ИИ против машинного обучения: в чем различия?

В современном мире часто можно услышать термины«искусственный интеллект»и«машинное обучение», часто взаимозаменяемые. Понимание разницы между искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО) имеет решающее значение, особенно для неспециалистов, поскольку оно проясняет ценность и потенциальные применения ИИ и МО, а также их роль в продвижении инноваций в различных отраслях.

Оглавление

• Что такое искусственный интеллект?
• Что такое машинное обучение?
• Связь между ИИ и машинным обучением
• Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения
• Проблемы с искусственным интеллектом и машинным обучением
• Реальные применения искусственного интеллекта и машинного обучения

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, призванная воспроизвести процесс обучения и функционирования человеческого разума. В отличие от традиционных компьютерных программ, ИИ может решать проблемы, используя алгоритмы или логические рассуждения. Большинство современных систем искусственного интеллекта способны обучаться и адаптироваться независимо, без участия человека. ИИ включает в себя инструменты различной сложности: от простых чат-ботов до беспилотных автомобилей.

Типы ИИ

ИИ обычно делят на три категории в зависимости от его способности обобщать и моделировать человеческий интеллект.

• Узкий ИИ:это специализированный ИИ для конкретных задач, например алгоритм рекомендаций для потоковой платформы.
• Общий ИИ:ИИ, способный понимать, учиться и использовать знания по широкому кругу предметов, подобно людям. К ним относятся инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Google Gemini.
• Сверхразумный ИИ:сюда входит гипотетический ИИ, который может превосходить человеческие возможности и превосходить людей практически во всех областях.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (МО) — это подмножество ИИ, которое использует данные и статистику, чтобы позволить компьютерам учиться на многочисленных примерах и без явного программирования. Имея достаточное количество высококачественных данных и правильный алгоритм обучения, компьютер выбирает закономерности в обучающих данных, чтобы изучить новые возможности. Общие алгоритмы включают линейную и логистическую регрессию, деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов, каждый из которых служит различным целям в зависимости от данных и желаемого результата.

Виды машинного обучения

Модели машинного обучения классифицируются по способу, которым они изучают закономерности на основе обучающих данных.

• Обучение под учителем: модель учится на основе размеченных данных, чтобы делать прогнозы, например, прогнозировать цены на жилье на основе площади в квадратных футах. Примеры включают фильтрацию спама по электронной почте и прогнозирование неплатежей по кредитам.
• Обучение без учителя. Модель пытается выявить закономерности в немаркированных данных, таких как сегменты клиентов. Примеры включают сегментацию клиентов и обнаружение сетевых аномалий.
• Обучение с подкреплением: агент учится, взаимодействуя со своей средой, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. Примеры включают робототехнику или системы искусственного интеллекта, предназначенные для игр, такие как AlphaGo.

Другие подходы расширяют или объединяют три основных типа ОД. При полуконтролируемом обучении модель обучается на небольшом объеме размеченных данных с большим пулом неразмеченных данных, чтобы сделать обучение более эффективным. При самостоятельном обучении модели учатся создавать свои собственные метки, используя немаркированные данные, что полезно, когда маркированных данных мало или они недоступны.

Связь между ИИ и МО

Искусственный интеллект и машинное обучение — это разные, но взаимосвязанные концепции. Понимание различий между ними имеет решающее значение для понимания того, как они функционируют индивидуально и вместе.

По сути, машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое предоставляет системам искусственного интеллекта методы адаптации и обучения на основе своего опыта. Например, виртуальные помощники, такие как Siri или Google Assistant, представляют собой системы искусственного интеллекта, которые используют алгоритмы машинного обучения для понимания речевых шаблонов и выдачи соответствующих ответов с течением времени.

Важно отметить, что хотя все машинное обучение подпадает под действие искусственного интеллекта, не весь искусственный интеллект предполагает машинное обучение. ИИ также может включать в себя другие подходы, такие как системы, основанные на правилах, и экспертные системы, которые не полагаются на обучение на данных.

Теперь, когда вы понимаете разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением, давайте рассмотрим некоторые из многочисленных применений этих технологий.

Преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение предлагают множество преимуществ в различных отраслях, повышая эффективность, обеспечивая более глубокий анализ данных, обеспечивая персонализацию и помогая снизить затраты.

Эффективность и автоматизация

Искусственный интеллект и машинное обучение могут выполнять повторяющиеся и трудоемкие задачи гораздо быстрее и эффективнее, чем люди. Например, искусственный интеллект и машинное обучение могут автоматизировать важные, но трудоемкие задачи, такие как ввод данных или классификация документов. Такое повышение эффективности может освободить работников, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегической и творческой деятельности, что приведет к значительной экономии времени и повышению производительности.

