Co je AI, strojové učení a hluboké učení? Jaké jsou rozdíly mezi těmito třemi pojmy?

V dnešní technologické době se pojmy AI, strojové učení a hluboké učení objevují stále častěji. Mnozí je dokonce používají jako rovnocenné termíny, ale ve skutečnosti jde o tři úzce související, avšak odlišné koncepty.

Například když program AlphaGo od Google porazil mistra ve hře Go Lee Sedola v roce 2016, média střídavě používala termíny AI, strojové učení a hluboké učení k popisu tohoto vítězství. Ve skutečnosti všechny tyto technologie přispěly k úspěchu AlphaGo, ale nejde o totéž.

Tento článek vám pomůže lépe pochopit rozdíly mezi AI, strojovým učením a hlubokým učením a také jejich vzájemné vztahy. Pojďme se společně s INVIAI podívat na podrobnosti!

Co je umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence (Artificial Intelligence - AI) je široký obor počítačové vědy zaměřený na vytváření systémů, které dokážou napodobovat inteligenci a kognitivní funkce člověka.

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 z dat, ale zahrnuje i systémy založené na pravidlech nebo znalostech naprogramovaných lidmi.

Ve skutečnosti mohou být systémy AI navrženy různými způsoby: na základě pevných pravidel, expertních znalostí nebo dat a schopnosti samoučení. Obvykle rozlišujeme dvě hlavní kategorie AI:

• Úzká AI (slabá AI): Umělá inteligence specializovaná na konkrétní úkol (např. hraní šachu, rozpoznávání obličejů). Většina současných AI systémů spadá do této kategorie.
• Obecná AI (silná AI): Umělá inteligence schopná porozumět a vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který člověk zvládne. Tento cíl je zatím spíše vizí budoucnosti a v praxi neexistuje.

>>> Klikněte pro podrobnější informace: Co je to AI?

Co je strojové učení (Machine Learning)?

Strojové učení (ML) je podmnožinou AI, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a statistických modelů umožňujících počítačům učit se z dat a postupně zlepšovat přesnost bez explicitního programování každého kroku. Místo toho, aby člověk psal přesné instrukce, ML algoritmy analyzují vstupní data, aby odhalily vzory a na jejich základě vytvářely předpovědi nebo rozhodnutí při zpracování nových dat.

Klasická definice Arthura Samuela z roku 1959 popisuje strojové učení jako „obor, který umožňuje počítačům učit se samostatně bez explicitního programování“. ML algoritmy se obvykle dělí do několika hlavních kategorií:

• Učení s učitelem (supervised learning): Model je trénován na označených datech (např. předpověď ceny nemovitosti na základě historických dat s reálnými cenami).
• Učení bez učitele (unsupervised learning): Model sám hledá struktury nebo skupiny v neoznačených datech (např. segmentace zákazníků podle podobného chování).
• Posilované učení (reinforcement learning): Model interaguje s prostředím a učí se optimálním akcím na základě odměn nebo trestů (např. AI ve hrách, které se zlepšuje s každou hrou).

Je důležité poznamenat, že ne všechny AI systémy jsou strojové učení, ale všechny ML algoritmy spadají pod AI. AI je širší pojem než ML – podobně jako každý čtverec je obdélník, ale ne každý obdélník je čtverec.

Mnoho tradičních AI systémů, například programy pro hraní šachu založené na vyhledávacích algoritmech, se „neučí“ z dat, ale řídí se pevně danými pravidly – tyto systémy jsou AI, ale ne ML.

Co je hluboké učení (Deep Learning)?

Hluboké učení (DL) je specializovaná oblast strojového učení, kde modely využívají vícevrstvé umělé neuronové sítě k učení z dat.

Termín „hluboké“ odkazuje na přítomnost mnoha skrytých vrstev (obvykle více než tři) – tato vícevrstvá struktura umožňuje modelům zachytit složité a abstraktní rysy dat. Hluboké učení je inspirováno fungováním lidského mozku, kde umělé „neurony“ jsou propojeny podobně jako biologické neuronové sítě.

Síla hlubokého učení spočívá v jeho schopnosti automaticky extrahovat rysy z neupravených dat: hluboké modely dokážou samy nalézt důležité vzory a charakteristiky bez nutnosti ručního předzpracování. Díky tomu je hluboké učení obzvlášť efektivní u složitých datových typů, jako jsou obrázky, zvuk nebo přirozený jazyk, kde je ruční definování užitečných rysů velmi obtížné.

