Різниця між AI, Machine Learning і Deep Learning

Зміст

Штучний Інтелект, Машинне Навчання та Глибоке Навчання: Розбираємося в Термінах

Сучасний світ стрімко змінюється під впливом таких інноваційних технологій, як штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (МН) та глибоке навчання (ГН).

Компанії по всьому світу активно використовують ці концепції для розробки інтелектуальних систем, що здатні спростити наше життя та підвищити ефективність багатьох процесів.

Штучний інтелект (AI) – це широке поняття, що охоплює створення інтелектуальних машин. Машинне навчання (ML) є підгалуззю AI, яка дозволяє створювати додатки на основі даних, а глибоке навчання (DL), в свою чергу, є частиною машинного навчання, що використовує складні алгоритми для навчання моделей на великих масивах даних.

Ці технології відіграють ключову роль у багатьох галузях, де важливим є забезпечення унікального та персоналізованого досвіду для користувачів.

Оскільки ці концепції тісно пов’язані, багато людей часто плутають поняття штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання, вважаючи їх взаємозамінними. Проте важливо розуміти, що вони мають свої відмінності та застосування.

У цій статті ми розглянемо, в чому полягає схожість та відмінності між цими технологіями, щоб краще зрозуміти їх сутність та можливості.

Тож, заглибимося у цю тему.

ШІ, МН та ГН: Що це таке?

AI, ML та Deep Learning мають певні спільні риси, проте відрізняються за своїм обсягом, методами роботи та функціональністю.

Розглянемо кожну з цих концепцій окремо, щоб з’ясувати їх сутність та застосування в сучасному житті.

Що таке штучний інтелект (AI)?

Інтелект – це не просто набір навичок, а скоріше здатність швидко вчитися та адаптуватися до нових ситуацій. Людина використовує свій інтелект, навчаючись, здобуваючи освіту та досвід роботи.

Створення машин, здатних імітувати людський інтелект, є метою штучного інтелекту (ШІ). Багато IT-компаній використовують ШІ для розробки автономних машин, що здатні діяти подібно до людей. Ці машини навчаються на основі аналізу людської поведінки та виконують різноманітні завдання, використовуючи складні алгоритми.

Простіше кажучи, ШІ – це комп’ютерна система, розроблена для керування іншими комп’ютерними системами. Перші цифрові комп’ютери з’явилися в 1940-х роках, а концепція штучного інтелекту – у 1950-х роках.

На сьогоднішній день ШІ використовується у багатьох сферах, таких як прогнозування погоди, обробка зображень, пошукова оптимізація, медицина, робототехніка, логістика та онлайн-пошук. З огляду на поточні можливості, штучний інтелект можна поділити на чотири основні типи:

Реактивні машини ШІ
ШІ з обмеженою пам’яттю
Теорія розуму ШІ
Самосвідомий ШІ

Наприклад, голосові помічники, такі як Siri чи Alexa, аналізують людську мову, розуміють її зміст та миттєво надають відповіді. Це стає можливим завдяки технологіям ШІ.

Інші приклади застосування включають безпілотні транспортні засоби, роботизовані системи, машинний переклад, розпізнавання мовлення тощо.

Що таке машинне навчання (ML)?

Для початку варто розібратися з концепцією інтелектуального аналізу даних. Інтелектуальний аналіз даних використовує математичні методи для виявлення закономірностей та тенденцій у великих масивах даних.

Організації можуть використовувати великі обсяги даних для вдосконалення методів машинного навчання. ML пропонує новий підхід до створення алгоритмів на основі даних. Це техніка, що автоматично витягує необхідні дані для прийняття бізнес-рішень.

МН дозволяє розробляти машини, які можуть отримувати певні дані з бази та видавати цінні результати без використання спеціального коду. Таким чином, ML забезпечує більш ефективний спосіб прогнозування на основі отриманої інформації.

Отже, ML навчається на даних та алгоритмах, щоб зрозуміти, як виконувати певні завдання. Це підгалузь штучного інтелекту.

