Искусственный интеллект и машины стали частью повседневной жизни, но это не значит, что мы хорошо их понимаем. Знаете ли вы разницу между машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI)?

Если вы надеетесь использовать один или другой в своем бизнесе, важно знать, на каком из них сосредоточиться. Машинное обучение и ИИ связаны, но это не одно и то же, и они не обязательно подходят для одних и тех же задач. Вы можете вывести свой бизнес на новый уровень, зная, когда выбрать машинное обучение или искусственный интеллект.

В этом руководстве вы узнаете все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте и машинном обучении, от того, что они из себя представляют, до того, чем они отличаются. Продолжайте читать, чтобы узнать, как эта современная технология может помочь вам и вашему бизнесу.

Машинное обучение против. искусственный интеллект: основы

Вот два простых, существенных определения этих разных понятий.

ИИ означает, что машины могут выполнять задачи интеллектуальным образом. Эти машины не просто запрограммированы на выполнение одного повторяющегося движения — они могут делать больше, адаптируясь к различным ситуациям.

Машинное обучение технически является ветвью ИИ, но оно более конкретно, чем общая концепция. Машинное обучение основано на идее, что мы можем создавать машины для обработки данных и обучаться сами по себе, без нашего постоянного наблюдения.

Давайте подробнее рассмотрим, что на самом деле означают эти два понятия и как они развивались.

В начале

Излишне говорить, что ИИ и машинное обучение появились относительно недавно. Понятия уходят корнями в определенные творческие личности из десятилетий, столетий и даже тысячелетий назад. Но только недавно эти мечты стали реальностью.

Концепция ИИ действительно закрепилась с появлением первых компьютеров. Разумеется, эти первые компьютеры не принимали никаких решений самостоятельно. Однако они были «логическими машинами», способными запоминать информацию и производить вычисления. Люди, создававшие эти машины, знали, что работают над созданием мозгоподобной машины.

Однако с тех пор технологии стали намного более продвинутыми, поэтому наши возможности по созданию мозгоподобных машин также расширились. За последние несколько десятилетий мы также лучше понимаем, как на самом деле работает наш собственный мозг.

Чем больше мы понимаем эти вещи, тем больше меняется подход к ИИ. Наши компьютеры теперь могут выполнять невероятно сложные вычисления, но разработки сейчас не сосредоточены на них. Вместо этого люди стремятся создать машины, которые могут принимать решения так же, как люди, и использовать эти решения для выполнения задач.

Типы ИИ

Есть две основные подкатегории ИИ. В первую очередь применяется ИИ. Это самая распространенная форма ИИ. Он включает в себя все, от интеллектуальных систем торговли акциями до автоматизированного вождения.

Обобщенный ИИ менее распространен, потому что его сложнее создать. В идеале обобщенный ИИ был бы способен справляться со всеми видами различных задач, как и люди. Хотя эти ИИ не распространены, многие исследователи добились успехов в области обобщенного ИИ.

Самое главное, что именно этот подраздел привел к развитию машинного обучения.

Рост машинного обучения

Машинное обучение развилось благодаря определенным прорывам в области ИИ.

Первый прорыв связан с осознанием того, что эффективнее научить компьютеры учиться, чем учить их выполнять все возможные задачи и давать им информацию, необходимую для выполнения этих задач.

Вторым крупным прорывом стало изобретение Интернета. Это привело к невиданному ранее огромному потенциалу хранения информации. Машины теперь могли просматривать объемы данных, к которым раньше они никогда не имели доступа из-за ограничений хранилища. На самом деле количество создаваемых данных слишком велико для обработки людьми.

Эти два прорыва показали, что вместо того, чтобы учить машины что-то делать, лучше было бы спроектировать их так, чтобы они «думали» сами, а затем предоставить им доступ к массе данных, доступных в Интернете, чтобы они могли учиться.

Роль нейронных сетей

Появление нейронных сетей стало важным для этого процесса обучения компьютеров думать как люди. Нейронные сети позволяют компьютерам более точно имитировать человеческий мозг, оставаясь при этом более быстрыми, точными и менее предвзятыми.

Нейронные сети — это тип компьютерной системы, предназначенной для классификации информации, как это делает наш собственный мозг. Например, нейронная сеть может просматривать изображения, распознавать в них элементы и классифицировать их в соответствии с тем, что они показывают.

Эти сети используют данные, к которым у них есть доступ, для принятия решений. Данные не позволяют им быть абсолютно точными, но они могут принимать решения, основываясь на том, что, скорее всего, будет правильным.

Самое главное, эти системы включают в себя петлю обратной связи для «обучения». Машина может выяснить, были ли ее решения правильными, а затем изменить свой подход, чтобы в следующий раз добиться большего успеха.

Что может машинное обучение?

Возможности этих систем кажутся почти безграничными.

Уже сейчас машинное обучение позволяет компьютерам смотреть текст и определять, является ли содержание положительным или отрицательным. Они могут выяснить, вызывает ли песня больше грусти, чем радости. Некоторые из этих машин могут даже создавать свои собственные композиции на темы, основанные на прослушанном произведении.

Одним из основных применений машинного обучения является общение с людьми. Область искусственного интеллекта, называемая обработкой естественного языка, активно использует машинное обучение. Когда-нибудь это позволит компаниям предлагать автоматизированное обслуживание клиентов, которое так же полезно, как и поддержка клиентов людьми.

Машинное обучение против. искусственный интеллект: что подходит именно вам?

И AI, и ML могут иметь ценные бизнес-приложения. Определение того, какой из них лучше всего подходит для вашей компании, зависит от ваших потребностей.

Эти системы могут предложить много замечательных приложений, но машинное обучение в последнее время получило гораздо большую известность, поэтому многие компании сосредоточились на этом источнике решений. Однако ИИ также может быть полезен для многих более простых приложений, не требующих постоянного обучения.