Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení
Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení nejsou synonyma; mají hierarchický vztah a jasné rozdíly.
V dnešní technologické éře jsou pojmy umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení stále běžnější. Mnoho lidí je dokonce používá zaměnitelně, ale ve skutečnosti se jedná o tři úzce související, avšak odlišné koncepty.
Například když Google AlphaGo porazil šampiona ve hře Go Lee Sedola v roce 2016, média střídavě používala termíny umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení k popisu tohoto vítězství. Ve skutečnosti k úspěchu AlphaGo přispěly všechny tyto technologie, ale nejsou totéž.
Tento článek vám pomůže jasně pochopit rozdíly mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením a také jejich vzájemné vztahy. Pojďme se společně podívat na podrobnosti s INVIAI !
Co je umělá inteligence (AI)?
Umělá inteligence (AI) je široký obor informatiky zaměřený na vytváření systémů, které dokážou simulovat lidskou inteligenci a kognitivní funkce.
Jinými slovy, AI zahrnuje všechny techniky, které umožňují počítačům vykonávat úkoly, jež obvykle vyžadují lidskou inteligenci, jako je řešení problémů, rozhodování, vnímání prostředí, porozumění jazyku a další. AI není omezena pouze na metody učení založené na datech, ale zahrnuje také systémy založené na pravidlech nebo znalostech, které jsou programovány lidmi.
Kategorie AI
Úzká AI (Slabá AI)
Obecná AI (Silná AI)
Co je strojové učení?
Strojové učení (ML) je podmnožina AI zaměřená na vývoj algoritmů a statistických modelů, které umožňují počítačům učit se z dat a postupně zlepšovat přesnost bez explicitního krok za krokem programování. Místo toho, aby lidé psali všechny instrukce, algoritmy ML analyzují vstupní data, aby odhalily vzory a vytvářely předpovědi nebo rozhodnutí při setkání s novými daty.
Obor, který dává počítačům schopnost učit se bez explicitního programování.
— Arthur Samuel, 1959
Typy strojového učení
Učené učení (Supervised Learning)
Modely trénované na označených datech, kde jsou známy správné odpovědi.
- Předpovídání cen nemovitostí
- Detekce spamu v e-mailech
- Lékařská diagnostika
Neučené učení (Unsupervised Learning)
Modely, které nacházejí struktury nebo skupiny v neoznačených datech bez předdefinovaných kategorií.
- Segmentace zákazníků
- Detekce anomálií
- Objevování vzorů
Posilované učení (Reinforcement Learning)
Modely, které interagují s prostředím a učí se chování prostřednictvím odměn nebo trestů.
- AI pro hraní her
- Řízení robotiky
- Optimalizace zdrojů
Co je hluboké učení?
Hluboké učení (DL) je specializovaná oblast strojového učení, která využívá vícevrtvové umělé neuronové sítě k učení z dat.
Termín „hluboké“ odkazuje na sítě s mnoha skrytými vrstvami (obvykle více než třemi) – tato vícevrtvová struktura umožňuje modelu učit se složité rysy na vysokých úrovních abstrakce. Hluboké učení je inspirováno fungováním lidského mozku, kde umělé „neurony“ jsou propojeny tak, aby napodobovaly biologické neuronové sítě.
Automatická extrakce rysů
Vícevrtvová architektura
Požadavky vs. přínosy
Co hluboké učení potřebuje
- Velmi rozsáhlé datové sady (miliony vzorků)
- Výkonné výpočetní zdroje (GPU, TPU)
- Prodloužený čas tréninku (hodiny až dny)
- Vyšší náklady na infrastrukturu
Co získáte na oplátku
- Vynikající přesnost u složitých úkolů
- Výborné rozpoznávání obrazu a řeči
- Pokročilé zpracování přirozeného jazyka
- Výkon na úrovni člověka nebo lepší
Vztah mezi AI, ML a hlubokým učením
Porozumění hierarchickému vztahu mezi těmito technologiemi je klíčové: Hluboké učení ⊂ Strojové učení ⊂ AI. AI je nejširší oblast, strojové učení je podmnožinou AI a hluboké učení je součástí strojového učení.
Umělá inteligence (nejširší)
Všechny techniky umožňující strojům simulovat inteligenci, včetně systémů založených na pravidlech i na datech. Příklad: Šachový program používající pevné algoritmy je AI, ale ne ML.
Strojové učení (podmnožina AI)
Metody AI založené na učení strojů z dat za účelem zlepšení výkonu. Příklad: Filtry spamu v e-mailech, které se učí ze vzorů označených e-mailů.
Hluboké učení (podmnožina ML)
Metody ML využívající vícevrtvové neuronové sítě pro rozpoznávání složitých vzorů. Příklad: Systémy rozpoznávání obrazu, které automaticky učí vizuální rysy.
Hlavní rozdíly mezi AI, ML a hlubokým učením
Ačkoliv mají hierarchický vztah, AI, ML a DL se jasně liší v rozsahu, fungování a technických požadavcích. Pojďme prozkoumat klíčové rozdíly:
Rozsah a definice
- AI: Obecný pojem zahrnující všechny metody umožňující strojům simulovat inteligenci (jak založené na pravidlech, tak na datech)
- Strojové učení: Zúžení na metody AI založené na učení strojů z dat
- Hluboké učení: Další zúžení na ML využívající vícevrtvové neuronové sítě
DL je zároveň ML i AI, ale AI zahrnuje mnohem více než jen přístupy založené na učení.