Наприклад, у соціальних мережах, таких як Instagram, ми бачимо рекомендації продуктів. Веб-сайти відстежують нашу поведінку на основі попередніх пошукових запитів або покупок, ML обробляє ці дані та пропонує нам товари, що відповідають нашим інтересам.

Багато галузей використовують машинне навчання для виявлення, усунення та діагностики аномальної поведінки програм у реальному часі. МН застосовується у різних сферах, від простих програм розпізнавання облич до великих пошукових систем.

Що таке глибоке навчання (Deep Learning)?

Якщо порівнювати штучний інтелект з інтелектом людини, то глибоке навчання можна порівняти з нейронами в людському мозку. Це складніша техніка, ніж машинне навчання, оскільки використовує глибокі нейронні мережі.

У глибокому навчанні використовується багаторівневий підхід. Мережа складається з вхідного рівня для отримання даних, прихованого рівня для пошуку прихованих закономірностей та вихідного рівня для надання остаточної інформації.

Іншими словами, глибоке навчання використовує метод послідовного навчання. Багато галузей застосовують цю техніку для створення нових ідей та продуктів. Глибоке навчання відрізняється від машинного навчання за своїм впливом та масштабом.

ШІ – це важлива технологія сучасного світу, а глибоке навчання розширює можливості ШІ. Завдяки глибокому навчанню стало можливим вирішувати складні завдання, як-от керування безпілотними автомобілями, створення кращих рекомендаційних систем для фільмів, та покращення якості охорони здоров’я.

Наприклад, безпілотні автомобілі використовують глибоке навчання для розпізнавання дорожніх знаків, пішоходів, обмежень швидкості та інших важливих елементів дорожньої ситуації.

Завдяки великим обсягам даних та потужним обчислювальним можливостям, такі автомобілі здатні приймати рішення самостійно, що робить їх більш надійними та безпечними.

Як працюють ШІ, МН та ГН?

Тепер, коли ви знаєте, що таке AI, ML та Deep Learning окремо, давайте порівняємо, як вони працюють.

Як працює ШІ?

Штучний інтелект – це спосіб вирішення проблем, пошуку відповідей на питання, створення рекомендацій або прогнозування.

Системи, що використовують концепції ШІ, працюють шляхом обробки великих наборів даних за допомогою ітераційних алгоритмів для аналізу даних та виявлення закономірностей. Вони постійно тестують та покращують свою ефективність, навчаючись на основі оброблених даних, та розвивають нові навички.

Системи штучного інтелекту можуть виконувати тисячі й мільйони завдань із надзвичайною швидкістю без перерви. Тому вони швидко навчаються та здатні ефективно виконувати завдання. ШІ націлений на створення комп’ютерних систем, що імітують людську поведінку, здатних мислити як люди та вирішувати складні питання.

Для цього системи ШІ використовують різні процеси, техніки та технології. Ось основні компоненти систем ШІ:

Нейронні мережі: це структури, що імітують роботу нейронів у мозку людини. Вони дозволяють системам ШІ використовувати великі обсяги даних, аналізувати їх для пошуку закономірностей та вирішення проблем.
Когнітивні обчислення: імітують процеси мислення людського мозку під час виконання завдань для полегшення взаємодії між машинами та людьми.
Машинне навчання: підгалузь штучного інтелекту, що дозволяє комп’ютерним системам, додаткам та програмам автоматично навчатися та розвивати результати на основі досвіду. Це дозволяє ШІ виявляти закономірності та інформацію на основі даних для покращення результатів.
Глибоке навчання: підгалузь машинного навчання, що дозволяє ШІ обробляти дані, навчатися та вдосконалюватися за допомогою нейронних мереж.
Комп’ютерний зір: системи ШІ можуть аналізувати та інтерпретувати візуальну інформацію за допомогою глибокого навчання та розпізнавання образів. Комп’ютерний зір дозволяє системам ШІ ідентифікувати компоненти візуальних даних.

Наприклад, капчі навчаються, коли просять вас ідентифікувати велосипеди, автомобілі, світлофори тощо.

