Штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання

У сучасну технологічну епоху терміни штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання стають дедалі поширенішими. Багато хто навіть використовує їх як синоніми, але насправді це три тісно пов’язані, але різні поняття.

Наприклад, коли у 2016 році AlphaGo від Google переміг чемпіона з гри Го Лі Седоля, медіа по черзі використовували терміни штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання для опису цієї перемоги. Насправді штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання всі сприяли успіху AlphaGo, але вони не є одним і тим самим.

Ця стаття допоможе вам чітко зрозуміти відмінності між штучним інтелектом, машинним навчанням та глибинним навчанням, а також їхні взаємозв’язки. Давайте дослідимо деталі разом із INVIAI !

Що таке штучний інтелект (ШІ)?

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

Іншими словами, ШІ охоплює всі методи, що дозволяють комп’ютерам виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як розв’язання проблем, прийняття рішень, сприйняття навколишнього середовища, розуміння мови тощо. ШІ не обмежується методами навчання на основі даних, а також включає системи на основі правил або знань, запрограмовані людьми.

Категорії ШІ

Візуалізація концепції штучного інтелекту

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (МН) — це підмножина ШІ, що зосереджена на розробці алгоритмів і статистичних моделей, які дозволяють комп’ютерам навчатися на даних і поступово підвищувати точність без явного покрокового програмування. Замість того, щоб люди писали всі інструкції, алгоритми МН аналізують вхідні дані, щоб виявити закономірності та робити прогнози або приймати рішення при зустрічі з новими даними.

Область досліджень, що дає комп’ютерам здатність навчатися без явного програмування.

— Артур Самуель, 1959

Типи машинного навчання

Робочий процес і процес машинного навчання

Що таке глибинне навчання?

Глибинне навчання (ГН) — це спеціалізована галузь машинного навчання, яка використовує багатошарові штучні нейронні мережі для навчання на даних.

Термін «глибинне» відноситься до мереж із багатьма прихованими шарами (зазвичай більше трьох) — ця багатошарова структура дозволяє моделі вивчати складні ознаки на високих рівнях абстракції. Глибинне навчання натхненне функціонуванням людського мозку, де штучні «нейрони» з’єднані для імітації біологічних нейронних мереж.

Вимоги та переваги

Архітектура нейронної мережі глибинного навчання

Взаємозв’язок між ШІ, МН та ГН

Розуміння ієрархічного зв’язку між цими технологіями є ключовим: Глибинне навчання ⊂ Машинне навчання ⊂ Штучний інтелект. ШІ — це найширша галузь, машинне навчання — підмножина ШІ, а глибинне навчання — частина машинного навчання.

Ієрархічний зв’язок між ШІ, МН та ГН

Основні відмінності між ШІ, МН та ГН

Хоча між ними існує ієрархічний зв’язок, ШІ, МН та ГН мають чіткі відмінності за сферою застосування, принципами роботи та технічними вимогами. Розглянемо ключові відмінності:

Порівняльний огляд характеристик ШІ, МН та ГН

Відповідні сфери застосування

Практичні застосування ШІ, МН та ГН

Щоб краще зрозуміти відмінності, розглянемо типові приклади застосування кожної технології в реальних сценаріях:

Застосування в реальному світі технологій ШІ, МН та ГН

Основні висновки

Розуміння відмінностей між штучним інтелектом, машинним навчанням та глибинним навчанням є необхідним для прийняття обґрунтованих технологічних рішень і правильного використання термінології.

У майбутньому, зі зростанням обсягів даних і вимог, очікується, що глибинне навчання продовжить відігравати ключову роль у розвитку нових досягнень у сфері ШІ. Синергія між цими технологіями відкриє безпрецедентні можливості в різних галузях.