Czym są AI, uczenie maszynowe i głębokie uczenie? Jakie są różnice między tymi trzema pojęciami?

W dobie współczesnej technologii coraz częściej pojawiają się terminy AI, uczenie maszynowe oraz głębokie uczenie. Wielu ludzi używa ich nawet jako pojęć równoważnych, jednak w rzeczywistości są to trzy ściśle powiązane, lecz odrębne koncepcje.

Na przykład, gdy program AlphaGo firmy Google pokonał mistrza gry w Go Lee Sedola w 2016 roku, media na przemian używały terminów AI, uczenie maszynowe i głębokie uczenie do opisania tego zwycięstwa. W rzeczywistości zarówno AI, uczenie maszynowe, jak i głębokie uczenie przyczyniły się do sukcesu AlphaGo, ale nie są tym samym.

Ten artykuł pomoże Państwu zrozumieć różnice między AI, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem oraz ich wzajemne relacje. Zapraszamy do szczegółowego zapoznania się z tematem razem z INVIAI!

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence - AI) to interdyscyplinarna dziedzina nauki komputerowej, skupiająca się na tworzeniu systemów maszynowych zdolnych do naśladowania inteligencji i funkcji poznawczych człowieka.

Inaczej mówiąc, AI obejmuje wszelkie techniki umożliwiające komputerom wykonywanie zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji, rozumienie otoczenia, przetwarzanie języka naturalnego itp. AI nie ogranicza się wyłącznie do metod uczenia się na podstawie danych, ale obejmuje także systemy oparte na regułach lub wiedzy zaprogramowanej przez człowieka.

W praktyce systemy AI mogą być projektowane na różne sposoby: oparte na stałych regułach, na wiedzy eksperckiej lub na danych i zdolności samouczenia się. Zazwyczaj dzielimy AI na dwie główne kategorie:

• AI wąska (słaba AI): Sztuczna inteligencja o ograniczonym zakresie, specjalizująca się w wykonywaniu jednego konkretnego zadania (np. gra w szachy, rozpoznawanie twarzy). Większość obecnych systemów AI należy do tej kategorii.
• AI ogólna (silna AI): Sztuczna inteligencja zdolna do rozumienia i wykonywania dowolnego zadania intelektualnego, które może wykonać człowiek. To nadal cel przyszłości, obecnie nieosiągalny w praktyce.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej o: Czym jest AI?

Czym jest uczenie maszynowe (Machine Learning)?

Uczenie maszynowe (ML, machine learning) to poddziedzina AI, koncentrująca się na opracowywaniu algorytmów i modeli statystycznych, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie danych i stopniowo poprawiać dokładność bez konieczności programowania każdego kroku z osobna. Zamiast ręcznie definiować wszystkie instrukcje, algorytmy ML analizują dane wejściowe, wyciągają wzorce i na ich podstawie dokonują prognoz lub podejmują decyzje w obliczu nowych danych.

Klasyczna definicja Arthura Samuela z 1959 roku opisuje uczenie maszynowe jako „dziedzinę badań, która pozwala komputerom uczyć się samodzielnie bez konieczności szczegółowego programowania”. Algorytmy ML dzielimy zwykle na kilka głównych typów:

• Uczenie nadzorowane (supervised learning): Model jest trenowany na zbiorze danych z etykietami (np. prognozowanie cen nieruchomości na podstawie danych historycznych z rzeczywistymi wartościami).
• Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning): Model samodzielnie odkrywa struktury lub grupy w danych bez etykiet (np. segmentacja klientów na grupy o podobnych zachowaniach).
• Uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning): Model uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem i dostosowuje swoje działania na podstawie nagród lub kar (np. AI grające w gry, które poprawia swoje umiejętności z każdą rozgrywką).

Ważne jest, aby pamiętać, że nie wszystkie systemy AI to uczenie maszynowe, ale każdy algorytm uczenia maszynowego należy do AI. AI jest szerszym pojęciem niż ML – podobnie jak każdy kwadrat jest prostokątem, ale nie każdy prostokąt jest kwadratem.

Wiele tradycyjnych systemów AI, takich jak programy do gry oparte na algorytmach wyszukiwania, nie „uczy się” z danych, lecz działa zgodnie z regułami zaprogramowanymi przez człowieka – są one uznawane za AI, ale nie za ML.

Czym jest głębokie uczenie (Deep Learning)?

Głębokie uczenie (DL, deep learning) to specjalistyczna gałąź uczenia maszynowego, w której modele wykorzystują wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe do nauki na podstawie danych.

Termin „głębokie” odnosi się do liczby warstw ukrytych w sieci (zwykle więcej niż trzy) – ta wielowarstwowa struktura pozwala modelowi uczyć się złożonych cech na wysokim poziomie abstrakcji. Głębokie uczenie jest inspirowane działaniem ludzkiego mózgu, gdzie sztuczne „neurony” są połączone, naśladując biologiczne sieci neuronowe.

