ИИ, машинное обучение и глубокое обучение
ИИ, машинное обучение и глубокое обучение — это не синонимы; между ними существует иерархическая связь и чёткие различия.
В современную технологическую эпоху термины ИИ, машинное обучение и глубокое обучение становятся всё более распространёнными. Многие даже используют их как синонимы, но на самом деле это три тесно связанные, но разные концепции.
Например, когда в 2016 году AlphaGo от Google победил чемпиона по игре Го Ли Седоля, СМИ поочерёдно использовали термины ИИ, машинное обучение и глубокое обучение для описания этой победы. На самом деле ИИ, машинное обучение и глубокое обучение все внесли вклад в успех AlphaGo, но это не одно и то же.
Эта статья поможет Вам чётко понять различия между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением, а также их взаимосвязь. Давайте вместе изучим детали с INVIAI !
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область информатики, направленная на создание систем, способных имитировать человеческий интеллект и когнитивные функции.
Другими словами, ИИ охватывает все методы, позволяющие компьютерам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как решение проблем, принятие решений, восприятие окружающей среды, понимание языка и многое другое. ИИ не ограничивается методами обучения на данных, но также включает системы на основе правил или знаний, запрограммированные людьми.
Категории ИИ
Узкий ИИ (Слабый ИИ)
Общий ИИ (Сильный ИИ)
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (МО) — это подмножество ИИ, сосредоточенное на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и постепенно повышать точность без явного пошагового программирования. Вместо того чтобы люди писали все инструкции, алгоритмы МО анализируют входные данные, выявляют закономерности и делают прогнозы или принимают решения при встрече с новыми данными.
Область исследований, которая даёт компьютерам способность учиться без явного программирования.
— Артур Самуэль, 1959
Виды машинного обучения
Обучение с учителем
Модели обучаются на размеченных наборах данных, где известны правильные ответы.
- Прогнозирование цен на жильё
- Обнаружение спама в электронной почте
- Медицинская диагностика
Обучение без учителя
Модели, которые находят структуры или группы в неразмеченных данных без заранее определённых категорий.
- Сегментация клиентов
- Обнаружение аномалий
- Выявление закономерностей
Обучение с подкреплением
Модели, взаимодействующие с окружением и обучающиеся поведению через награды или наказания.
- ИИ для игр
- Управление робототехникой
- Оптимизация ресурсов
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение (ГО) — специализированное направление машинного обучения, использующее многослойные искусственные нейронные сети для обучения на данных.
Термин «глубокое» относится к сетям с множеством скрытых слоёв (обычно более трёх) — такая многослойная структура позволяет модели изучать сложные признаки на высоких уровнях абстракции. Глубокое обучение вдохновлено работой человеческого мозга, где искусственные «нейроны» связаны, имитируя биологические нейронные сети.
Автоматическое извлечение признаков
Многослойная архитектура
Требования и преимущества
Что нужно глубокому обучению
- Очень большие наборы данных (миллионы образцов)
- Мощные вычислительные ресурсы (GPU, TPU)
- Продолжительное время обучения (от часов до дней)
- Более высокие затраты на инфраструктуру
Что Вы получаете взамен
- Высокая точность на сложных задачах
- Отличное распознавание изображений и речи
- Продвинутая обработка естественного языка
- Производительность на уровне человека или выше
Взаимосвязь между ИИ, МО и ГО
Понимание иерархической связи между этими технологиями крайне важно: Глубокое обучение ⊂ Машинное обучение ⊂ ИИ. ИИ — самая широкая область, машинное обучение — подмножество ИИ, а глубокое обучение — часть машинного обучения.
Искусственный интеллект (самый широкий)
Все методы, позволяющие машинам имитировать интеллект, включая системы на основе правил и на основе данных. Пример: шахматная программа с фиксированными алгоритмами — это ИИ, но не МО.
Машинное обучение (подмножество ИИ)
Методы ИИ, основанные на обучении машин на данных для улучшения производительности. Пример: фильтры спама в электронной почте, которые учатся на шаблонах размеченных писем.
Глубокое обучение (подмножество МО)
Методы МО, использующие многослойные нейронные сети для распознавания сложных паттернов. Пример: системы распознавания изображений, которые автоматически изучают визуальные признаки.
Основные различия между ИИ, МО и глубоким обучением
Хотя между ними существует иерархическая связь, ИИ, МО и ГО имеют чёткие различия в области применения, принципах работы и технических требованиях. Рассмотрим ключевые отличия:
Область и определение
- ИИ: Общая концепция, включающая все методы, позволяющие машинам имитировать интеллект (как на основе правил, так и на основе данных)
- Машинное обучение: Сужается до методов ИИ, основанных на обучении машин на данных
- Глубокое обучение: Ещё более узкая область МО, использующая многослойные нейронные сети
ГО — это и МО, и ИИ, но ИИ охватывает гораздо больше, чем только подходы, основанные на обучении.
