Що таке штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання? У чому полягають відмінності між цими трьома термінами?

У сучасну епоху технологій терміни штучний інтелект (AI), машинне навчання та глибинне навчання з’являються дедалі частіше. Багато хто навіть використовує їх як взаємозамінні поняття, хоча насправді це три тісно пов’язані, але різні концепції.

Наприклад, коли програма AlphaGo від Google перемогла чемпіона з гри го Лі Седоля у 2016 році, ЗМІ по черзі вживали терміни AI, машинне навчання та глибинне навчання для опису цієї перемоги. Насправді і AI, і машинне навчання, і глибинне навчання внесли свій внесок у успіх AlphaGo, але вони не є одним і тим самим.

Ця стаття допоможе вам чітко зрозуміти відмінності між AI, машинним навчанням та глибинним навчанням, а також їх взаємозв’язок. Разом із INVIAI розглянемо це детально!

Що таке штучний інтелект (AI)?

Штучний інтелект (Artificial Intelligence - AI) — це широка галузь комп’ютерних наук, що зосереджена на створенні систем, які можуть імітувати людський інтелект та когнітивні функції.

Іншими словами, AI охоплює всі методи, які дозволяють комп’ютерам виконувати завдання, що зазвичай потребують людського інтелекту, такі як розв’язання проблем, прийняття рішень, сприйняття навколишнього середовища, розуміння мови тощо. AI не обмежується лише методами навчання на основі даних, а також включає системи, побудовані на правилах або знаннях, запрограмованих людиною.

Насправді системи AI можуть бути розроблені різними способами: на основі фіксованих правил, експертних знань або даних із можливістю самонавчання. Зазвичай AI поділяють на дві основні категорії:

• Вузький AI (слабкий AI): штучний інтелект, який спеціалізується на виконанні конкретного завдання (наприклад, гра в шахи, розпізнавання облич). Більшість сучасних систем AI належать до цієї категорії.
• Загальний AI (сильний AI): штучний інтелект, здатний розуміти та виконувати будь-які інтелектуальні завдання, які може виконувати людина. Це поки що мета майбутнього і наразі не існує в реальності.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше: Що таке ШІ?

Що таке машинне навчання (Machine Learning)?

Машинне навчання (ML) — це підгалузь AI, що зосереджується на розробці алгоритмів і статистичних моделей, які дозволяють комп’ютерам самостійно навчатися на основі даних і поступово покращувати точність без явного програмування кожного кроку. Замість того, щоб людина прописувала всі інструкції, алгоритми ML аналізують вхідні дані, виявляють закономірності та роблять прогнози або приймають рішення при зустрічі з новими даними.

Класичне визначення Артура Самуеля 1959 року описує машинне навчання як «галузь досліджень, що дає комп’ютерам здатність навчатися без явного програмування». Алгоритми ML зазвичай поділяють на кілька основних типів:

• Навчання з учителем (supervised learning): модель навчається на наборі даних із мітками (наприклад, прогнозування ціни будинку на основі історичних даних з відомими цінами).
• Навчання без учителя (unsupervised learning): модель самостійно знаходить структуру або групи в даних без міток (наприклад, кластеризація клієнтів за схожою поведінкою).
• Підкріплене навчання (reinforcement learning): модель взаємодіє з середовищем і навчається діяти через систему винагород і покарань (наприклад, AI, що покращує навички гри з кожним раундом).

Важливо пам’ятати, що не всі системи AI є машинним навчанням, але всі алгоритми машинного навчання належать до AI. AI ширший за ML — подібно до того, як усі квадрати є прямокутниками, але не всі прямокутники — квадрати.

Багато традиційних AI-систем, наприклад, шахові програми на основі пошукових алгоритмів, не «навчаються» на даних, а лише виконують правила, запрограмовані людиною — вони вважаються AI, але не ML.

Що таке глибинне навчання (Deep Learning)?

Глибинне навчання (DL) — це спеціалізована гілка машинного навчання, в якій моделі використовують багатошарові штучні нейронні мережі для навчання на даних.

Термін «deep» (глибокий) вказує на наявність багатьох прихованих шарів (зазвичай понад 3), що дозволяє моделі вивчати складні ознаки на високому рівні абстракції. Глибинне навчання натхненне роботою людського мозку, де штучні «нейрони» з’єднуються, імітуючи біологічні нейронні мережі.