Обробка природної мови (NLP): дозволяє системам розпізнавати, аналізувати, інтерпретувати та вивчати людську мову в усній та письмовій формі. Ця технологія застосовується в системах, що взаємодіють з людьми.

Для повноцінної роботи системи ШІ вона повинна мати всі ці можливості, а також використовувати наступні технології:

Великі набори даних: ШІ ефективно працює з великими обсягами інформації.
Інтелектуальна обробка даних: використання передових алгоритмів для одночасного аналізу даних, розуміння складних проблем та прогнозування подій.
Інтерфейси прикладного програмування (API): дозволяють додавати функції ШІ до існуючих систем.
Блоки графічної обробки (GPU): забезпечують необхідну обчислювальну потужність для обробки та інтерпретації даних.

Як працює машинне навчання?

Машинне навчання використовує великі обсяги даних, а також різноманітні методи та алгоритми для аналізу, навчання та прогнозування майбутніх подій. ML передбачає використання складного кодування та математичних обчислень для виконання певних математичних функцій.

ML аналізує дані, визначає закономірності, навчається на попередньому досвіді та постійно вдосконалюється. Воно вчить системи ШІ мислити подібно до людей. Машинне навчання автоматизує завдання, що виконуються за допомогою набору правил та шаблонів, визначених даними. Це дозволяє підприємствам використовувати системи ШІ для швидкого виконання завдань. ML використовує дві основні техніки:

Навчання без нагляду: допомагає виявити відомі закономірності у зібраних даних.
Навчання під наглядом: дозволяє збирати дані або створювати результати попередніх розгортань машинного навчання.

Як працює глибоке навчання?

Глибоке навчання починається з розробки моделі, що постійно спостерігає та аналізує дані. Цей процес включає логічну структуру, подібну до того, як людина робить висновки.

Для аналізу даних системи глибокого навчання використовують багаторівневу структуру, відому як штучна нейронна мережа. Ця структура імітує роботу людського мозку, що дозволяє системам виконувати складні завдання ефективніше, ніж традиційні системи.

Важливо, щоб модель глибокого навчання постійно розвивалася та покращувала свої можливості, щоб робити правильні висновки.

Застосування ШІ, МН та ГН

Для повного розуміння роботи AI, ML та глибокого навчання важливо знати, де і як вони застосовуються.

Системи ШІ використовуються для різних цілей, таких як міркування, вирішення проблем, планування, навчання, обробка природної мови, загальний інтелект, соціальний інтелект, сприйняття та інше.

Наприклад, ШІ використовується в онлайн-рекламі, пошукових системах (наприклад, Google) тощо.

Розглянемо детальніше застосування цих технологій:

Інтернет, електронна комерція та маркетинг

Пошукові системи: Google використовує AI для відображення результатів пошуку.
Системи рекомендацій: платформи, такі як YouTube, Netflix та Amazon, рекомендують вміст на основі вподобань або оцінок користувачів.

AI використовується для створення списків відтворення, показу відео, рекомендацій продуктів та послуг тощо.

Соціальні мережі: Facebook, Instagram та Twitter використовують ШІ для показу релевантних публікацій, автоматичного перекладу мов, видалення шкідливого контенту тощо.
Реклама: ШІ використовується для персоналізованої реклами, щоб переконати користувачів переходити за посиланнями та збільшувати час перебування на веб-сайтах. AI прогнозує персоналізовані пропозиції та поведінку клієнтів на основі аналізу їхньої цифрової активності.
Чат-боти: використовуються для керування технікою, спілкування з клієнтами тощо.

Наприклад, Amazon Echo перетворює людську мову на відповідні дії.

Віртуальні помічники: Amazon Alexa використовує AI для обробки природної мови та допомоги користувачам із їхніми запитами.
Переклад: AI автоматично перекладає текстові документи та розмовну мову.

Приклад: Google Translate.

Інші випадки використання включають фільтрацію спаму, маркування зображень, розпізнавання облич тощо.

Ігри

Ігрова індустрія активно використовує штучний інтелект для створення передових відеоігор, у тому числі деяких із надлюдськими можливостями.

