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
- Определение машинного обучения
- Что объединяет ИИ и МО?
- В чем отличия между ИИ и МО?
- Совместное использование ИИ и МО
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.
