Машинное обучение и искусственный интеллект: разбираем их ключевые отличия

Термины "машинное обучение" и "искусственный интеллект" сегодня звучат буквально везде, о них говорят как о чуде, меняющем мир. Но что действительно кроется за ними? Корректно ли использовать эти понятия как синонимы? На самом деле, искусственный интеллект и машинное обучение – это очень близкие, но не тождественные направления развития IT. В этой статье мы расскажем о том, что такое машинное обучение и ИИ. Как они связаны? Чем они отличаются друг от друга? Как они используются?

Что такое машинное обучение?

Начнем с определений. Машинное обучение (Machine Learning, ML) сегодня чаще всего определяют как направление развития технологий ИИ по созданию гибких алгоритмов, способных к обучению и развитию на основе получаемых данных. Благодаря ML машины получили возможность обнаруживать закономерности в больших наборах данных и принимать на основе этого анализа правильные решения. В отличие от обычных запрограммированных алгоритмов модели ML постепенно улучшаются по мере использования. Их точность зависит от объема и качества доступных данных.

Как проходит “обучение” алгоритмов? Если не углубляться в детали, можно выделить два основных подхода к ML: контролируемое и самостоятельное обучение.

• Контролируемое обучение используется чаще всего. Оно предполагает наличие учителя, определяющего для модели желаемые результаты. Алгоритм должен научиться выявлять зависимость между объектами и правильными ответами и применять ее в анализе новых данных. Например, чтобы научить алгоритм распознавать картинки с котами, исследователь должен показать ему набор должным образом маркированных фото – как с котами, так и с собаками.

• Самостоятельная учеба проходит без прямого и постоянного вмешательства учителя. Алгоритм получает автономность и распознает закономерности в данных самостоятельно. Например, алгоритму дадут в обработку миллион фото с животными без маркировки, чтобы он разбил их по категориям самостоятельно. Сначала модель ML, вероятно, будет постоянно путать кошек и собак, но со временем научится различать их.

Есть также такие методы, как обучение с подкреплением, метод ансамблей и т.д.

В мире IT машинное обучение рассматривается как фундаментальное направление Data Science, некоторое время термины ML и Data Science даже использовались в качестве синонимов. Профессия Data Scientist обычно требует знания ML: владения соответствующими алгоритмами, языками программирования (чаще всего это Python), основами математического анализа и статистики.

В целом машинное обучение уже стало массовой технологией, которая встречается всюду: механизмы рекомендаций в соцсетях, алгоритмы обработки фото для смартфонов, приложения с распознаванием изображений и естественного языка, финансовый фрод-мониторинг – все это работает с помощью моделей ML. Поэтому, когда мы ведем повседневные разговоры об ИИ, вероятнее всего речь идет именно об алгоритмах машинного обучения. Но разница между ИИ и машинным обучением на самом деле  может быть очень существенной.

Что такое искусственный интеллект?

В чем же состоят эти различия между ИИ и машинным обучением? Если говорить коротко, то понятие ИИ гораздо шире, оно охватывает множество направлений помимо ML. В широком смысле к ИИ относят все технологии и способы имитации человеческого мышления с помощью машин. К ним относятся все модели машинного и глубокого обучения, нейросети, большие языковые модели, генеративный ИИ и т.д.

Реализация полноценного искусственного интеллекта выходит далеко за пределы ML. Она нуждается не только в построении алгоритма обработки данных, но и в машинной логике постановки суждений и принятия независимых решений для достижения определенной цели. Например, алгоритм ML может отличать кошек и собак на фото. Но полноценная модель ИИ также может превращать новые фото с котами в открытки и отправлять их пользователям, руководствуясь определенной логикой – для поздравления с днем рождения, или учитывая предпочтения пользователя.

В современной литературе определяют три основных типа ИИ:

• ИИ узкого назначения (Artifical narrow Intelligence, ANI) – это алгоритм, специализирующийся на одном конкретном задании или области знания. Он может самостоятельно развиваться или превосходить человеческий интеллект исключительно в своей узкой задаче. Примеры ANI – это суперкомпьютеры для игры в шахматы, поисковые алгоритмы, системы управления беспилотными авто и т.д. Алгоритмы машинного обучения относятся именно к категории ANI.

• ИИ общего назначения (Artifical general Intelligence, AGI) – это система ИИ, способная решать любые интеллектуальные задачи, которые может решить человек. Такой ИИ оперирует логикой и категориями абстрактного мышления, может экстраполировать свой опыт на широкий круг задач и ситуаций, чего не могут делать алгоритмы ANI. Сегодня к возможностям такого интеллекта приближаются большие языковые модели (LLM).

