Что такое AI, ML и Data Science

Определение машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) — это специализированное программное обеспечение, которое для выполнения сложных задач имитирует когнитивные способности человека, а именно его способность обучаться, рассуждать и анализировать информацию. ИИ, как и человек, может принимать решения, делать переводы текстов, анализировать исторические данные и многое другое, на что ранее было способно только человеческое мышление. Другими словами, искусственным интеллектом можно назвать набор программных инструментов, которые заставляют вычислительные машины вести себя разумно как человек.

Набор инструкций, в соответствии с которыми проходит обучение, называется алгоритмом машинного обучения. А уже результатом этого обучения является модель машинного обучения. Это она используется в таких задачах как классификация объектов, детекция аномалий, регрессия или прогнозирование событий. Другими словами, это те задачи, которые сложно, невозможно или нерационально (слишком трудозатратно) решить стандартными программными или аналитическими способами.

Data Science (наука о данных) изучает проблемы анализа, обработки и представления данных, сочетая в себе математику, статистику, расширенную аналитику, искусственный интеллект и машинное обучение. Задача специалиста в Data Science (его еще называют дата-саентистом) — извлекать из больших наборов данных полезную информацию, которую можно использовать для улучшения результатов в бизнесе, науке и других сферах.

Во многих случаях программе машинного обучения предоставляют много входных данных (например, изображений, текстов, сообщений), в которых она находит общие паттерны и выявляет закономерности. Такой метод машинного обучения называется «обучение с учителем». Существуют и другие подходы: «обучение с частичным участием учителя», «обучение без учителя» (оно же «обучение без присмотра») и «обучение с подкреплением».

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует результаты обучения на наборах данных для создания моделей, способных выполнять сложные задачи. Вместо программирования МО использует алгоритмы, чтобы анализировать данные, обучаться на них и принимать обоснованные решения. По мере обучения и увеличения количества данных алгоритмы становятся все более точными, то есть чем больше данных будет использовано в процессе, тем лучше и эффективнее будет модель.

Условно можно представить Data Science «укротителем данных», который эти данные преобразует, анализирует и представляет в удобном формате для дальнейшего использования. Результаты этой работы становятся «топливом» для машинного обучения. А уже обученная модель становится одним из инструментов работы искусственного интеллекта, позволяя выполнять ему такие задачи как распознавание лиц, обнаружение случаев мошенничества или создания персональных рекомендаций. Таким образом, роль и область деятельности Data Science сильно пересекаются с Artificial Intelligence и Machine Learning: вместе они являются ключевыми компонентами огромной экосистемы продуктов и решений, которые стимулируют инновации и прогресс в различных сферах.

Андрей Михайленко, COO Colobridge: «Наша дочерняя компания Beinf помогает раскрыть потенциал искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики, чтобы использовать его для повышения доходности бизнеса. Анализируя данные о каждом клиенте, можно преобразовывать их в эффективные стратегии, позволяющие вывести коммуникацию с клиентом на новый уровень. Берет на себя полный комплекс работ от аудита данных и их управления до анализа данных и создания персонализированного контента. Управлять взаимоотношениями с клиентами на основе данных стало как никогда просто: с нами вы получаете доступ не только к отраслевой экспертизе, но и полностью закрываете вопрос технического обеспечения этого процесса: необходимые вычислительные мощности под конкретные задачи предоставит платформа Colobridge».

Искусственный интеллект (дальше ИИ) — одно из направлений в компьютерных науках, которое занимается созданием систем, своеобразная имитация когнитивных функций человека, в частности, способность анализировать данные и принимать решения на их основе. Суть термина «искусственный интеллект» (или artificial intelligence на английском) хорошо передает дословный перевод слова intelligence — «умение рассуждать разумно». В том числе ИИ-системы уже умеют выполнять творческие задачи, которые ранее считались прерогативой исключительно человека.

В чем отличия между ИИ и МО?

Эксперт Colobridge: «Хотя машинное обучение по сути является составляющей искусственного интеллекта, говорить об их совместном использовании вполне корректно. Сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта мы часто наблюдаем в самых разных сферах. Например, в здравоохранении это может быть анализ медицинских данных пациентов, прогнозирование результатов лечения, ускорение разработки новых лекарственных препаратов. На производстве — мониторинг оборудования и выявления потенциальных проблем в будущем, повышение эксплуатационной эффективности. В ритейле — прогнозирование спроса, составление персонализированных рекомендаций. А в финтехе — анализ рисков, выявление случаев мошенничества. В каждом из этих случаев своя роль отведена как ИИ, так и МО, которые к тому же могут работать с другими дисциплинами — например, математической статистикой и аналитикой».

Данные стали основой, базовым фундаментом всего, что происходит в современном мире. Данные приносят бизнесу прибыль, помогают спасать жизни и выполнять множество других важных задач. Но мало иметь большие объемы данных: необходимо правильно их интерпретировать, чтобы получить реальную пользу. В этом как раз и помогает искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning) и, конечно, наука о данных (DS, Data Science). Вместе они стали движущей силой, которая преобразует практически все сферы нашей жизни и открывает массу новых возможностей. Что стоит за каждым из этих трех терминов и как они формируют наше будущее — эта статья.

Из определений видно, что машинное обучение является подмножеством, одним из компонентов искусственного интеллекта, то есть они отличаются, но при этом тесно связаны. ИИ — более широкое понятие, которое определяет способность компьютерной системы думать, рассуждать и действовать как человек. В то же время МО — одно из направлений ИИ, позволяющее компьютерной системе обучаться на данных и принимать решения, основанные на результатах обучения. Помимо МО в понятие ИИ входит также глубокое обучение (Deep Learning), робототехника, обработка естественного языка (NLP) и другие направления.

Искусственный интеллект способен значительно расширить человеческие возможности. Он автоматизирует рутинные задачи, прогнозирует будущие события, используется для генерации нового контента (этим занимается генеративный ИИ, он же GenAI), разработки новых товаров и услуг. ИИ уже меняет многие сферы нашей жизни и влияет на то, как мы работаем, учимся, отдыхаем и взаимодействуем с окружающим миром.

Основное отличие заключается в том, что машинное обучение никаким образом не имитирует человеческий интеллект, а занимается выявлением закономерностей в данных. У МО более узкая, специфичная сфера применения: создание прогнозных моделей, в то время как у ИИ гораздо больше возможностей для использования в решении самых разных задач.

Машинное обучение (далее МО) — подход к анализу данных, который позволяет аналитической системе обучаться в процессе решения множества подобных задач. В ходе обучения используются большие объемы данных (как структурированных, так и неструктурированных), на основе которых ИИ выявляет закономерности и паттерны. МО является важным компонентом искусственного интеллекта, так как позволяет ему максимально адаптироваться к новым ситуациям, совершенствовать свои навыки и решать сложные задачи. При этом МО делает это не напрямую, а благодаря опыту выполнения предыдущих похожих заданий.

Считается, что «разумность» искусственного интеллекта может быть разной: сильной или слабой. Различия между сильным и слабым ИИ заключаются в том, что первый понимает смысл информации, с которой работает (как в тесте Тьюринга) и не ограничен в спектре решаемых задач, а второй способен решать лишь конкретную задачу (играет в шахматы, распознает лица на изображениях).

Если ваша организация только планирует внедрить ИИ в бизнес-процессы, вам необходим надежный технологический партнер с релевантной экспертизой и опытом — это позволит снизить первоначальные затраты и получить результат уже в ближайшее время. Узнайте в Colobridge, какое решение будет максимально соответствовать потребностям вашего бизнеса и какие вычислительные ресурсы для этого необходимы.