Сила глибинного навчання полягає у здатності автоматично виділяти ознаки з необроблених даних: глибинні моделі можуть самостійно знаходити важливі шаблони та характеристики без необхідності вручну задавати вхідні атрибути. Завдяки цьому глибинне навчання особливо ефективне для складних типів даних, таких як зображення, звук, природна мова — де ручне визначення корисних ознак є надзвичайно складним.

Однак для досягнення високої ефективності глибинні моделі зазвичай потребують дуже великих обсягів даних і потужних обчислювальних ресурсів (GPU, TPU тощо) для навчання. Водночас, при наявності достатньої кількості даних і обчислень, глибинне навчання може перевершувати інші методи у завданнях розпізнавання зображень, голосу, машинного перекладу, ігор тощо, іноді досягаючи рівня або навіть перевищуючи людські можливості.

Взаємозв’язок між AI, машинним навчанням та глибинним навчанням

Як уже згадувалося, глибинне навчання ⊂ машинне навчання ⊂ AI: AI — це найширша галузь, машинне навчання є її частиною, а глибинне навчання — підмножиною машинного навчання. Це означає, що всі алгоритми глибинного навчання є алгоритмами машинного навчання, а всі методи машинного навчання належать до AI.

Однак зворотне твердження не завжди вірне — не всі системи AI використовують машинне навчання, а машинне навчання — лише один із багатьох підходів до реалізації AI.

Наприклад, система AI може базуватися лише на наборах правил, створених людиною (без машинного навчання), як-от програма для класифікації фруктів за штрих-кодом. Натомість, коли завдання складніше і даних більше, застосовують методи машинного та глибинного навчання для досягнення кращих результатів.

Основні відмінності між AI, машинним навчанням та глибинним навчанням

Хоча між ними існує ієрархічний зв’язок, AI, ML та DL мають чіткі відмінності за сферою застосування, принципами роботи та технічними вимогами:

Сфера застосування

AI — це загальне поняття, що охоплює всі методи, які допомагають машинам імітувати інтелект (як на основі правил, так і навчання на даних). Машинне навчання — це підмножина AI, що включає методи, які дозволяють машинам навчатися на даних. Глибинне навчання — це ще більш вузька підмножина ML, що використовує багатошарові нейронні мережі, тому DL одночасно є і ML, і AI.

Принципи навчання та участь людини

У традиційному машинному навчанні людина відіграє значну роль — наприклад, інженери вибирають і виділяють відповідні ознаки (features) з даних для подальшого навчання моделей.

Натомість глибинне навчання автоматизує більшість процесу виділення ознак; багатошарові нейронні мережі можуть самостійно навчатися важливим ознакам на різних рівнях абстракції з необроблених даних, зменшуючи залежність від експертів.

Простими словами, для складних завдань (наприклад, розпізнавання зображень) традиційна ML-модель може потребувати від інженера визначення ознак, таких як форма, колір, краї, тоді як DL-модель може «бачити» зображення і автоматично навчатися цим ознакам.

Вимоги до даних

Алгоритми машинного навчання зазвичай дають хороші результати навіть на помірних або невеликих обсягах якісних даних із чіткими ознаками. Натомість глибинне навчання часто потребує дуже великих наборів даних (мільйони зразків) для досягнення переваг.

Наприклад, система розпізнавання голосу на основі глибинного навчання може потребувати десятки тисяч годин аудіозаписів для навчання з високою точністю. Це робить глибинне навчання особливо придатним у епоху «великих даних», коли понад 80% даних організацій — це неструктуровані дані (текст, зображення), які ефективно обробляються методами DL.

Вимоги до обчислювальної інфраструктури

Оскільки моделі глибинного навчання зазвичай дуже складні і працюють із великими обсягами даних, їх навчання вимагає потужних обчислювальних ресурсів. Традиційні алгоритми машинного навчання можуть ефективно працювати на CPU, навіть на персональних комп’ютерах, тоді як глибинне навчання майже завжди потребує підтримки GPU (або TPU, FPGA) для прискорення паралельних обчислень матриць.

Час навчання моделей глибинного навчання також значно більший, ніж у простих ML-моделей, іноді вимірюється годинами або навіть днями залежно від обсягу даних.

