Будущее сегодня

В чем разница между ИИ и машинным обучением и почему это важно?

Автор: Волнянский А.

Многие люди считают термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» синонимами, но это не так. Рассказываем, чем отличаются эти две технологии и для решения каких задач используются как по отдельности, так и совместно. 

Существует несколько определений данных технологий, но мы выберем те из них, которые лучше всего подчеркивают различия между ними. 

Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это специализированное программное обеспечение, которое для выполнения сложных задач имитирует когнитивные способности человека, а именно его способность обучаться, рассуждать и анализировать информацию. ИИ, как и человек, может принимать решения, делать переводы текстов, анализировать исторические данные и многое другое, на что ранее было способно только человеческое мышление. Другими словами, искусственным интеллектом можно назвать набор программных инструментов, которые заставляют вычислительные машины вести себя разумно как человек. 

В то же время значительная часть задач искусственного интеллекта выполняется с помощью машинного обучения.

Определение машинного обучения

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует результаты обучения на наборах данных для создания моделей, способных выполнять сложные задачи. Вместо программирования МО использует алгоритмы, чтобы анализировать данные, обучаться на них и принимать обоснованные решения. По мере обучения и увеличения количества данных алгоритмы становятся все более точными, то есть чем больше данных будет использовано в процессе, тем лучше и эффективнее будет модель. 

Во многих случаях программе машинного обучения предоставляют много входных данных (например, изображений, текстов, сообщений), в которых она находит общие паттерны и выявляет закономерности. Такой метод машинного обучения называется «обучение с учителем». Существуют и другие подходы: «обучение с частичным участием учителя», «обучение без учителя» (оно же «обучение без присмотра») и «обучение с подкреплением». 

Что объединяет ИИ и МО?

Из определений видно, что машинное обучение является подмножеством, одним из компонентов искусственного интеллекта, то есть они отличаются, но при этом тесно связаны. ИИ — более широкое понятие, которое определяет способность компьютерной системы думать, рассуждать и действовать как человек. В то же время МО — одно из направлений ИИ, позволяющее компьютерной системе обучаться на данных и принимать решения, основанные на результатах обучения.  Помимо МО в понятие ИИ входит также глубокое обучение (Deep Learning), робототехника, обработка естественного языка (NLP) и другие направления. 

Взаимосвязь искусственного интеллекта с машинным обучением и другими дисциплинами наглядно представлена на этой схеме:

В чем искусственный интеллект и машинное обучение еще пересекаются?

  • Руководствуются данными: ИИ использует их для принятия обоснованных решений, а МО – для обучения и моделей.
  • Автоматизация: обе технологии в конечном счете позволяют автоматизировать задачи, которые обычно выполняет человек.
  • Постоянное совершенствование: чем больше данных в распоряжении ИИ и МО, тем более точными будут результаты их работы.
  • Требовательность к ресурсам: обе технологии нуждаются в больших вычислительных мощностях. 

В чем отличия между ИИ и МО?

Основное отличие заключается в том, что машинное обучение никаким образом не имитирует человеческий интеллект, а занимается выявлением закономерностей в данных. У МО более узкая, специфичная сфера применения: создание прогнозных моделей, в то время как у ИИ гораздо больше возможностей для использования в решении самых разных задач. 

Кроме этого, отличия между МО и ИИ выражаются в следующем:

  • Конечные цели: ИИ должен имитировать человеческий интеллект, а МО — обучаться на данных, чтобы давать точные прогнозы. 
  • Процесс обучения: для ИИ обучение не является обязательным, чего не скажешь про МО — здесь процесс обучения непрерывный.
  • Требование к данным: МО для обучения нужны структурированные данные, причем это свойство имеет решающее значение для точности прогнозирования, а ИИ выдвигает разные требования к данным в зависимости от специфики задачи и сложности алгоритма.
  • Участие человека: в ИИ человек зачастую устанавливает определенные правила и вручную настраивает интеллектуальную систему, в то время как в МО вмешательство человека незначительное (максимальная автоматизация работы). 
  • Выходные данные: в случае с ИИ сильно отличаются в зависимости от конкретной задачи, в МО — это обычно числовые данные или классификации. 

Совместное использование ИИ и МО

В некоторых задачах действительно есть смысл использовать и искусственный интеллект, и машинное обучение.  Например, это может принести определенный эффект тогда, когда необходимо:

  • проанализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных;
  • сократить количество ошибок, вызванных человеческим фактором; 
  • обеспечить более быстрое и точное принятие решений на основе данных;
  • интегрировать прогнозную аналитику в бизнес-процессы. 

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет компаниям переосмыслить пользу от данных и научиться использовать их для повышения эффективности, улучшения процесса принятия решений и качества обслуживания клиентов. 

Эксперт Colobridge:

«Хотя машинное обучение по сути является составляющей искусственного интеллекта, говорить об их совместном использовании вполне корректно. Сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта мы часто наблюдаем в самых разных сферах. Например, в здравоохранении это может быть анализ медицинских данных пациентов, прогнозирование результатов лечения, ускорение разработки новых лекарственных препаратов. На производстве — мониторинг оборудования и выявления потенциальных проблем в будущем, повышение эксплуатационной эффективности. В ритейле — прогнозирование спроса, составление персонализированных рекомендаций. А в финтехе — анализ рисков, выявление случаев мошенничества. В каждом из этих случаев своя роль отведена как ИИ, так и МО, которые к тому же могут работать с другими дисциплинами — например, математической статистикой и аналитикой». 

Если ваша организация только планирует внедрить ИИ в бизнес-процессы, вам необходим надежный технологический партнер с релевантной экспертизой и опытом — это позволит снизить первоначальные затраты и получить результат уже в ближайшее время. Узнайте в Colobridge, какое решение будет максимально соответствовать потребностям вашего бизнеса и какие вычислительные ресурсы для этого необходимы. 

Помогите нам стать лучше!

Пожалуйста, оцените этот материал, нажав на звёздочки ниже.

Средний рейтинг 0 / 5. Количество оценок: 0

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Back to top button