Siła głębokiego uczenia polega na zdolności do automatycznego wydobywania cech z surowych danych: modele głębokiego uczenia potrafią samodzielnie odnaleźć wzorce i istotne cechy bez konieczności ręcznego dostarczania atrybutów wejściowych przez człowieka. Dzięki temu głębokie uczenie jest szczególnie skuteczne w przypadku złożonych danych, takich jak obrazy, dźwięk czy język naturalny – gdzie ręczne określenie przydatnych cech jest bardzo trudne.

Jednak aby osiągnąć wysoką skuteczność, modele głębokiego uczenia zwykle wymagają bardzo dużych zbiorów danych oraz potężnych zasobów obliczeniowych (GPU, TPU itp.) do treningu. W zamian, przy odpowiedniej ilości danych i mocy obliczeniowej, głębokie uczenie może przewyższać inne metody w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe, gry komputerowe, a nawet osiągać wyniki porównywalne lub lepsze niż człowiek w niektórych dziedzinach.

Relacje między AI, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem

Jak wspomniano, głębokie uczenie ⊂ uczenie maszynowe ⊂ AI: AI to najszersza dziedzina, uczenie maszynowe jest jej podzbiorem, a głębokie uczenie stanowi część uczenia maszynowego. Oznacza to, że każdy algorytm głębokiego uczenia jest algorytmem uczenia maszynowego, a każdy algorytm uczenia maszynowego należy do AI.

Jednak odwrotna zależność nie zawsze jest prawdziwa – nie wszystkie systemy AI wykorzystują uczenie maszynowe, a samo uczenie maszynowe jest tylko jednym z wielu podejść do realizacji AI.

Na przykład system AI może opierać się wyłącznie na zestawie reguł zaprogramowanych przez człowieka (bez uczenia maszynowego), jak program AI do klasyfikacji owoców na podstawie kodów kreskowych. Natomiast w przypadku bardziej złożonych problemów i większej ilości danych stosuje się metody uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby osiągnąć lepsze wyniki.

Główne różnice między AI, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem

Mimo hierarchicznego powiązania, AI, ML i DL różnią się wyraźnie pod względem zakresu, sposobu działania oraz wymagań technicznych:

Zakres dziedziny

AI to pojęcie ogólne, obejmujące wszystkie metody pozwalające maszynom naśladować inteligencję (zarówno oparte na regułach, jak i uczące się z danych). Uczenie maszynowe to węższa dziedzina, obejmująca metody AI oparte na samouczeniu się maszyn z danych. Głębokie uczenie to jeszcze węższy podzbiór ML, wykorzystujący wielowarstwowe sieci neuronowe, dlatego DL jest jednocześnie ML i AI.

Sposób uczenia i udział człowieka

W tradycyjnym uczeniu maszynowym człowiek odgrywa znaczącą rolę – na przykład inżynier musi wybrać i wyodrębnić odpowiednie cechy (feature) z danych, które zostaną przekazane do algorytmu.

Natomiast głębokie uczenie automatycznie wykonuje większość procesu wydobywania cech; wielowarstwowe sieci neuronowe potrafią same nauczyć się istotnych cech na różnych poziomach abstrakcji z surowych danych, zmniejszając zależność od ekspertów.

Prosto mówiąc, w przypadku złożonych problemów (np. rozpoznawanie obrazów) tradycyjny model ML może wymagać od inżyniera dostarczenia cech takich jak kształt, kolor, krawędzie do rozpoznania obiektu, podczas gdy model DL potrafi sam „zobaczyć” obraz i automatycznie wyodrębnić te cechy.

Wymagania dotyczące danych

Algorytmy uczenia maszynowego zwykle dają dobre wyniki nawet przy umiarkowanej lub niewielkiej ilości danych, pod warunkiem, że dane są wysokiej jakości i cechy są wyraźne. Natomiast modele głębokiego uczenia często potrzebują bardzo dużych zbiorów danych (miliony próbek), aby w pełni wykorzystać swoje możliwości.

Na przykład system rozpoznawania mowy oparty na głębokim uczeniu może wymagać treningu na dziesiątkach tysięcy godzin nagrań, aby osiągnąć wysoką dokładność. To sprawia, że głębokie uczenie jest szczególnie odpowiednie w erze „big data”, gdy ponad 80% danych organizacji to dane nieustrukturyzowane (np. teksty, obrazy), które wymagają zaawansowanych metod przetwarzania.

Wymagania infrastrukturalne

Ze względu na złożoność i konieczność przetwarzania ogromnych ilości danych, trening modeli głębokiego uczenia wymaga dużej mocy obliczeniowej. Tradycyjne algorytmy ML mogą działać efektywnie na CPU, nawet na komputerach osobistych, podczas gdy głębokie uczenie niemal zawsze wymaga wsparcia GPU (lub TPU, FPGA) do przyspieszenia obliczeń macierzowych równoległych.

Czas treningu modelu głębokiego uczenia jest również znacznie dłuższy niż prostych modeli ML, często liczony w godzinach lub dniach, w zależności od wielkości danych.