Metoda učení a lidský zásah
Vysoký lidský zásah
- Inženýři musí vybírat rysy
- Vyžaduje manuální extrakci rysů
- Potřeba odborných znalostí v dané oblasti
- Příklad: Definování tvarů, barev, hran pro rozpoznávání obrazu
Automatické učení rysů
- Automatická extrakce rysů
- Učí se rysy na více úrovních
- Snížený lidský zásah
- Příklad: Automaticky objevuje vizuální vzory z neupravených obrázků
Požadavky na data
Strojové učení
- Dobře funguje s mírnými datovými sadami
- Může pracovat s menšími objemy dat
- Vyžaduje kvalitní, čistá data
- Rysy musí být jasně definovány
Hluboké učení
- Vyžaduje velmi rozsáhlé datové sady
- Potřebuje miliony vzorků
- Příklad: Desítky tisíc hodin pro rozpoznávání řeči
- Ideální pro scénáře s velkými daty
Požadavky na výpočetní infrastrukturu
| Aspekt | Strojové učení | Hluboké učení |
|---|---|---|
| Hardware | Stačí CPU | Vyžaduje GPU/TPU |
| Doba tréninku | Minuty až hodiny | Hodiny až dny |
| Infrastruktura | Osobní počítače postačí | Potřebné výkonné klastry |
| Náklady | Nízké až střední | Vysoké |
| Škálovatelnost | Omezená složitostí algoritmu | Vysoce škálovatelné s dostatkem zdrojů |
Modely hlubokého učení vyžadují podporu GPU pro zrychlení paralelních maticových výpočtů, což činí investice do infrastruktury klíčovým faktorem.
Výkon a přesnost
- Cíl AI: Úspěšně vyřešit daný úkol, ne nutně učením z dat
- Cíl ML: Optimalizovat přesnost předpovědí učením z tréninkových dat
- Výhoda DL: Dosáhnout velmi vysoké přesnosti, překonávající tradiční ML při dostatku dat a výpočetního výkonu
Vhodné aplikace
Aplikace strojového učení
Nejvhodnější pro strukturovaná data s mírnou složitostí a objemem:
- Předpověď chování zákazníků
- Analýza kreditního rizika
- Detekce podvodů
- Filtrování spamu
- Podnikové prognózy
- Doporučovací systémy
Aplikace hlubokého učení
Vyniká u nestrukturovaných dat a složitého rozpoznávání vzorů:
- Rozpoznávání obrazu a obličejů
- Rozpoznávání a syntéza řeči
- Zpracování přirozeného jazyka
- Autonomní řízení
- Analýza lékařských snímků
- Generativní AI (ChatGPT, DALL-E)
Praktické aplikace AI, ML a hlubokého učení
Pro lepší pochopení rozdílů si pojďme ukázat typické příklady využití každé technologie v reálných scénářích:
Aplikace umělé inteligence (AI)
AI je přítomna v mnoha chytrých systémech kolem nás, od prediktivních algoritmů po autonomní systémy:
- Vyhledávače: Prediktivní algoritmy Googlu pro poptávku uživatelů a porozumění dotazům
- Doprava: Aplikace pro sdílení jízd jako Uber/Grab optimalizující trasy a ceny
- Letecká doprava: Autopilotní systémy v komerčních letadlech
- Hry: Deep Blue hrající šachy, AlphaGo hrající Go
- Vývoj her: AI ovládající NPC (postavy nehráčů) pomocí systémů založených na pravidlech
Aplikace strojového učení
Strojové učení se široce využívá v mnoha oblastech, zejména tam, kde je cenné rozpoznávání vzorů a predikce:
Virtuální asistenti
Bezpečnostní systémy
Podniková analytika
Doporučovací systémy
Aplikace hlubokého učení
Hluboké učení stojí za nedávnými průlomy v AI, zejména v oblastech vyžadujících složité rozpoznávání vzorů:
Rozpoznávání řeči
Převod řeči na text, pohánění virtuálních asistentů s porozuměním přirozenému jazyku.
Počítačové vidění
Detekce objektů, rozpoznávání obličejů, analýza lékařských snímků s vysokou přesností.
Autonomní vozidla
Samořiditelné automobily analyzující video a senzorová data v reálném čase pro navigační rozhodnutí.
Zpracování přirozeného jazyka
Strojový překlad, analýza sentimentu, generování textu s kontextovým porozuměním.
Generativní AI
GPT-4 pohánějící ChatGPT, DALL-E vytvářející obrázky, základní modely generující nový obsah.
Diagnostika ve zdravotnictví
Analýza lékařských snímků, predikce průběhu nemocí, urychlení vývoje léků.
Klíčové poznatky
Porozumění rozdílům mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením je nezbytné pro informovaná technologická rozhodnutí a správné používání terminologie.
Umělá inteligence
Strojové učení
Hluboké učení
V budoucnu, jak porostou data a nároky, se očekává, že hluboké učení bude i nadále hrát klíčovou roli v posunu nových pokroků v oblasti AI. Synergie mezi těmito technologiemi odemkne bezprecedentní možnosti napříč průmysly.
