В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением

В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Искусственный интеллект будет использовать другой подход для решения поставленной задачи. Ему не потребуется маркировать изображения, так как он самостоятельно определит специфические особенности каждой картинки. После обработки данных ИИ найдет соответствующие идентификаторы на изображениях и сможет их классифицировать.

Искусственный интеллект и машинное обучение – это области компьютерных наук, сосредоточены на создании программного обеспечения, которое анализирует, интерпретирует и понимает данные комплексным образом. Ученые в этих областях пытаются запрограммировать компьютерную систему для выполнения сложных задач, связанных с самообучением. Хорошо разработанное программное обеспечение будет выполнять задачи так же быстро, как человек, или даже быстрее.

Создание продукта искусственного интеллекта, как правило, является более сложным процессом, поэтому многие люди выбирают готовые решения искусственного интеллекта для достижения своих целей. Эти решения, как правило, созданы после многих лет исследований, и разработчики предоставляют их для интеграции с продуктами и услугами через API.

Теперь подробнее расскажем о том, что такое ИИ (AI). Он представляет собой технологию разработки различных компьютерных приложений. Используется для создания программ или выполнения задач, которые требуют использования человеческого ума. Речь может идти о распознавании речи или изображений, анализе текста или принятии решения.

Рассмотрим разницу технологий на простом примере. Допустим, вам требуется классифицировать изображения в соответствии с двумя категориями (кошки и собаки). При использовании машинного обучения вам не только потребуется представить эти картинки, но и структурированные данные. То есть промаркировать изображения собак и кошек, чтобы алгоритм мог определить особенности каждого вида животных. Такой информации будет достаточно для его обучения, далее алгоритм продолжит работу на основе первоначальных сведений.

С другой стороны, цель машинного обучения – заставить машину анализировать большие объемы данных. Машина будет использовать статистические модели для выявления закономерностей в данных и получения результата. Результат имеет соответствующую вероятность правильности или степень достоверности.

В рамках машинного обучения методы делятся на две большие категории: обучение под руководством и обучение без наблюдения. Алгоритмы машинного обучения под наблюдением учатся решать проблемы, используя значения данных, помеченные как ввод и вывод. Обучение без наблюдения носит скорее исследовательский характер и направлено на выявление скрытых закономерностей в немаркированных данных.

Согласно статистике, использование искусственного интеллекта за последние 5 лет выросло практически на 270%. А к концу прошлого года рынок ИИ составил рекордные 157 млрд долларов – и это несмотря на начинающийся кризис и пандемию. Эти цифры означают, что все больше компаний внедряют искусственный интеллект или машинное обучение в свои программы, приложения и утилиты. Требуется это для повышения удобства пользователей и упрощения многих процедур.

Решение проблем, аналогичное человеческому

Искусственный интеллект находит применение во всех отраслях. Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации цепочек поставок, прогнозирования спортивных результатов, улучшения сельскохозяйственных результатов и персонализации рекомендаций по уходу за кожей.

Область применения искусственного интеллекта включает в себя множество методов, используемых для решения различных проблем. Эти методы охватывают генетические алгоритмы, нейронные сети, глубокое обучение, алгоритмы поиска, системы, основанные на правилах, и само машинное обучение.

ИИ относят к устройствам, которое в той или иной форме имитирует интеллект человека. Существует множество методов искусственного интеллекта, и машинное обучение можно назвать одним из них. Также не стоит забывать о глубоком обучении, которое является подмножеством ML и использует многослойные нейронные сети для сложных задач.

Решения в области машинного обучения требуют набора данных из нескольких сотен точек данных для обучения, а также достаточной вычислительной мощности для работы. В зависимости от приложения и сценариев использования может быть достаточно одного инстанса сервера или небольшого кластера серверов.

Сегодня ИИ используется в Siri, Alexa, Netflix, Amazon, YouTube и т. д. Искусственный интеллект отлично справляет с различными рутинными задачами и совершает меньше ошибок, чем человек. Однако в нестандартных ситуациях он реагирует не так хорошо, поэтому не способен заменить человека в полной мере.

Другие интеллектуальные системы могут предъявлять различные требования к инфраструктуре, которые зависят от задачи, которую вы хотите выполнить, и используемой методологии вычислительного анализа. Варианты использования высокопроизводительных вычислений требуют совместной работы нескольких тысяч машин для достижения сложных целей.