В этой статье мы рассмотрим два основных подхода к созданию искусственного интеллекта (ИИ): машинное обучение и глубокое обучение.
Мы объясним эти термины, сравним и противопоставим два подхода, а также рассмотрим, где они используются в настоящее время. Мы также рассмотрим будущее глубокого обучения и различные типы ИИ.
Картинка сгенерирована с помощью искусственного интеллекта Lexica
Машинное обучение против глубокого обучения
Машинное обучение предполагает подачу компьютеру информации и ее «усвоение», в то время как глубокое обучение предполагает создание компьютерной системы, способной «имитировать мозг» и обучаться самостоятельно.
Глубокое обучение — это, по сути, более сложная форма машинного обучения.
Глубокое обучение способно распознавать закономерности в данных, которые слишком сложны для традиционных алгоритмов машинного обучения.
В настоящее время существует несколько применений машинного и глубокого обучения в различных областях. В качестве примера можно привести самоуправляемые автомобили, которые используют глубокое обучение для распознавания и реагирования на окружающую обстановку, и персональные ассистенты, такие как Siri, Alexa или российская Алиса. Которые используют машинное обучение для понимания и реагирования на голосовые команды.
| Характеристика | Машинное обучение | Глубокое обучение |
| Определение | Метод обучения компьютера выполнению задач без явного программирования путем подачи данных и их «обучения» на их основе. | Метод обучения компьютера выполнению задач путем создания системы, которая может «имитировать мозг» и обучаться самостоятельно |
| Подход | Использует алгоритмы для анализа данных и принятия прогнозов или решений | Использует искусственные нейронные сети для анализа и распознавания закономерностей в данных |
| Данные | Для обучения требуются структурированные данные | Может обрабатывать неструктурированные данные и распознавать в них закономерности |
| Обучение | Требуется вмешательство человека для корректировки и улучшения производительности | Может самостоятельно продолжать учиться и повышать производительность |
Примеры машинного обучения
- Распознавание изображений
Алгоритмы машинного обучения идентифицируют объекты на изображениях или видео. Например, программы распознавания лиц могут определять лица на изображениях или видео.
Почему распознавание изображений является примером машинного обучения, а не глубокого обучения? Распознавание изображений — это форма машинного обучения, которая предполагает использование алгоритмов для идентификации и классификации объектов на изображении. Оно не считается глубоким обучением, поскольку не предполагает использования нейронных сетей или других сложных архитектур.
Вместо этого распознавание изображений опирается на более простые алгоритмы, которые могут обнаруживать закономерности в данных и делать прогнозы относительно того, что содержит изображение.
- Обработка естественного языка
Алгоритмы машинного обучения используются для обработки естественного языка и извлечения из него смысла. Например, чат-бот может понимать и отвечать на запросы пользователя.
- Системы рекомендаций/Рекомендатель
Алгоритмы машинного обучения рекомендуют пользователям продукты или услуги. Например, система рекомендаций фильмов может предлагать пользователям фильмы, основываясь на их прошлой истории просмотра. Классический пример — компания Netflix, которая пообещала приз в 1 миллион долларов США тому, кто сможет создать лучшую рекомендательную систему.
- Предиктивная аналитика
Алгоритмы машинного обучения предсказывают будущие результаты на основе прошлых данных. Например, прогностическая модель может быть использована для предсказания оттока клиентов, что позволяет компаниям принимать меры по их удержанию.
- Обучение с применением подкрепления
Алгоритмы машинного обучения учатся на опыте и оптимизируют решения. Например, игровой ИИ может быть использован для обучения тому, как играть в игру методом проб и ошибок. Обучение с подкреплением может использоваться в сочетании с глубоким обучением, но это не обязательно одно и то же.
Примеры глубокого обучения
- Автономная навигация транспортных средств
Автономные транспортные средства используют алгоритмы глубокого обучения для идентификации объектов в окружающей среде, таких как другие автомобили, пешеходы и дорожные знаки. Это позволяет им принимать решения о том, как безопасно передвигаться по дорогам.
- Распознавание лиц
Алгоритмы глубокого обучения используются для идентификации и классификации лиц на изображениях. Эта технология используется в целях безопасности, например, для разблокировки телефонов и проверки личности.