• Искусственный супер-интеллект (Artifical super-Intelligence ASI) – это полноценный ИИ, превосходящий человеческие возможности во всех аспектах, включая креативность и социальные навыки. Он может демонстрировать признаки сознания, самосовершенствоваться и создавать новые технологии. Сейчас мы можем ознакомиться с таким ИИ только в научной фантастике, но человечество быстро идет в направлении его создания.

Искусственный интеллект остается предметом научных исследований и направлением cutting-edge технологий. В частности, совершенно новую страницу в развитии ИИ должны открыть квантовые вычисления, ведь главные проблемы их массового внедрения должны быть решены уже к концу этого десятилетия. Более того, ИИ стал философской проблемой. Футурологи часто вспоминают его наряду с такими словами как “трансгуманизм” и “технологическая сингулярность” – ведь никто не знает, как именно появление полноценного ИИ повлияет на ход истории. Но вместе с тем развивается и область практического применения инструментов ИИ для нужд бизнеса, образования, медицины и т.д.

В этом и состоит различие между ИИ и ML: понятие Machine Learning сегодня указывает на практические технологии и сферы применения алгоритмов в рабочих задачах. Ведь понятие ИИ является для разработчиков и инженеров слишком абстрактным.

Ключевые отличия между машинным обучением и ИИ

Следовательно, технологии ML можно отнести к категории искусственного интеллекта, и во многих контекстах эти понятия используются как тождественные. Но мы все же попытаемся сфокусироваться на отличиях, и объясним, чем ИИ отличается от машинного обучения.

Цель применения

Модели машинного обучения создаются для решения практических задач посредством поиска паттернов в больших наборах данных. Это инструменты компьютерного зрения, рекламные алгоритмы, способы обработки мобильных фото, генерация контента и т.д. В то же время, главная цель технологий ИИ несколько шире, она заключается в эмуляции человеческого интеллекта и поведения в тех или иных сценариях. ML – это лишь один из способов достижения этой цели, но не единственный.

Широта задач

Полноценный искусственный интеллект может решать любые задачи, которые может решить человек. Он может воспроизводить паттерны мышления, которые мы привыкли называть здравым смыслом, экстраполировать полученный опыт на широкий круг новых задач, проявлять абстрактное мышление и творчество, учитывать социальный и нравственный контекст при принятии решений. Машинное обучение имеет более узкое применение, связанное с обработкой данных для решения определенной задачи.

Применяемые методы

Еще одна существенная разница между машинным обучением и ИИ состоит в методах построения моделей и достижения цели. Искусственный интеллект использует широкий спектр методов эмуляции человеческого мышления: генетические алгоритмы, нейросети, алгоритмы поиска, системы, основанные на правилах и т.д. Машинное обучение также представляет собой один из методов ИИ. При этом само направление ML содержит свои подкатегории (глубокое обучение, нейросети) и собственные методы (обучение с учителем и без учителя, обучение с подкреплением и т.п.).

Применение

Алгоритмы машинного обучения позволяют решать специфические задачи, которые невозможно или нецелесообразно решать с помощью человеческого аналитического труда. Это обработка огромных объемов данных в реальном времени, промышленное компьютерное зрение, генерация контента и т.д. Тем временем, технологии ИИ могут конкурировать с человеком в решении комплексных и разнообразных задач со множеством сценариев: от победы над профессиональными игроками в Starcraft, до постановки медицинских диагнозов и промышленного планирования.

Сроки реализации

Решения ML и AI могут существенно отличаться по cрокам разработки и развертывания в рабочей среде. Создание комплексных ИИ-систем общего назначения может быть очень трудоемким и длительным процессом, ведь готовых решений в этой сфере почти не существует. В то же время разработка систем ML может быть более быстрой и простой, потому что опирается на множество готовых библиотек, инструментов для разработчиков и готовых сервисов. При этом как разработка ИИ, так и разработка решения ML, вероятно, потребует существенного времени на подбор данных и обучение алгоритмов.

Адаптивность

Решения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения очень серьезно отличаются по уровню гибкости и масштабируемости. Комплексный ИИ общего назначения может адаптироваться под любые задачи и демонстрировать универсальность, но наличие жестких правил и недостаток данных будут ограничивать его. В то же время, алгоритм машинного обучения может демонстрировать невероятную адаптивность в рамках своей узкой задачи, постоянно совершенствуясь под влиянием новых данных и обратной связи.