Приклад: шаховий Deep Blue та AlphaGo. AlphaGo переміг Лі Седола, чемпіона світу з гри Го.

Соціально-економічні проблеми

ШІ використовується для вирішення соціальних та економічних проблем, таких як бездомність, бідність тощо.

Приклад: Дослідники зі Стенфордського університету використовували ШІ для визначення районів бідності, аналізуючи супутникові знімки.

Кібербезпека

Застосовуючи ШІ та його підгалузі ML і глибоке навчання, охоронні компанії можуть створювати рішення для захисту систем, мереж, програм та даних. Ці технології використовуються для:

Безпеки програм: для протидії атакам, таким як міжсайтовий скриптинг, ін’єкції SQL, підробки на стороні сервера, розподілені відмови в обслуговуванні тощо.
Захисту мережі: шляхом виявлення атак та вдосконалення систем виявлення вторгнень.
Аналізу поведінки користувачів: для виявлення зламаних програм, ризиків та шахрайства.
Захисту кінцевих точок: шляхом вивчення типової поведінки загроз та запобігання їм, щоб уникнути програм-вимагачів.

Сільське господарство

AI, ML та глибоке навчання допомагають визначати території, що потребують зрошення, удобрення та обробки для підвищення врожайності. ШІ допомагає агрономам проводити дослідження, прогнозувати час дозрівання врожаю, контролювати вологість ґрунту, автоматизувати теплиці, виявляти шкідників та керувати сільськогосподарською технікою.

Фінанси

Штучні нейронні мережі використовуються у фінансових установах для виявлення підозрілих операцій.

Банки використовують ШІ для запобігання шахрайству, протидії зловживанням дебетовими картками, керування фінансовими операціями, інвестиційними портфелями, відстеженням поведінки клієнтів та негайним реагуванням на зміни. ШІ також використовується в додатках для онлайн-торгівлі.

Приклад: Zest Automated Machine Learning (ZAML) від ZestFinance – це платформа для оцінки кредитного рейтингу, що використовує AI та ML для аналізу даних.

Освіта

Репетитори зі штучним інтелектом можуть допомагати учням навчатися, знижуючи рівень стресу та тривоги. ШІ також допомагає вчителям прогнозувати поведінку учнів у віртуальному навчальному середовищі (VLE), такому як Moodle. Це особливо важливо під час таких ситуацій, як пандемія.

Охорона здоров’я

ШІ застосовується в охороні здоров’я для аналізу електрокардіограм або комп’ютерної томографії з метою виявлення ризиків для здоров’я пацієнтів. Він допомагає регулювати дозування ліків та вибирати методи лікування таких захворювань, як рак.

Штучні нейронні мережі підтримують клінічні рішення для медичної діагностики, наприклад, технологію обробки концепції, що використовується в програмному забезпеченні EMR. AI також може допомогти в:

Аналізі медичної документації
Управлінні медикаментами
Плануванні лікування
Консультаціях
Клінічній підготовці
Створенні ліків
Прогнозуванні результатів

Приклад: Ганноверський проект штучного інтелекту Microsoft допомагає лікарям вибирати найбільш ефективне лікування раку серед понад 800 вакцин та ліків.

Уряд

Уряди багатьох країн використовують ШІ для масового спостереження. ШІ також використовується для керування дорожнім рухом, використовуючи камери для моніторингу щільності трафіку та регулювання сигналів.

Наприклад, в Індії керована штучним інтелектом сигналізація дорожнього руху використовується для управління трафіком у місті Бенгалуру.

Крім того, багато країн використовують ШІ у своїх військових програмах для покращення зв’язку, командування, засобів контролю, датчиків, сумісності та інтеграції. ШІ також використовується для збору та аналізу розвідданих, логістики, автономних транспортних засобів, кібероперацій тощо.

Інші сфери застосування ШІ:

Дослідження космосу: для аналізу великих обсягів даних та проведення досліджень.
Біохімія: для визначення тривимірної структури білків.
Створення та автоматизація контенту.