- Медицинская диагностика
Алгоритмы глубокого обучения могут использоваться для распознавания болезней и нарушений на медицинских изображениях, помогая врачам ставить более точные диагнозы и обеспечивать превосходное лечение нуждающихся.
- Подписывание изображений
Алгоритмы глубокого обучения могут генерировать подписи к изображениям, описывая то, что изображено на картинке, на естественном языке.
Создание подписей к изображениям — это задача, которая требует использования алгоритмов глубокого обучения, а не алгоритмов машинного обучения, поскольку она требует способности понимать содержание изображения. Алгоритмы глубокого обучения могут распознавать паттерны на изображениях и использовать обработку естественного языка для создания подписей, которые точно описывают содержание изображения.
Алгоритмы машинного обучения, с другой стороны, ограничиваются распознаванием закономерностей в данных, но не способны понять содержание изображения. Поэтому алгоритмы глубокого обучения лучше подходят для задач создания подписей к изображениям, поскольку они способны генерировать подписи, точно описывающие содержание изображения.
- Обнаружение объектов
Алгоритмы глубокого обучения могут использоваться для обнаружения и классификации объектов на изображениях. Это может использоваться в различных приложениях, например для отслеживания объектов на видео или распознавания объектов на записях камер наблюдения.
Глубокое обучение сложнее обычного машинного обучения
Обнаружение объектов — это задача, которая может быть решена с помощью машинного или глубокого обучения.
В машинном обучении обнаружение объектов предполагает обучение модели для идентификации объектов на изображениях или видео путем распознавания закономерностей в данных. Для этого могут использоваться различные подходы, такие как машины опорных векторов (SVM) или деревья решений.
Подходы глубокого обучения также могут использоваться для обнаружения объектов, и они становятся все более популярными в последние годы благодаря успеху конволюционных нейронных сетей (CNN) в этой области. В целом подходы глубокого обучения, как правило, лучше справляются с задачами обнаружения объектов, чем традиционные подходы машинного обучения, но для их обучения также требуется больше данных и вычислительных ресурсов.
Методы глубокого обучения часто оказываются более успешными в задачах распознавания объектов, чем традиционные алгоритмы машинного обучения. Поскольку они могут научиться определять закономерности в данных на основе исходных данных, а не полагаться на специально разработанные признаки. Это позволяет им распознавать более сложные и тонкие связи в данных, что может быть особенно полезно для таких задач, как обнаружение объектов, где интересующие объекты могут находиться в различных положениях, размерах и ориентации.
Кроме того, подходы глубокого обучения могут изучать иерархические представления данных, при этом разные слои сети учатся распознавать все более сложные паттерны. Такая иерархическая структура* позволяет им изучать более абстрактные концепции и улавливать больше контекста из данных, что может быть важно для таких задач, как обнаружение объектов, где взаимосвязи между различными объектами и окружающим их контекстом могут быть важны для понимания сцены.
Подходы глубокого обучения могут использовать эту структуру пирамиды для понимания данных, при этом различные слои сети учатся распознавать все более сложные паттерны.
Это позволяет им изучать абстрактные понятия и улавливать больше контекста из данных, что важно для таких задач, как обнаружение объектов, где взаимосвязи между различными объектами и окружающим их контекстом могут быть важны для понимания сцены.
Наконец, подходы глубокого обучения могут быть обучены на очень больших наборах данных, что может быть критично для таких задач, как обнаружение объектов, где данные очень изменчивы, а модели должны хорошо обобщаться на новые примеры.
Таким образом, в краткой форме это означает следующее:
- Обнаружение объектов — это задача, которая включает в себя идентификацию объектов на изображениях или видео с помощью машинного обучения или глубокого обучения.
- Машинное обучение использует шаблоны в данных для идентификации объектов, в то время как глубокое обучение может учиться на основе самих данных и распознавать более тонкие шаблоны.
- Глубокое обучение часто показывает лучшие результаты при обнаружении объектов, но требует больше данных и ресурсов для обучения.
- Глубокое обучение может распознавать сложные паттерны и понимать контекст, что полезно для обнаружения объектов в разных положениях и ориентации.
