В чём разница между искусственным интеллектом и нейросетями

Такие алгоритмы можно научить решать задачи любой сложности?

Искусственный интеллект — это название не какого-то отдельного алгоритма, но скорее группы методов, которыми пользуются для решения различного рода задач. Алгоритмы, которые используют подходы с обучением, являются лишь одной из подгрупп всего того множества алгоритмов, что принято называть искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект – это общее название крупного направления развития компьютерных технологий, целью которого является создание вычислительных систем, способных функционировать аналогично человеческому мозгу. В том числе они должны получить способность к обучению, обобщению, адаптации, анализу разнообразных данных и другим сложным, функциям.

Хотя основой для «естественного» интеллекта являются органические нейросети, их сложность чрезвычайно высока и до конца не выяснены детали их работы, и пока невозможно создание «электронной» версии способной повторить все процессы, происходящие в мозге из-за их чрезвычайной сложности.

Умные дома, самоуправляемые автомобили, роботы-помощники… Нас окружают инновационные технологии, в основе которых лежат алгоритмы, по своей специфике напоминающие работу человеческого мозга. Их называют по-разному: алгоритмы с использованием машинного обучения, глубокого обучения, а иногда и вовсе искусственный интеллект (ИИ).

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Искусственным интеллектом сейчас принято называть все, что способно решать нерутинные задачи на уровне, близком к человеческому, а иногда и лучше. Такие задачи окружают нас везде. Камеры над дорогой вычисляют скорость автомобиля, распознают его знак и высылают штраф, а системы безопасности в метро и аэропортах находят преступников в толпе. Все это сегодня принято считать искусственным интеллектом, хотя в действительности алгоритмы, лежащие в основе каждой такой технологии, уникальны. И только некоторые используют машинное обучение.

Если говорить упрощенно, смысл этой сверточной нейронной сети в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

Такое сравнение действительно часто используется. Нейронная сеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или структуры нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую искусственную нейронную сеть.

А как происходит процесс обучения?

Как работает нейросеть? В качестве примера можно рассмотреть процесс обучения нейросети распознаванию лиц. Чтобы корректно обучить любую нейросеть, нужно сделать две вещи: собрать достаточное количество данных и определить, за что мы будем ее штрафовать. Применительно к этой задаче необходимо собрать несколько десятков фотографий лиц для каждого из людей, которых надо определить, и штрафовать нейросеть за то, что предсказанный ею человек не совпадает с человеком на фотографии.

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения активно развиваются и быстро внедряются в нашу повседневную жизнь и рабочие процессы. Хотя сейчас основным подходом к разработке ИИ является использование нейросетевых архитектур, они являются не единственным возможным направлением развития ИИ. Хотя их развитие активно продолжится в ближайшие годы, возможность создания с их помощью «сильного ИИ», полностью аналогичного человеческому интеллекту остается предметом дискуссий.

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

В целом различий между искусственным интеллектом и нейросетями немного, ведь по сути все современные модели ИИ базируются на основе нейросетевых систем. Но это ИИ гораздо более широкий термин, включающий в себя любые системы, способные к машинному обучению. Хотя сейчас альтернативные пути развития развиваются медленно, они есть и не предполагают использование нейросетевых технологий.

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.