Приклад: Wordsmith – платформа для створення природної мови та перетворення даних на значущі ідеї.

Автоматизація юридичних процесів та пошуку
Управління охороною праці
Людські ресурси: для перевірки та ранжування резюме.
Пошук роботи: оцінка даних, пов’язаних з професійними навичками та зарплатою.
Обслуговування клієнтів: за допомогою віртуальних помічників.
Гостинність: для автоматизації завдань, спілкування з гостями, аналізу тенденцій та прогнозування потреб споживачів.
Виробництво автомобілів, датчиків, ігор та іграшок тощо.

Відмінності між ШІ, МН та ГН

Штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання взаємопов’язані. Глибоке навчання є підмножиною машинного навчання, а машинне навчання – підмножиною штучного інтелекту.

Тому, тут мова йде не про “відмінності”, а про масштаб, в якому кожну з цих технологій можна застосовувати.

Розглянемо детальніше їх відмінності:

Штучний інтелект (AI) проти машинного навчання (ML)

Параметр	ШІ	ML
Концепція	Широка концепція для створення інтелектуальних машин, що імітують людське мислення.	Підмножина ШІ, що допомагає машинам навчатися, аналізуючи дані без явного програмування.
Мета	Створення інтелектуальних систем зі навичками людського мислення для вирішення складних питань.	Збільшення показників успіху та забезпечення точних результатів на основі аналізу даних.
Завдання	Дозволяє системі виконувати завдання, як це робила б людина, але без помилок та з вищою швидкістю.	Навчання машин для постійного вдосконалення та виконання завдань з більшою точністю.
Підмножини	Глибоке навчання та машинне навчання.	Глибоке навчання
Типи	Загальний ШІ, Сильний ШІ та Слабкий ШІ.	Навчання з підкріпленням, контрольоване та неконтрольоване навчання.
Процес	Міркування, навчання та самокорекція.	Навчання та самокорекція на основі нових даних.
Типи даних	Неструктуровані, напівструктуровані та структуровані дані.	Напівструктуровані та структуровані дані.
Сфера застосування	Ширша, ніж у ML. Системи ШІ виконують різні завдання, на відміну від ML, що навчений для конкретних задач.	Обмежена в порівнянні з ШІ. Машини ML виконують певні завдання, для яких їх навчили.
Застосування	Чат-боти, роботи, системи рекомендацій, ігри, соціальні мережі та інше.	Онлайн-рекомендації, пропозиції друзів у Facebook, пошук у Google тощо.

Машинне навчання (ML) проти глибокого навчання (Deep Learning)

Параметр	ML	Глибоке Навчання
Залежність від даних	Працює з великими та меншими обсягами даних.	Потребує великих обсягів даних для досягнення високої точності та постійного навчання.
Час виконання	Потребує менше часу на навчання, але більше часу для тестування моделі.	Потребує більше часу на навчання моделі, але менше для тестування.
Залежність від обладнання	Може працювати на машинах низького класу.	Потребує потужних машин з GPU.
Моделі	Вимагають розробки екстракторів функцій для кожної проблеми.	Вивчає функції та ідеї з даних самостійно, без використання екстракторів.
Вирішення проблем	Розбиває проблему на менші частини та вирішує їх окремо, а потім об’єднує результати.	Використовує наскрізний підхід, беручи вхідні дані для даної проблеми.
Інтерпретація результату	Результати легко інтерпретувати, аналізуючи процес та причини.	Аналізувати результати може бути складно.
Дані	Потребує структурованих та напівструктурованих даних.	Потребує як структурованих, так і неструктурованих даних, оскільки покладається на штучні нейронні мережі.
Застосування	Підходить для вирішення простих і складних проблем.	Підходить для вирішення складних завдань.

Висновок

Штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання – це передові технології для створення розумних машин та вирішення складних проблем. Вони застосовуються у багатьох сферах, спрощуючи наше життя та підвищуючи ефективність різних процесів.

DL є частиною ML, а ML є частиною AI, тому мова йде не про відмінності, а про масштаби застосування кожної технології.