Nicméně pro dosažení vysoké výkonnosti vyžadují hluboké modely obrovské množství dat a výpočetní zdroje (GPU, TPU apod.) pro trénink. Na oplátku, pokud jsou dostatečně naplněny tyto podmínky, může hluboké učení excelovat v úlohách jako rozpoznávání obrazu, hlasu, strojový překlad, hraní her a často dosahuje výsledků srovnatelných nebo lepších než lidé.

Vztah mezi AI, strojovým učením a hlubokým učením

Jak již bylo zmíněno, hluboké učení ⊂ strojové učení ⊂ AI: AI je nejširší oblast, strojové učení je její podmnožinou a hluboké učení je částí strojového učení. To znamená, že každý algoritmus hlubokého učení je zároveň algoritmem strojového učení a všechny metody strojového učení spadají pod AI.

Naopak však neplatí, že všechny AI systémy používají strojové učení. Strojové učení je pouze jedním z přístupů k realizaci AI.

Například AI systém může fungovat pouze na základě pravidel vytvořených lidmi (bez strojového učení), jako je program pro klasifikaci ovoce podle čárových kódů. Naopak u složitějších problémů s větším množstvím dat je potřeba využít metody strojového a hlubokého učení pro dosažení lepších výsledků.

Hlavní rozdíly mezi AI, strojovým učením a hlubokým učením

Přestože mezi nimi existuje hierarchický vztah, AI, ML a DL se výrazně liší v rozsahu, způsobu fungování a technických požadavcích:

Rozsah oblasti

AI je obecný pojem zahrnující všechny metody umožňující strojům napodobovat inteligenci (zahrnuje jak pravidlové systémy, tak učení z dat). Strojové učení je užší oblast, zahrnující pouze metody, kde se stroje učí z dat. Hluboké učení je ještě užší podmnožinou ML, využívající vícevrstvé neuronové sítě, takže DL je zároveň ML i AI.

Způsob učení a zásah člověka

U tradičního strojového učení je stále potřeba značný zásah člověka – například inženýři vybírají a extrahují vhodné rysy z dat, které pak slouží jako vstup pro algoritmy.

Naopak hluboké učení automatizuje většinu extrakce rysů; vícevrstvé neuronové sítě se samy naučí důležité charakteristiky na různých úrovních abstrakce z neupravených dat, čímž snižují závislost na lidských expertech.

Jednoduše řečeno, u složitých úloh (např. rozpoznávání obrázků) může tradiční ML vyžadovat, aby inženýr definoval rysy jako tvar, barvu nebo hrany, zatímco DL model si tyto rysy „sám všimne“ a naučí se je automaticky.

Požadavky na data

Algoritmy strojového učení obvykle dosahují dobrých výsledků i s menším či středním množstvím kvalitních a dobře definovaných dat. Naproti tomu hluboké učení vyžaduje velmi rozsáhlé datové sady (řádově miliony vzorků), aby plně využilo svůj potenciál.

Například systém rozpoznávání hlasu založený na hlubokém učení může potřebovat trénovat na desetitisících hodin nahrávek, aby dosáhl vysoké přesnosti. To činí hluboké učení ideálním pro éru „big data“, kdy více než 80 % dat organizací tvoří nestrukturované formáty (texty, obrázky), které vyžadují pokročilé metody zpracování.

Požadavky na výpočetní infrastrukturu

Protože modely hlubokého učení jsou často velmi složité a pracují s obrovským množstvím dat, jejich trénink vyžaduje vysoký výpočetní výkon. Tradiční ML algoritmy mohou běžet na CPU, dokonce i na běžných počítačích, zatímco hluboké učení téměř vždy potřebuje podporu GPU (nebo TPU, FPGA) pro paralelní výpočty matic.

Trénink hlubokých modelů také trvá výrazně déle než u jednoduchých ML modelů, často hodiny až dny v závislosti na objemu dat.

Výkon a přesnost

Hlavním cílem AI je úspěšně vyřešit zadaný úkol, a to nemusí nutně zahrnovat učení z dat. Naopak strojové učení se zaměřuje na maximalizaci přesnosti předpovědí učením z tréninkových dat, často za cenu snížení „vysvětlitelnosti“ modelu.

