Автор: Волнянский А.
Багато людей вважають терміни «штучний інтелект» та «машинне навчання» синонімами, але це не так. Розповідаємо, чим відрізняються ці дві технології та для вирішення яких завдань використовуються як окремо, так і спільно.
Існує кілька визначень даних технологій, але ми виберемо ті з них, які найкраще підкреслюють різницю між ними.
- Визначення штучного інтелекту
- Визначення машинного навчання
- Що поєднує ШІ та МО?
- У чому різниця між ШІ та машинним навчанням?
- Спільне використання ШІ та МН
Визначення штучного інтелекту
Штучний інтелект (ШІ) — це спеціалізоване програмне забезпечення, яке для виконання складних завдань імітує когнітивні здібності людини, а саме її здатність навчатися, розмірковувати та аналізувати інформацію. ШІ, як і людина, може приймати рішення, робити переклади текстів, аналізувати історичні дані та багато іншого, на що раніше було здатне лише людське мислення. Іншими словами, штучним інтелектом можна назвати набір програмних інструментів, які змушують обчислювальні машини поводитися розумно, як людина.
Водночас значна частина завдань штучного інтелекту виконується з допомогою машинного навчання.
Визначення машинного навчання
Машинне навчання (МН) — це різновид штучного інтелекту, який використовує результати навчання на наборах даних для створення моделей, здатних виконувати складні завдання. Замість програмування МО використовує алгоритми, щоб аналізувати дані, навчатись на них та приймати обґрунтовані рішення. У міру навчання та збільшення кількості даних алгоритми стають все більш точними, тобто чим більше даних буде використано у процесі, тим кращою та ефективнішою буде модель.
У багатьох випадках програмі машинного навчання надають багато вхідних даних (наприклад, зображень, текстів, повідомлень), де вона знаходить спільні патерни та виявляє закономірності. Такий метод машинного навчання називається «навчання з учителем». Існують і інші підходи: «навчання з частковою участю вчителя», «навчання без вчителя» (воно ж «навчання без нагляду») та «навчання з підкріпленням».
Що поєднує ШІ та МО?
З визначень видно, що машинне навчання є підмножиною, одним із компонентів штучного інтелекту, тобто вони відрізняються, але при цьому тісно пов’язані. ШІ — ширше поняття, що визначає здатність комп’ютерної системи думати, міркувати та діяти як людина. Водночас МН — один із напрямків ШІ, що дозволяє комп’ютерній системі навчатися на даних та приймати рішення, що базуються на результатах навчання. Крім машинного навчання до поняття ШІ входить також глибоке навчання (Deep Learning), робототехніка, обробка природної мови (NLP) та інші напрями.
Взаємозв’язок штучного інтелекту з машинним навчанням та іншими дисциплінами наочно представлений на цій схемі:
У чому штучний інтелект та машинне навчання ще перетинаються?
- Керуються даними: ШІ використовує їх для прийняття обґрунтованих рішень, а МН — для навчання та моделей.
- Автоматизація: обидві технології в кінцевому підсумку дозволяють автоматизувати завдання, які зазвичай виконує людина.
- Постійне вдосконалення: чим більше даних у розпорядженні ШІ та МН, тим більш точними будуть результати їхньої роботи.
- Вимоги до ресурсів: обидві технології потребують великих обчислювальних потужностей.
У чому різниця між ШІ та машинним навчанням?
Основна відмінність у тому, що машинне навчання аж ніяк не імітує людський інтелект, а займається виявленням закономірностей у даних. У МН більш вузька, специфічна сфера застосування: створення прогнозних моделей, водночас як у ШІ набагато більше можливостей для використання у вирішенні різних завдань.
Крім цього, відмінності між МН та ШІ виражаються в наступному:
- Кінцеві цілі: ШІ має імітувати людський інтелект, а МН — навчатись на даних, щоб давати точні прогнози.
- Процес навчання: для ШІ навчання не обов’язкове, чого не скажеш про МН — тут процес навчання безперервний.
- Вимога до даних: МН для навчання потрібні структуровані дані, причому ця властивість має вирішальне значення для точності прогнозування, а ШІ висуває різні вимоги до даних залежно від специфіки завдання та складності алгоритму.
- Участь людини: в ШІ людина часто встановлює певні правила і вручну налаштовує інтелектуальну систему, тоді як у МН втручання незначне (максимальна автоматизація роботи).
- Вихідні дані: у випадку з ШІ сильно відрізняються залежно від конкретної задачі, в МН — це числові дані або класифікації.
Спільне використання ШІ та МН
У деяких завданнях є сенс використовувати і штучний інтелект, і машинне навчання. Наприклад, це може принести певний ефект тоді, коли необхідно:
- проаналізувати великі обсяги структурованих та неструктурованих даних;
- скоротити кількість помилок, спричинених людським фактором;
- забезпечити більш швидке та точне прийняття рішень на основі даних;
- інтегрувати прогнозну аналітику у бізнес-процеси.
Впровадження штучного інтелекту та машинного навчання дозволяє компаніям переосмислити користь від даних та навчитися використовувати їх для підвищення ефективності, покращення процесу прийняття рішень та якості обслуговування клієнтів.
Експерт Colobridge:
«Хоч машинне навчання по суті є складовою штучного інтелекту, говорити про їхнє спільне використання цілком коректно. Поєднання машинного навчання та штучного інтелекту ми часто спостерігаємо в різних сферах. Наприклад, в охороні здоров’я може бути аналіз медичних даних пацієнтів, прогнозування результатів лікування, прискорення розробки нових лікарських засобів. На виробництві — моніторинг обладнання та виявлення потенційних проблем у майбутньому, підвищення експлуатаційної ефективності. У ритейлі — прогнозування попиту, складання персоналізованих рекомендацій. А у фінтеху — аналіз ризиків, виявлення випадків шахрайства. У кожному з цих випадків свою роль відведено як ШІ, так і МН, які до того ж можуть працювати з іншими дисциплінами — наприклад, математичною статистикою та аналітикою».
Якщо ваша організація тільки планує впровадити ШІ в бізнес-процеси, вам необхідний надійний технологічний партнер з релевантною експертизою та досвідом — це дозволить знизити початкові витрати та отримати результат вже найближчим часом. Дізнайтесь у Colobridge, яке рішення максимально відповідатиме потребам вашого бізнесу і які обчислювальні ресурси для цього необхідні.
