Ce sunt AI, Machine Learning și Deep Learning? Care sunt diferențele dintre acești trei termeni?

În era tehnologică actuală, termenii AI, Machine Learning și Deep Learning apar tot mai frecvent. Mulți îi folosesc chiar ca sinonime, însă în realitate acestea sunt trei concepte strâns legate, dar distincte.

De exemplu, când programul AlphaGo al Google l-a învins pe campionul de Go Lee Sedol în 2016, mass-media a folosit alternativ termenii AI, machine learning și deep learning pentru a descrie această victorie. De fapt, AI, machine learning și deep learning au contribuit toate la succesul AlphaGo, dar nu sunt același lucru.

Acest articol vă va ajuta să înțelegeți clar diferențele dintre AI, Machine Learning și Deep Learning, precum și relația dintre ele. Haideți să explorăm în detaliu împreună cu INVIAI!

Ce este Inteligența Artificială (AI)?

Inteligența Artificială (Artificial Intelligence - AI) este un domeniu larg al științei calculatoarelor, concentrat pe crearea sistemelor capabile să imite inteligența și funcțiile cognitive umane.

Cu alte cuvinte, AI include toate tehnicile care permit calculatoarelor să îndeplinească sarcini ce necesită în mod normal inteligență umană, cum ar fi rezolvarea problemelor, luarea deciziilor, percepția mediului, înțelegerea limbajului etc. AI nu se limitează doar la metodele de învățare din date, ci include și sisteme bazate pe reguli sau cunoștințe programate de oameni.

În practică, sistemele AI pot fi proiectate în diverse moduri: bazate pe reguli fixe, pe cunoștințe de specialitate sau pe date și capacitatea de auto-învățare. De obicei, AI este împărțită în două categorii principale:

• AI restrânsă (AI slabă): Inteligență artificială cu un domeniu limitat, specializată într-o singură sarcină (de exemplu: șah, recunoașterea feței). Majoritatea sistemelor AI actuale sunt de acest tip.
• AI generală (AI puternică): Inteligență artificială capabilă să înțeleagă și să execute orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om. Aceasta este încă un obiectiv viitor, neexistând în prezent.

>>> Faceți clic pentru a afla mai multe despre: Ce este AI?

Ce este Machine Learning (Învățarea Automată)?

Machine Learning (ML, învățarea automată) este o subramură a AI, concentrată pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor statistice care permit calculatoarelor să învețe din date și să îmbunătățească progresiv acuratețea fără a fi programate explicit pas cu pas. În loc ca oamenii să scrie toate instrucțiunile, algoritmii ML analizează datele de intrare pentru a extrage reguli și a face predicții sau decizii pe baza unor date noi.

O definiție clasică oferită de Arthur Samuel în 1959 descrie Machine Learning ca „domeniul de cercetare care permite calculatoarelor să aibă capacitatea de a învăța fără a fi programate explicit”. Algoritmii ML sunt de obicei împărțiți în câteva categorii principale:

• Învățare supravegheată (supervised learning): Modelul este antrenat pe un set de date etichetat (de exemplu: prezicerea prețului unei case pe baza datelor istorice cunoscute).
• Învățare nesupravegheată (unsupervised learning): Modelul identifică structuri sau grupuri în date fără etichete (de exemplu: segmentarea clienților în grupuri cu comportamente similare).
• Învățare prin întărire (reinforcement learning): Modelul interacționează cu mediul și învață să acționeze prin recompense sau penalizări (de exemplu: AI care joacă jocuri și își îmbunătățește abilitățile după fiecare rundă).

Este important de reținut că nu toate sistemele AI sunt Machine Learning, însă toți algoritmii Machine Learning fac parte din AI. AI este un concept mai larg decât ML – similar cu faptul că toate pătratele sunt dreptunghiuri, dar nu toate dreptunghiurile sunt pătrate.

Multe sisteme AI tradiționale, cum ar fi programele de șah bazate pe algoritmi de căutare, nu „învață” din date, ci respectă reguli programate de oameni – acestea sunt considerate AI, dar nu ML.

Ce este Deep Learning (Învățarea Profundă)?

Deep Learning (DL, învățarea profundă) este o ramură specializată a Machine Learning, în care modelele folosesc rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi pentru a învăța din date.

Termenul „deep” (profund) se referă la rețelele cu multe straturi ascunse (de obicei peste 3), iar această structură stratificată permite modelului să învețe caracteristici complexe la un nivel înalt de abstractizare. Deep Learning este inspirat de modul în care funcționează creierul uman, cu „neuroni” artificiali conectați între ei, imitând rețelele neuronale biologice.

