Нейронную сеть с тремя и более слоями, включая входные и выходные данные, можно рассматривать как алгоритм глубокого обучения. Большинство глубоких нейронных сетей характеризуются прямой связью, что означает движение данных от ввода к выводу в одном направлении.

Тем не менее, существуют и методы обратного распространения, при которых данные могут двигаться в противоположном направлении — от вывода к вводу. Метод обратного распространения позволяет вычислять ошибки каждого нейрона и вносить соответствующие корректировки в алгоритмы, повышая их точность и эффективность.

Заключение.

Таким образом, глубокое обучение и машинное обучение — это не просто разные подходы в сфере искусственного интеллекта, но и инструменты для решения разнообразных и сложных задач, каждая из которых находит своё применение в зависимости от конкретных требований и условий. Эти технологии обеспечивают высокую производительность и ускоряют процессы, которые ранее занимали значительное время. Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети являются ключевыми компонентами современных систем искусственного интеллекта, позволяя решать сложные задачи и внедрять автоматизацию в самых различных областях.