Метод обучения и участие человека
Высокое участие человека
- Инженеры выбирают признаки
- Требуется ручное извлечение признаков
- Необходима экспертиза в предметной области
- Пример: определение форм, цветов, краёв для распознавания изображений
Автоматическое обучение признаков
- Автоматическое извлечение признаков
- Обучение признакам на нескольких уровнях
- Сниженное участие человека
- Пример: автоматическое обнаружение визуальных паттернов из необработанных изображений
Требования к данным
Машинное обучение
- Хорошо работает с умеренными наборами данных
- Может работать с меньшими объёмами данных
- Требуются качественные, чистые данные
- Признаки должны быть чётко определены
Глубокое обучение
- Требует очень больших наборов данных
- Необходимы миллионы образцов
- Пример: десятки тысяч часов для распознавания речи
- Идеально для сценариев с большими данными
Требования к вычислительной инфраструктуре
| Аспект | Машинное обучение | Глубокое обучение |
|---|---|---|
| Аппаратное обеспечение | Достаточно CPU | Требуются GPU/TPU |
| Время обучения | От минут до часов | От часов до дней |
| Инфраструктура | Подходят персональные компьютеры | Требуются высокопроизводительные кластеры |
| Стоимость | Низкая или средняя | Высокая |
| Масштабируемость | Ограничена сложностью алгоритма | Высокая масштабируемость при наличии ресурсов |
Модели глубокого обучения требуют поддержки GPU для ускорения параллельных матричных вычислений, поэтому инвестиции в инфраструктуру являются ключевым фактором.
Производительность и точность
- Цель ИИ: Успешно решить поставленную задачу, не обязательно через обучение на данных
- Цель МО: Оптимизировать точность предсказаний, обучаясь на тренировочных данных
- Преимущество ГО: Достигать очень высокой точности, превосходя традиционное МО при достаточных данных и вычислительных мощностях
Подходящие области применения
Применение машинного обучения
Лучше всего подходит для структурированных данных со средней сложностью и объёмом:
- Прогнозирование поведения клиентов
- Анализ кредитных рисков
- Обнаружение мошенничества
- Фильтрация спама
- Бизнес-прогнозирование
- Рекомендательные системы
Применение глубокого обучения
Отлично работает с неструктурированными данными и сложным распознаванием паттернов:
- Распознавание изображений и лиц
- Распознавание и синтез речи
- Обработка естественного языка
- Автономное вождение
- Анализ медицинских изображений
- Генеративный ИИ (ChatGPT, DALL-E)
Практические применения ИИ, МО и глубокого обучения
Чтобы лучше понять различия, рассмотрим типичные примеры применения каждой технологии в реальных сценариях:
Применение искусственного интеллекта (ИИ)
ИИ присутствует во многих умных системах вокруг нас — от предиктивных алгоритмов до автономных систем:
- Поисковые системы: предиктивные алгоритмы Google для анализа запросов и понимания потребностей пользователей
- Транспорт: приложения для вызова такси, такие как Uber/Grab, оптимизирующие маршруты и цены
- Авиация: автопилоты на коммерческих самолётах
- Игры: Deep Blue в шахматах, AlphaGo в Го
- Разработка игр: ИИ, управляющий NPC (неигровыми персонажами) с помощью систем на основе правил
Применение машинного обучения
Машинное обучение широко применяется во многих областях, особенно там, где важны распознавание паттернов и прогнозирование:
Виртуальные ассистенты
Системы безопасности
Бизнес-аналитика
Рекомендательные системы
Применение глубокого обучения
Глубокое обучение лежит в основе недавних прорывов в ИИ, особенно в областях, требующих сложного распознавания паттернов:
Распознавание речи
Преобразование речи в текст, обеспечение работы виртуальных ассистентов с пониманием естественного языка.
Компьютерное зрение
Обнаружение объектов, распознавание лиц, анализ медицинских изображений с высокой точностью.
Автономные транспортные средства
Самоуправляемые автомобили анализируют видео и данные с датчиков в реальном времени для принятия навигационных решений.
Обработка естественного языка
Машинный перевод, анализ тональности, генерация текста с учётом контекста.
Генеративный ИИ
GPT-4, обеспечивающий работу ChatGPT, DALL-E, создающий изображения, базовые модели для генерации нового контента.
Диагностика в здравоохранении
Анализ медицинских сканов, прогнозирование исходов заболеваний, ускорение открытия лекарств.
Основные выводы
Понимание различий между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением важно для принятия обоснованных технологических решений и правильного использования терминологии.
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Глубокое обучение
В будущем, по мере роста объёмов данных и увеличения требований, глубокое обучение, как ожидается, продолжит играть ключевую роль в продвижении новых достижений в области ИИ. Синергия этих технологий откроет беспрецедентные возможности во многих отраслях.