Puterea Deep Learning constă în capacitatea sa de extrage automat caracteristici din date brute: modelele de învățare profundă pot identifica singure tipare și trăsături importante fără a necesita ca oamenii să furnizeze manual seturi de caracteristici. Astfel, Deep Learning este deosebit de eficient pentru date complexe precum imagini, sunet, limbaj natural – domenii în care definirea manuală a caracteristicilor utile este dificilă.

Totuși, pentru performanțe ridicate, modelele deep learning necesită volume mari de date și resurse computaționale puternice (GPU, TPU etc.) pentru antrenare. În schimb, odată ce dispun de date și putere de calcul suficiente, Deep Learning poate excela în sarcini precum recunoașterea imaginilor, recunoașterea vocală, traducerea automată, jocuri, atingând uneori performanțe comparabile sau superioare oamenilor.

Relația dintre AI, Machine Learning și Deep Learning

După cum am menționat, Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI: AI este domeniul cel mai larg, Machine Learning este o parte a AI, iar Deep Learning este o subcategorie a Machine Learning. Aceasta înseamnă că toți algoritmii deep learning sunt algoritmi machine learning, iar toate metodele machine learning fac parte din AI.

Totuși, inversul nu este întotdeauna adevărat – nu toate sistemele AI folosesc machine learning, iar machine learning este doar una dintre multiplele abordări pentru realizarea AI.

De exemplu, un sistem AI poate funcționa exclusiv pe baza unui set de reguli programate de oameni (fără machine learning), cum ar fi un program AI care clasifică fructe pe baza codurilor de bare. În schimb, pentru probleme mai complexe și volume mai mari de date, se recurge la metode de machine learning și deep learning pentru a obține rezultate mai bune.

Diferențele principale dintre AI, Machine Learning și Deep Learning

Deși există o relație ierarhică, AI, ML și DL prezintă diferențe clare în ceea ce privește domeniul de aplicare, modul de funcționare și cerințele tehnice:

Domeniul de aplicare

AI este un concept general care include toate metodele ce permit mașinilor să imite inteligența (bazate atât pe reguli, cât și pe învățarea din date). Machine Learning este un subset al AI, care se concentrează pe metodele prin care mașinile învață din date. Deep Learning este un subset al ML, folosind rețele neuronale profunde pentru învățare, deci DL este în același timp ML și AI.

Modul de învățare și intervenția umană

În machine learning tradițional, intervenția umană este semnificativă – de exemplu, inginerii trebuie să selecteze și să extragă caracteristici relevante din date pentru a le furniza algoritmilor.

În schimb, deep learning automatizează în mare parte procesul de extragere a caracteristicilor; rețelele neuronale profunde pot învăța singure caracteristici importante la diferite niveluri de abstractizare din date brute, reducând dependența de experții umani.

Pe scurt, pentru probleme complexe (de exemplu recunoașterea imaginilor), un model ML tradițional poate necesita ca inginerii să definească caracteristici precum formă, culoare, margini pentru recunoașterea obiectelor, în timp ce un model DL poate „vedea” imaginea și învăța automat aceste caracteristici.

Cerințe privind datele

Algoritmii machine learning oferă rezultate bune chiar și cu volume moderate sau mici de date, atâta timp cât datele sunt de calitate și caracteristicile sunt clare. În schimb, modelele deep learning necesită seturi de date foarte mari (de ordinul milioanelor de exemple) pentru a-și demonstra avantajele.

De exemplu, un sistem de recunoaștere vocală bazat pe deep learning poate necesita zeci de mii de ore de înregistrări audio pentru a atinge o acuratețe ridicată. Acest lucru face ca deep learning să fie potrivit în era „big data”, când peste 80% din datele organizațiilor sunt ne-structurate (texte, imagini) și necesită metode avansate pentru procesare eficientă.

Cerințe privind infrastructura de calcul

Modelele deep learning sunt complexe și procesează volume uriașe de date, necesitând putere de calcul ridicată pentru antrenare. Algoritmii ML tradiționali pot rula eficient pe CPU, chiar și pe calculatoare personale, în timp ce deep learning necesită aproape întotdeauna suport hardware specializat precum GPU (sau TPU, FPGA) pentru accelerarea calculului paralel al matricelor.

Timpul de antrenare pentru modelele deep learning este semnificativ mai mare decât pentru modelele ML simple, putând dura ore sau zile, în funcție de volumul datelor.