Wydajność i dokładność

Głównym celem AI jest skuteczne rozwiązanie postawionego zadania, niekoniecznie poprzez uczenie się z danych. Natomiast uczenie maszynowe dąży do optymalizacji dokładności prognoz poprzez naukę na zbiorze treningowym, często kosztem „wyjaśnialności” modelu.

Głębokie uczenie może osiągać znacznie wyższą dokładność niż tradycyjne metody ML, jeśli dysponuje odpowiednią ilością danych i mocy obliczeniowej – wiele zadań rozpoznawania z użyciem DL ustanowiło rekordy dokładności, choć wiąże się to z wysokimi kosztami obliczeniowymi.

Odpowiednie zastosowania

Uczenie maszynowe jest często stosowane w analizie danych i prognozowaniu, gdy ilość danych jest umiarkowana, a wymagania obliczeniowe nie są zbyt wysokie. Przykłady to prognozowanie zachowań klientów, analiza ryzyka finansowego, wykrywanie oszustw czy filtrowanie spamu – zadania o stosunkowo prostych, ustrukturyzowanych danych.

Z kolei głębokie uczenie sprawdza się w złożonych zadaniach wymagających wysokiej dokładności i przetwarzania danych nieustrukturyzowanych, takich jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego czy autonomiczna jazda. Te dziedziny zwykle dysponują ogromnymi zbiorami danych i wymagają modeli zdolnych do rozpoznawania subtelnych cech, co wielowarstwowe sieci neuronowe realizują bardzo dobrze.

Praktyczne zastosowania AI, ML i głębokiego uczenia

Aby lepiej zrozumieć różnice, przyjrzyjmy się kilku typowym przykładom zastosowań każdej z tych technologii:

Sztuczna inteligencja (AI): AI jest obecna w wielu inteligentnych systemach wokół nas, od algorytmów prognozujących zapotrzebowanie użytkowników w Google, przez aplikacje Uber/Grab optymalizujące trasy, aż po systemy autopilota w samolotach komercyjnych. Programy takie jak Deep Blue grający w szachy czy AlphaGo grający w Go również są przykładami AI.

Warto zauważyć, że niektóre systemy AI mogą nie wykorzystywać uczenia maszynowego, np. programy sterujące postaciami NPC w grach, które działają na podstawie stałych reguł napisanych przez programistów.

Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w wielu dziedzinach. Typowymi przykładami są inteligentni asystenci głosowi jak Siri, Alexa czy Google Assistant – uczą się na podstawie danych użytkowników, aby lepiej rozumieć polecenia i odpowiadać adekwatnie. Filtry spamowe i antywirusowe również wykorzystują algorytmy ML do rozpoznawania niechcianych wiadomości na podstawie wzorców w e-mailach.

Ponadto tradycyjne ML jest stosowane w prognozowaniu biznesowym, analizie ryzyka finansowego oraz w systemach rekomendacyjnych, takich jak sugestie filmów na Netflix czy produktów na Amazon.

Głębokie uczenie: Głębokie uczenie stoi za ostatnimi przełomami w AI. Systemy rozpoznawania mowy (np. konwersja mowy na tekst, asystenci głosowi), rozpoznawania obrazów (wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy) oraz autonomiczne pojazdy analizujące wideo w czasie rzeczywistym – wszystkie korzystają z głębokiego uczenia, aby osiągnąć wysoką dokładność.

Głębokie uczenie jest także podstawą dla nowoczesnych modeli generatywnej AI (Generative AI), takich jak GPT-4 stojący za ChatGPT. Te ogromne modele bazowe są trenowane na olbrzymich zbiorach tekstów i obrazów, co pozwala im tworzyć nowe treści i realizować różnorodne zadania. Praktyka pokazuje, że zastosowanie potężnych modeli głębokiego uczenia, takich jak generatywna AI, może wielokrotnie przyspieszyć tworzenie wartości w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

Podsumowując, AI, uczenie maszynowe i głębokie uczenie nie są synonimami, lecz mają hierarchiczne i wyraźnie różniące się znaczenia.

AI to ogólny obraz inteligencji maszynowej, w którym uczenie maszynowe i głębokie uczenie są kluczowymi podejściami do realizacji tego celu. Uczenie maszynowe pozwala maszynom uczyć się i stopniowo poprawiać, natomiast głębokie uczenie idzie dalej, wykorzystując wielowarstwowe sieci neuronowe, które osiągają przewagę przy dużych zbiorach danych.

Prawidłowe zrozumienie różnic między AI, ML i DL nie tylko pomaga w precyzyjnym posługiwaniu się terminologią, ale także w wyborze odpowiednich rozwiązań technologicznych: czasem prosty model uczenia maszynowego wystarczy do rozwiązania problemu, podczas gdy bardziej złożone zadania wymagają głębokiego uczenia. W przyszłości, wraz ze wzrostem ilości danych i rosnącymi wymaganiami, głębokie uczenie przewiduje się jako kluczowy czynnik napędzający dalszy rozwój AI.