Продуктивність і точність

Головна мета AI загалом — успішно виконувати поставлені завдання, не обов’язково через навчання на даних. Натомість машинне навчання спрямоване на оптимізацію точності прогнозів через навчання на тренувальних даних, іноді жертвуючи прозорістю моделей.

Глибинне навчання може досягати значно вищої точності порівняно з традиційними методами ML, якщо має достатньо даних і обчислювальних ресурсів — багато завдань розпізнавання з використанням DL встановили рекордні показники точності, але це супроводжується високими обчислювальними витратами.

Відповідні сфери застосування

Машинне навчання часто використовується для аналізу даних і прогнозування, коли обсяг даних помірний, а обчислювальні вимоги не надто високі. Наприклад, ML корисне для прогнозування поведінки клієнтів, кредитного аналізу, виявлення шахрайства та фільтрації спаму — завдань із відносно структурованими даними.

Натомість глибинне навчання переважає у складних завданнях, що вимагають високої точності та обробки неструктурованих даних, таких як розпізнавання зображень, голосу, обробка природної мови, автономне водіння тощо. Ці сфери часто мають великі обсяги даних і потребують моделей, здатних «розпізнавати» тонкі ознаки, що добре під силу багатошаровим нейронним мережам.

Практичне застосування AI, ML та глибинного навчання

Щоб краще зрозуміти відмінності, розглянемо кілька типових прикладів застосування кожної технології:

Штучний інтелект (AI): AI присутній у багатьох розумних системах навколо нас — від алгоритмів прогнозування попиту користувачів у Google, додатків для замовлення таксі Uber/Grab з оптимізацією маршрутів, до автоматичних систем управління у комерційних літаках. Програми на кшталт Deep Blue для гри в шахи або AlphaGo для гри в го також вважаються AI.

Зверніть увагу, що деякі AI-системи можуть не використовувати машинне навчання, наприклад, AI-програми для керування NPC (персонажами комп’ютерних ігор), які працюють на основі фіксованих правил, створених розробниками.

Машинне навчання: Машинне навчання широко застосовується у багатьох сферах. Типовими прикладами є віртуальні помічники на кшталт Siri, Alexa, Google Assistant — вони навчаються на даних користувачів, щоб розуміти команди і відповідати адекватно. Фільтри спаму та шкідливого ПЗ також використовують ML-алгоритми для розпізнавання небажаних листів на основі вивчених шаблонів.

Крім того, традиційне ML застосовується у бізнес-прогнозах, фінансовому ризик-аналізі та багатьох системах рекомендацій, таких як підбір фільмів на Netflix або товарів на Amazon.

Глибинне навчання: Глибинне навчання стоїть за значними останніми проривами в AI. Системи розпізнавання голосу (перетворення мови в текст, віртуальні помічники), розпізнавання зображень (виявлення об’єктів, облич на фото), автономні автомобілі, що аналізують відео в реальному часі — усі вони використовують глибинне навчання для досягнення високої точності.

Глибинне навчання також є базовою технологією для сучасних моделей генеративного AI (Generative AI), таких як GPT-4, що лежить в основі ChatGPT. Ці величезні фундаментальні моделі навчаються на колосальних обсягах текстових і візуальних даних, що дозволяє їм створювати новий контент і виконувати різноманітні завдання. Практика показує, що застосування потужних моделей глибинного навчання, як-от генеративний AI, може значно прискорити створення цінності порівняно з традиційними методами.

Отже, штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання не є синонімами, а мають ієрархічний та чітко визначений зв’язок.

AI — це загальна картина машинного інтелекту, у якій машинне навчання та глибинне навчання є ключовими підходами для реалізації цієї мети. Машинне навчання дозволяє машинам навчатися на даних і поступово покращуватися, а глибинне навчання заглиблюється в цю тему за допомогою багатошарових нейронних мереж, що можуть досягати видатної потужності при наявності великих даних.

Правильне розуміння відмінностей між AI, ML та DL допомагає не лише точно використовувати терміни, а й обирати відповідні технологічні рішення: іноді достатньо простої ML-моделі для розв’язання задачі, тоді як складні завдання вимагають застосування глибинного навчання. У майбутньому, з ростом обсягів даних і зростанням вимог, глибинне навчання прогнозується як ключовий чинник, що стимулюватиме нові прориви у сфері AI.