Подход к решению задач

Существенная разница между машинным обучением и ИИ просматривается также в путях решения задач. ИИ общего назначения опирается на комплекс правил и логику, которые могут базироваться на экспертных знаниях или формальных моделях. В то же время алгоритмы ML опираются в решении задач прежде всего на данные и обратную связь от их обработки. Это позволяет инструментам ML быть более гибкими и развиваться быстрее. Но в то же время они допускают больше ошибок и нуждаются в тщательном контроле.

Технологии

Реализация инструментов машинного и глубокого обучения требует определенных языков программирования (Python, Rust, R), определенных библиотек (TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Keras), знания алгоритмов, методов математического анализа, статистики и т.д. Но в то же время машинное обучение само по себе представляет одну из технологий создания ИИ. Без обучения программы ИИ с помощью ML реализовать искусственный интеллект невозможно. Кроме того, технологии ИИ – это не только алгоритмы обучения, но и определенные вычислительные мощности, софт, методы управления данными и т.д.

Здесь важно подчеркнуть, что машинное обучение и ИИ нельзя противопоставлять друг другу, эти технологии не конкурируют. Напротив, ML – это ключевой элемент построения искусственного интеллекта, но не единственный. Так что ставить между ИИ и ML знак равенства тоже нельзя.

Разработка инструментов ИИ и машинного обучения с WEZOM

Наша команда уже более 20 лет разрабатывает инновационные цифровые решения для бизнеса в разных сферах: от производства и логистики до недвижимости и ритейла.

Продукты WEZOM – это комплексный корпоративный софт индивидуальной разработки, мобильные и веб-приложения любой сложности, цифровые экосистемы и т.д.

Мы внимательно следим за трендами IT и новейшими технологиями, чтобы предоставлять клиентам по-настоящему ценные решения и быть лидерами новых направлений. Наши специалисты обладают редким опытом реализации продуктов на базе ИИ. Системы распознавания естественного языка для клиентской поддержки, внедрение инструментов компьютерного зрения, ПО для оптимизации логистики – вот лишь некоторые наши успешные кейсы, в которых используются машинное обучение и искусственный интеллект.

Так что если вы ищете возможности усиления собственного бизнеса с помощью ИИ или алгоритмов ML, то оказались на правильной странице. Обсудите свои идеи с нашими специалистами прямо сейчас – этот короткий разговор может изменить все.

Выводы

Понятия ИИ и машинного обучения очень близки, мы давно привыкли использовать их в качестве синонимов. Но они все же не идентичные. Ведь машинное обучение – лишь одно из направлений развития концепции искусственного интеллекта, которая в целом нацелена на эмуляцию возможностей человеческого разума с помощью компьютера. Она включает множество направлений и технологий.

Машинное обучение – это отдельное направление развития сферы ИИ, решающее проблему создания алгоритмов, способных к самосовершенствованию на основе обработанных данных. Современные алгоритмы ML открыли множество возможностей, которые всего 15 лет казались фантастическими: качественная обработка фото на сматфонах, компьютерное зрение, умные чат-боты, мгновенная генерация текстов, фото и видео.

Чтобы понимать различия между машинным обучением и ИИ, стоит учитывать разницу в их технологиях, областях применения и методах. ИИ общего назначения нацелен на моделирование поведения человека в разных сценариях, тогда как алгоритмы ML служат для решения узких прикладных задач. Но их нельзя противопоставлять друг другу, построить ИИ без машинного обучения невозможно.

FAQ

В чем разница между машинным обучением и ИИ?

В целом идея ИИ охватывает всю область создания умных машин, способных решать любые интеллектуальные задачи не хуже человека. Машинное обучение – это лишь одно из направлений развития этой отрасли, которое фокусируется на построении алгоритмов, способных к самосовершенствованию через обработку данных и получение обратной связи.

Что лучше выбрать для вашего бизнеса?

У этого вопроса нет простого ответа. Чтобы выбрать ту или иную технологию для бизнеса, следует учитывать особенности отрасли, стратегию развития компании, доступные ресурсы и т.д. Если вы ищете рекомендации по выбору инструментов ИИ для конкретного проекта, наши специалисты готовы помочь.

Является ли машинное обучение частью ИИ?

Да, машинное обучение фактически является одним из направлений развития технологий ИИ, разработать ИИ-программу без применения ML невозможно. Однако ставить знак равенства между понятиями ИИ и ML нельзя, ведь у них есть существенные отличия в областях применения, технологиях и путях решения задач.