- Для обучения моделей глубокого обучения для обнаружения объектов необходимы большие массивы данных, так как модели должны быть способны обобщать новые примеры.
Машинное обучение (синий цвет) по-прежнему является наиболее часто встречающимся в Google термином (источник: Google Trends).
Искусственный интеллект в сравнении с машинным и глубоким обучением
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МОО) и глубокое обучение (ГОО) — три тесно связанных термина, которые часто используются как взаимозаменяемые. Однако это разные понятия, и понимание различий между ними важно для понимания современного состояния ИИ и его потенциального применения.
По своей сути ИИ — это более широкая концепция машин, способных выполнять задачи таким образом, что мы считаем их «умными». Сюда можно отнести все: от распознавания лиц до игры в шахматы.
ИИ, или искусственный интеллект, относится к интеллекту, проявляемому машинами или компьютерами. Впервые этот термин был введен в 1956 году Джоном Маккарти в докладе для конференции и относится к использованию интеллекта в технологиях.
Термин «ИИ» обычно используется, когда машина способна выполнять когнитивные задачи, для которых обычно требуется естественный интеллект, например, распознавание образов или решение проблем. Но в наши дни он используется (некоторые говорят, что слишком часто) в самых разных ситуациях.
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке компьютерных программ, способных получать доступ к данным и использовать их для самообучения. Это означает, что компьютер может учиться на основе данных, не будучи явно запрограммированным.
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует алгоритмы для моделирования высокоуровневых абстракций в данных. Оно использует несколько уровней обработки для анализа данных и принятия решений и особенно полезно для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка.
В целом, ИИ — это самый широкий термин, охватывающий все виды машинного интеллекта. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке компьютерных программ, способных получать доступ к данным и использовать их для самообучения. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует алгоритмы для моделирования высокоуровневых абстракций в данных.
- Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МОО) и глубокое обучение (ГОО) — это родственные термины, которые часто используются как взаимозаменяемые, но являются разными понятиями.
- ИИ относится к интеллекту, проявляемому машинами или компьютерами, и обычно используется, когда машина может выполнять задачи, требующие естественного интеллекта.
- Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя разработку компьютерных программ, способных обучаться на основе данных без явного программирования.
- Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует алгоритмы для анализа данных и принятия решений, особенно полезные для распознавания изображений и обработки естественного языка.
Уровни искусственного интеллекта
Существуют различные типы или уровни искусственного интеллекта, которые можно различить по их возможностям и функциям.
Узкий ИИ, также известный как слабый ИИ, — это тип искусственного интеллекта, который предназначен для выполнения конкретной задачи или небольшого набора задач. Это наиболее распространенный тип искусственного интеллекта, который мы видим сегодня и который используется в таких приложениях, как искусственный перевод текста, распознавание изображений и речи, а также автономные транспортные средства. Узкий ИИ не способен проявлять человекоподобный интеллект или адаптироваться к новым задачам, выходящим за рамки его запрограммированных возможностей.
Общий ИИ, также известный как сильный ИИ, — это тип искусственного интеллекта, способный проявлять человекоподобный интеллект и адаптироваться к широкому кругу задач.
Это пока теоретическая концепция, и на практике она еще не реализована. Общий ИИ сможет взаимодействовать с окружающей средой так, как это делает человек, и сможет выполнять несколько задач одновременно.
Некоторые предполагают, что высокоразвитые языковые модели, такие как GPT-3 и ChatGPT, могут находиться где-то между слабым и сильным ИИ, или, по крайней мере, создавать впечатление «осознанного» и способного пройти тест Тьюринга благодаря своей способности генерировать сложные и человекоподобные ответы.
Супер ИИ, также известный как искусственный сверхинтеллект, — это гипотетический тип искусственного интеллекта, который значительно превосходит лучшие человеческие умы практически во всех областях, включая научный, творческий и практический интеллект.
Это весьма спекулятивная концепция, и неясно, когда и удастся ли ее реализовать. Некоторые эксперты (в том числе Элон Маск, который, как известно, назвал ИИ одной из самых больших экзистенциальных угроз для человечества) высказывают опасения по поводу потенциальных рисков и последствий создания суперИИ. Поскольку потенциально он может настолько превзойти человеческий интеллект, что станет угрозой для человечества.