Performanță și acuratețe

Scopul suprem al AI este să rezolve cu succes sarcinile propuse, fără neapărat să învețe din date. În schimb, machine learning urmărește optimizarea acurateței predicțiilor prin învățarea din seturi de date de antrenament, acceptând uneori sacrificarea interpretabilității modelului.

Deep learning poate atinge acurateți mult mai ridicate decât metodele ML tradiționale, dacă dispune de suficiente date și putere de calcul – multe probleme de recunoaștere cu deep learning au stabilit recorduri de acuratețe, însă cu costuri computaționale ridicate.

Aplicații potrivite

Machine Learning este adesea folosit pentru aplicații de analiză și predicție când volumul de date este moderat și cerințele de calcul nu sunt foarte mari. De exemplu, ML este util pentru predicția comportamentului clienților, analiza riscului financiar, detectarea fraudelor sau filtrarea spamului – sarcini cu date structurate relativ simple.

În schimb, Deep Learning excelează în probleme complexe care necesită acuratețe ridicată și prelucrarea datelor ne-structurate, precum recunoașterea imaginilor, voce, procesarea limbajului natural, conducerea autonomă etc. Aceste domenii au volume mari de date și cer modele capabile să „înțeleagă” caracteristici subtile, ceea ce rețelele neuronale profunde pot realiza foarte bine.

Aplicații practice ale AI, ML și Deep Learning

Pentru a înțelege mai bine diferențele, să trecem în revistă câteva exemple reprezentative pentru fiecare tehnologie:

Inteligența Artificială (AI): AI este prezentă în numeroase sisteme inteligente din jurul nostru, de la algoritmi de predicție a cererii pe Google, aplicații de ride-hailing Uber/Grab care găsesc trasee optime, până la sisteme de pilotaj automat pe avioane comerciale. Programe precum Deep Blue la șah sau AlphaGo la Go sunt considerate AI.

Rețineți că unele sisteme AI pot să nu folosească machine learning, de exemplu programele AI care controlează NPC-uri (personaje non-jucătoare) în jocuri pot funcționa exclusiv pe reguli fixe scrise de programatori.

Machine Learning: Învățarea automată este aplicată pe scară largă în multe domenii. Exemple notabile sunt asistenții virtuali inteligenți precum Siri, Alexa, Google Assistant – care învață din datele utilizatorilor pentru a înțelege comenzile și a răspunde adecvat. Filtrele de spam și malware folosesc algoritmi ML pentru a identifica mesajele nedorite pe baza modelelor învățate.

De asemenea, ML este folosit în previziuni de afaceri, analiza riscurilor financiare și în numeroase sisteme de recomandare, cum ar fi sugestiile de filme pe Netflix sau produse pe Amazon.

Deep Learning: Învățarea profundă stă la baza progreselor recente spectaculoase în AI. Sistemele de recunoaștere vocală (transformarea vorbirii în text, asistenți virtuali), recunoaștere a imaginilor (detectarea obiectelor, fețelor în fotografii), mașini autonome care analizează video în timp real – toate folosesc deep learning pentru a atinge acuratețe ridicată.

Deep Learning este, de asemenea, tehnologia fundamentală pentru modelele Generative AI actuale, cum ar fi GPT-4 care stă la baza ChatGPT. Aceste modele uriașe, numite foundation models, sunt antrenate pe volume imense de texte și imagini, permițând generarea de conținut nou și realizarea unor sarcini diverse. Practic, utilizarea acestor modele puternice de deep learning accelerează semnificativ crearea de valoare comparativ cu metodele tradiționale.

În concluzie, AI, Machine Learning și Deep Learning nu sunt termeni sinonimi, ci au o relație ierarhică și diferențe clare.

AI reprezintă imaginea de ansamblu a inteligenței mașinilor, în care Machine Learning și Deep Learning sunt abordări esențiale pentru realizarea acestui scop. Machine Learning permite mașinilor să învețe și să se îmbunătățească din date, iar Deep Learning merge mai departe prin modele neuronale profunde care pot atinge performanțe superioare atunci când dispun de volume mari de date.

Înțelegerea corectă a diferențelor dintre AI, ML și DL nu doar că ne ajută să folosim termenii corect, ci și să alegem soluțiile tehnologice potrivite: uneori un model simplu de machine learning este suficient pentru a rezolva o problemă, în timp ce alte situații complexe necesită deep learning. Pe viitor, pe măsură ce datele cresc și cerințele devin mai ridicate, deep learning este așteptat să joace un rol cheie în avansarea continuă a domeniului AI.