Hluboké učení může dosahovat výrazně vyšší přesnosti než tradiční ML metody, pokud má k dispozici dostatek dat a výpočetního výkonu – v mnoha úlohách rozpoznávání dosahuje rekordních výsledků, avšak za cenu vysokých nákladů na výpočetní zdroje.

Vhodné aplikace

Strojové učení se často používá pro analýzu dat a predikce, když je k dispozici střední množství dat a výpočetní nároky nejsou příliš vysoké. Například ML je užitečné pro předpověď chování zákazníků, analýzu úvěrového rizika, detekci podvodů nebo filtrování spamových e-mailů – úkoly s relativně strukturovanými daty.

Naopak hluboké učení exceluje v náročných úlohách vyžadujících vysokou přesnost a zpracování nestrukturovaných dat, jako je rozpoznávání obrazu, hlasu, zpracování přirozeného jazyka nebo autonomní řízení. Tyto oblasti často disponují obrovskými datovými sadami a vyžadují modely schopné zachytit složité vzory, což hluboké neuronové sítě zvládají velmi dobře.

Praktické aplikace AI, ML a hlubokého učení

Pro lepší pochopení rozdílů si můžeme uvést několik typických příkladů využití jednotlivých technologií:

Umělá inteligence (AI): AI je přítomna v mnoha chytrých systémech kolem nás, od algoritmů predikce uživatelských potřeb na Googlu, přes aplikace sdílení jízd Uber/Grab optimalizující trasy, až po autonomní řízení v komerčních letadlech. Programy jako Deep Blue hrající šachy nebo AlphaGo hrající Go jsou také považovány za AI.

Je třeba poznamenat, že některé AI systémy nemusí používat strojové učení, například AI ovládající NPC (postavy řízené počítačem) ve hrách může fungovat pouze na základě pevně daných pravidel napsaných programátory.

Strojové učení: Strojové učení se široce využívá v mnoha oblastech. Typickým příkladem jsou virtuální asistenti jako Siri, Alexa nebo Google Assistant, kteří se učí z uživatelských dat, aby lépe rozuměli příkazům a odpovídali adekvátně. Filtry spamových e-mailů a škodlivého softwaru také používají ML algoritmy k rozpoznání nevyžádané pošty na základě naučených vzorů.

Dále se tradiční ML využívá v obchodních predikcích, analýze finančních rizik a v doporučovacích systémech, jako jsou návrhy filmů na Netflixu nebo produktů na Amazonu.

Hluboké učení: Hluboké učení stojí za nedávnými průlomy v AI. Systémy rozpoznávání řeči (převod hlasu na text, virtuální asistenti), rozpoznávání obrazu (detekce objektů, obličejů na fotografiích) a autonomní vozidla analyzující video v reálném čase – všechny využívají hluboké učení pro dosažení vysoké přesnosti.

Hluboké učení je také základem pro současné generativní AI (Generative AI), například GPT-4, který stojí za ChatGPT. Tyto rozsáhlé základní modely jsou trénovány na obrovských množstvích textových a obrazových dat, což jim umožňuje vytvářet nový obsah a plnit širokou škálu úkolů. Prakticky ukazují, že použití výkonných hlubokých modelů jako generativní AI může výrazně zrychlit tvorbu hodnoty oproti tradičním metodám.

Shrnuto, AI, strojové učení a hluboké učení nejsou synonyma, ale mají hierarchický vztah a jasné rozdíly.

AI představuje celkový obraz inteligentních strojů, přičemž strojové učení a hluboké učení jsou klíčové přístupy k jeho realizaci. Strojové učení umožňuje strojům učit se z dat a postupně se zlepšovat, zatímco hluboké učení jde ještě dál pomocí vícevrstvých neuronových sítí, které mohou dosahovat mimořádné výkonnosti při dostatku dat.

Správné pochopení rozdílů mezi AI, ML a DL nejenže pomáhá přesněji používat terminologii, ale také usnadňuje výběr vhodných technologických řešení: někdy postačí jednoduchý ML model, zatímco složité úlohy vyžadují hluboké učení. V budoucnu, s rostoucím množstvím dat a náročností úloh, se očekává, že hluboké učení bude hrát klíčovou roli v dalším rozvoji oblasti AI.