Искусственный интеллект и машинное обучение: в чем разница

Отличие между ИИ и нейростями

По сути любую вычислительную систему, способную к обучению и адаптации можно назвать искусственным интеллектом. Это и есть основная разница между ИИ и нейросетями. Также нужно отметить что основной целью при разработке ИИ является создание вычислительной системы полностью аналогичной человеческому мозгу, но пока она не решена и не известно, возможно ли добиться этого результата используя нейросети.

Некоторые ученые считают, что создать сильный искусственный интеллект невозможно. С другой стороны, раньше невозможными казались ИИ, которые разрабатывают сейчас: они умеют общаться голосом, писать тексты, рисовать и распознавать лица. Пока это всё еще простые алгоритмы, но они совершенствуются с каждым днем.

Термины «нейросеть» и «искусственный интеллект» в последнее время не сходят со страниц новостей, но зачастую возникает путаница, так эти понятия схожи, но не являются синонимами. Сегодня поговорим о разнице между ними, что позволит лучше понимать, чем нейросеть отличается от ИИ.

Одним из специфических свойств нейросети является обучение, то есть возможность повышения точности работы алгоритмов в процессе анализа данных. Это обеспечивается именно за счет структуры нейросети, состоящей из цифровых аналогов нейронов, между которыми могут создаваться и разрушаться связи, по которым передаются данные.

Искусственный интеллект используют для разных задач. Один из первых широко известных ИИ — Deep Blue, создали в 1992 году, чтобы играть в шахматы — и в 1997 году он обыграл Гарри Каспарова. Позже стали появляться другие такие программы для игры в го, покер или компьютерную игру Dota 2.

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.

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.

Универсальные ИИ. Такие ИИ способны решать несколько разных задач. Для этого их не нужно перепрограммировать — достаточно обучить новому делу. Один из таких ИИ — Watson IBM. Он знаменит тем, что выиграл в интеллектуальной викторине Jeopardy, но его используют также для постановки диагнозов, лингвистического анализа, финансовых советов и множества других задач. На видео Watson IBM обыгрывает знатоков в интеллектуальной викторине.

Понятие нейросети

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.

ИИ часто лучше справляется с рутинными задачами, работает быстрее людей и совершает меньше ошибок. Но он всё еще плохо работает в нестандартных ситуациях и может решать только очень конкретные, прикладные задачи. Полностью заменить людей искусственный интеллект пока не в состоянии.

Когда кто-то говорит, что разработал искусственный интеллект — он обязательно использовал машинное обучение для его создания. А если кто-то говорит, что использует машинное обучение — он по факту использует именно искусственный интеллект, так как само «обучение» не может выполнять никакие задачи.

В решении этой задачи удалось добиться существенных успехов, например, разработка эффективных алгоритмов машинного обучения, но пока полноценный ИИ не создан, а все существующие системы относятся к категории «узкого ИИ», способного повторять только отдельные функции человеческого мозга.

Искусственный интеллект — особая технология разработки компьютерных систем. Она позволяет создавать программы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: распознавание речи или изображений, принятие решений, анализ информации, перевод с одного языка на другой.

Сейчас любой существующий искусственный интеллект далек от человеческого. Самые совершенные AL не обладают сознанием и не осознают себя как личность. Они могут обучаться, но это просто алгоритмы, способные только к решению конкретных задач, но не к настоящему творчеству и изобретательству. Такие ИИ называют слабыми.

Возможно, в будущем появятся другие способы создания искусственного интеллекта. Например, люди научатся копировать мозг человека и имитировать биологические процессы. В таком случае машинное обучение может исчезнуть, но искусственный интеллект никуда не денется и, может быть, даже станет более совершенным.

Чат бот с ИИ. Такой чат-бот анализирует лексику, сравнивает похожие запросы, улавливает общий контекст фразы. Он поймет, что «пица» — это «пицца», а «привези» — это «хочу заказать». Еще такой бот может учиться, со временем он будет всё лучше понимать пользователей и отвечать на их запросы. Например, предугадывать, какой именно сорт пиццы понравится человеку.