Анализ данных

Искусственный интеллект и машинное обучение невероятно эффективны при обнаружении закономерностей в больших и сложных наборах данных, которые людям может быть нелегко обнаружить. Используя сложные алгоритмы, модели машинного обучения могут находить корреляции, прогнозировать будущие тенденции и извлекать из данных полезную информацию. Эта возможность принятия решений на основе данных очень полезна, когда данные имеют высокую сложность, что часто встречается в таких областях, как финансы, маркетинг и здравоохранение.

Персонализация

Анализируя данные об индивидуальных предпочтениях, искусственный интеллект и машинное обучение могут предоставить пользователям персонализированный опыт. Например, системы искусственного интеллекта используются для предложения фильмов на Netflix и рекомендаций продуктов на Amazon. Такой персонализированный подход способствует привлечению клиентов и повышает их удовлетворенность.

Снижение затрат

Искусственный интеллект и машинное обучение могут снизить эксплуатационные расходы за счет снижения потребности в человеческом труде в определенных областях. Например, чат-боты сводят к минимуму потребность в больших группах поддержки, обеспечивая автоматизированное обслуживание клиентов. В производстве решения для прогнозного обслуживания на основе искусственного интеллекта могут выявлять проблемы с оборудованием до того, как они станут проблематичными, помогая предприятиям избежать дорогостоящих простоев и ремонтов.

Проблемы с искусственным интеллектом и машинным обучением

Несмотря на свои многочисленные преимущества, искусственный интеллект и машинное обучение также создают проблемы, которые необходимо решить, чтобы полностью реализовать их потенциал.

Зависимость данных

Для эффективной работы системам искусственного интеллекта и машинного обучения необходимы большие объемы высококачественных данных. Без достаточного количества данных моделям сложно точно изучить закономерности, что приводит к низкой производительности или ненадежным прогнозам. В областях, где сбор данных затруднен или где проблемы конфиденциальности ограничивают доступность данных, это требование может стать серьезным препятствием на пути успешного внедрения и внедрения систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Предвзятость и справедливость

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут наследовать предвзятость обучающих данных, что приводит к дискриминационным и несправедливым результатам. Системы, обученные на предвзятых данных, могут иметь негативные последствия в реальном мире, особенно в таких областях, как прием на работу или правоохранительная деятельность, где справедливое принятие решений имеет решающее значение. Использование разнообразных наборов данных и внедрение методов смягчения предвзятости может помочь системам искусственного интеллекта и машинного обучения оставаться беспристрастными и справедливыми.

Сложность

Разработка, поддержка и интерпретация моделей искусственного интеллекта и машинного обучения — это сложная задача и специализированная дисциплина. Модели искусственного интеллекта и машинного обучения, как известно, сложны для понимания, особенно системы глубокого обучения, которые могут вести себя как «черный ящик» или система, входы и выходы которой видны, но не ее внутренний механизм. Эта сложность может затруднить внедрение и внедрение решений искусственного интеллекта, если в организации нет экспертов.

Этические проблемы

Как и любая новая мощная технология в любую эпоху, искусственный интеллект и машинное обучение также создают серьезные этические проблемы, связанные с конфиденциальностью, наблюдением и увольнением. Модели обучения на пользовательских данных могут нарушить личную конфиденциальность, а автоматизация рабочих мест может привести к безработице в секторах, ранее невосприимчивых к таким нарушениям. Баланс между преимуществами искусственного интеллекта и машинного обучения и этическими соображениями имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы общество получало максимальную выгоду, не испытывая при этом неоправданного вреда.

Реальные применения искусственного интеллекта и машинного обучения

Трансформационное влияние искусственного интеллекта и машинного обучения неоспоримо в большинстве отраслей, но наиболее заметные краткосрочные последствия наблюдаются в здравоохранении, банковском деле и производстве.

Здравоохранение

В здравоохранении искусственный интеллект и машинное обучение помогают решать важные задачи, такие как прогнозирование результатов лечения пациентов и диагностика заболеваний. Например, инструменты искусственного интеллекта используются для анализа медицинских изображений, чтобы помочь врачам обнаружить заболевание на ранней стадии. ИИ также может помочь медицинским работникам создавать персонализированные планы лечения на основе данных пациентов.

Банковское дело

Банковский сектор использует искусственный интеллект и машинное обучение для повышения безопасности и эффективности. Например, искусственный интеллект используется для обнаружения мошенничества путем выявления и маркировки необычных моделей транзакций в режиме реального времени. Банки также используют модели МО для анализа финансовых данных потребителей в рамках процесса кредитного скоринга.

Производство

Искусственный интеллект и машинное обучение используются в производстве для прогнозирования отказов оборудования и оптимизации обслуживания. Системы искусственного интеллекта постоянно контролируют оборудование на предмет признаков приближающегося сбоя, что помогает производителям предотвратить непредвиденные простои.