Многие люди часто путают понятия, когда речь идет о технологиях будущего, особенно когда речь идет об искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО). Многие люди используют эти слова как синонимы, но есть важное различие, которое они должны понимать.
Искусственный интеллект — это очень широкая область, в которой цель состоит в том, чтобы создать машины, способные выполнять задачи, требующие человеческого ума. Это общая концепция «разумных» систем, и машинное обучение является наиболее распространенным методом достижения этой цели в настоящее время. Если ИИ — это мечта об умном помощнике, то МО — это инструмент, который позволяет компьютеру учиться на примерах, чтобы воплотить эту мечту.
Как такие системы «учатся»? Вместо того, чтобы навязывать жесткие правила, как в старых программах, компьютеру показывают множество данных. Например, чтобы программа научилась различать кошек от собак, она «кормится» тысячами помеченных фотографий. Система сама находит закономерности и шаблоны в этих снимках и постепенно учится делать выводы сама, не получая подсказки от каждого нового изображения.
В результате машинное обучение стало движущей силой современного искусственного интеллекта, которое позволяет системам распознавать речь, предлагать фильмы или предсказывать погоду, постоянно улучшаясь по мере получения новых данных. Понимание этой разницы важно для ориентации в мире быстро развивающихся технологий.
Что такое искусственный интеллект
Давайте поймем, что такое искусственный интеллект. Термин «искусственный интеллект» — это очень широкий термин, описывающий способность машины выполнять сложные интеллектуальные задачи. Когда-то мы рассматривали калькуляторы как форму ИИ, но сейчас он более близок к настоящему интеллекту.
Вообще говоря, искусственный интеллект — это все, что может имитировать способность человека принимать решения. Например, банки используют ИИ для анализа рынков и оценки рисков на основе набора правил; электронная почта использует эту систему для обнаружения спама; и навигационные приложения используют ИИ, чтобы предложить самый быстрый маршрут к месту назначения в зависимости от пробок и других факторов.
Все виртуальные системы должны быть обучены, но чем больше они получают знаний, тем быстрее они будут развиваться сами.
Может ли ИИ заменить человека
Хотя искусственный интеллект может имитировать способность людей принимать решения, это не означает, что он учится на собственном опыте. Все примеры, которые были приведены, показывают, что подобные системы могут справляться только с одной или двумя задачами и не могут выполнять ничего за пределами своей области знаний. Например, представьте себе, что вы просите беспилотный автомобиль выиграть партию в шахматы у гроссмейстера. Это просто невозможно, потому
Общий искусственный интеллект (AGI) обладает способностью моделировать человеческий разум для обучения и выполнения различных задач, таких как создание произведений искусства, обсуждение различных тем и многое другое.
Согласно некоторым исследователям, мы добились значительных успехов в создании первой системы AGI с GPT-4. Даже без специального обучения он может использовать логические рассуждения для ответов на гипотетические вопросы. Кроме того, хотя он изначально предназначен для работы в качестве большой языковой модели, он также может писать коды, решать математические задачи и выполнять другие задачи.
Таким образом, Chat-GPT создает описание изображения, которое отправляется по ссылке. Несмотря на то, что есть замечания, он даже дает эмоциональный оттенок.
Тем не менее, следует помнить, что искусственный интеллект не может полностью заменить человека. Даже самые совершенные системы, не имеющие разума или сознания, не обладают чувствами, эмоциями или интуицией, а также не обладают способностью делать что-то без инструкций, в том числе совершать ошибки.
Общее понятие искусственного интеллекта включает в себя машины, способные выполнять функции, сходные с человеческими, такие как распознавание речи и принятие решений. Одним из способов достижения искусственного интеллекта является машинное обучение. Это означает, что компьютер «учится» на примерах, таких как люди, на опыте, вместо того чтобы заранее прописывать все правила. Например, используя сотни или тысячи примеров, он сам находит закономерности
Что такое машинное обучение
Можно предположить, что машинное обучение является одной из разновидностей ИИ, потому что оно сосредоточено на обучении компьютера отслеживать закономерности в данных, извлекать их функции и делать прогнозы на основе совершенно новых входных данных.
В настоящее время одним из наиболее распространенных методов создания искусственного интеллекта является машинное обучение. Пример Google Lens поможет вам понять, как он работает. Это приложение использует камеру смартфона для идентификации объектов в реальном мире. Если вы укажете на птицу, она определит правильный вид и даже покажет вам аналогичные изображения.
Google запустила алгоритмы машинного обучения на больших данных с помеченными изображениями, чтобы это работало. Многие из них были птицами, которые анализировал алгоритм. Впоследствии были обнаружены закономерности, такие как цвет, форма и даже детали, такие как крылья и клюв. Все это сделано для одной цели: отличить птицу от других животных.
Вы можете увидеть собаку с помощью Google Lens.
Чем отличаются методы машинного обучения
Как вы, возможно, уже догадались, точность машинного обучения увеличивается с увеличением объема данных, используемых для обучения. Однако хорошая модель машинного обучения может быть создана не только с использованием огромных объемов данных. Это связано с тем, что понятие машинного обучения разделено на много различных типов.
В этом случае оператор помогает системе разделить изображения. Например, у него есть папки с изображениями львов и лягушек. Оператор контролирует и исправляет ошибки системы, чтобы она понимала и научилась их понимать.
Система обучения без оператора также использует обратный режим обучения и использует немаркированный набор данных. Это означает, что алгоритм машинного обучения должен находить закономерности и делать собственные выводы, но это не проблема при достаточно большом наборе данных.
Есть также система обучения с подкреплением, при которой машина учится делать правильные прогнозы на основе вознаграждения, которое она получает за свои действия. Например, она может научиться играть в шахматы, делая случайные действия на доске, прежде чем понять последствия неудачных ходов, чтобы в конечном итоге научиться играть в целые игры, не проигрывая ни разу.
Что касается современных технологий, Гари Каспаров уже проиграл простейшему по современным меркам компьютеру.
Не забывайте также о трансферном обучении, методе машинного обучения, который использует предварительно обученную модель и улучшает ее способность выполнять другие задачи. Например, это может помочь модели, которая уже знает, как выглядит человек, идентифицировать конкретные лица; это может быть полезно в системах наблюдения или распознавания лиц на смартфонах.
Алгоритмы машинного обучения в настоящее время обладают способностью обрабатывать чрезвычайно большие объемы данных. Например, ChatGPT был обучен почти половине терабайта текста.
Присоединяйтесь к нaм в Telegram!
В конце концов, целью искусственного интеллекта является создание умных машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого мышления. Это глобальная цель, подобная покорению космоса, и одним из самых эффективных и популярных в настоящее время инструментов для достижения этой цели является машинное обучение.
Их «обучение» тоже отличается. Традиционный ИИ обычно следует жестким правилам (например, шахматному движку старого образца), но машинное обучение учится на данных. Мы не говорим программе, как именно отличить кошку от собаки, а смотрим тысячи фотографий, и алгоритм сам находит закономерности и создает свои собственные «правила» для решения задачи.
Таким образом, одно без другого в современном мире практически не существует. Основным двигателем прогресса в искусственном интеллекте сегодня является развитие машинного обучения. Понимание этой разницы помогает нам лучше ориентироваться в новостях о технологиях и лучше понимать возможности умных систем, окружающих нас.
