Машинне навчання та штучний інтелект: розбираємо їх ключові відмінності

Терміни “машинне навчання” і “штучний інтелект” сьогодні лунають буквально усюди, про них говорять як про диво, яке змінює світ. Але що насправді криється за ними? Чи коректно використовувати ці поняття як синоніми? Насправді штучний інтелект та машинне навчання – це дуже близькі, але не тотожні напрямки розвитку IT. У цій статті ми розповімо про те, що таке машинне навчання та ШІ. Як вони пов'язані? Чим вони відрізняються одне від одного? Як вони використовуються? 

Що таке машинне навчання?

Отже, розпочнемо з визначень. Машинне навчання (Machine Learning, ML) сьогодні найчастіше визначають як напрямок розвитку технологій ШІ зі створення гнучких алгоритмів, здатних до навчання та розвитку на основі отримуваних даних. Завдяки ML машини отримали змогу виявляти закономірності у великих наборах даних та ухвалювати на основі цього аналізу правильні рішення. На відміну від звичайних запрограмованих алгоритмів, моделі ML поступово покращуються під час використання. Їх точність залежить від об’єму та якості доступних даних. 

Як проходить “навчання” алгоритмів? Якщо не заглиблюватись у деталі, можна виділити два основних підходи до ML: контрольоване та самостійне навчання. 

• Контрольоване навчання використовується найчастіше. Воно передбачає наявність вчителя, який визначає для моделі бажані результати. Алгоритм має навчитися виявляти залежність між об'єктами та правильними відповідями та застосовувати її в аналізі нових даних. Наприклад, аби навчити алгоритм розпізнавати картинки з котами, дослідник має показати йому набір відповідно маркованих фото – як з котами, так і з собаками. 

• Самостійне навчання проходить без прямого та постійного втручання вчителя. Алгоритм отримує автономність і розпізнає закономірності в даних самостійно. Наприклад, алгоритму дадуть в обробку мільйон фото з тваринами без жодного маркування, аби він розбив їх по категоріях самостійно. Спершу модель ML імовірно буде постійно плутати котів та собак, але з часом навчиться їх відрізняти. 

Є також такі методи як навчання з підкріпленням, метод ансамблів тощо. 

У світі IT машинне навчання розглядається як фундаментальний напрямок Data Science, певний час терміни ML та Data Science навіть використовували як синоніми. Професія Data Scientist зазвичай потребує знання ML: володіння відповідними алгоритмами, мовами програмування (найчастіше це Python), основами математичного аналізу і статистики.

Загалом машинне навчання вже стало масовою технологією, яка зустрічається усюди: механізми рекомендацій в соцмережах, алгоритми обробки фото для смартфонів, додатки з розпізнаванням зображень та природної мови, фінансовий фрод-моніторинг – усе це працює за допомогою моделей ML. Тож коли ми ведемо буденні розмови про ШІ, імовірніше за все йдеться саме про алгоритми машинного навчання. Проте різниця між ШІ та машинним навчанням насправді може бути дуже суттєвою. 

Що таке штучний інтелект?

В чому ж полягає відмінність між ШІ та машинним навчанням? Якщо говорити коротко, то поняття ШІ набагато ширше, воно охоплює безліч напрямків поза ML. В широкому сенсі до ШІ відносять усі технології та способи імітації людського мислення за допомогою машин. До них відносять усі моделі машинного та глибокого навчання, нейромережі, великі мовні моделі, генеративний ШІ тощо. 

Реалізація повноцінного штучного інтелекту виходить далеко за межі ML. Вона потребує не лише побудови алгоритму обробки даних, але й машинної логіки винесення суджень та ухвалення незалежних рішень для досягнення певної мети. Наприклад, алгоритм ML має змогу відрізняти котів і собак на фото. Але повноцінна модель ШІ також може перетворювати нові фото з котами на листівки і відправляти їх користувачам, керуючись певною логікою – для привітання з днем народження, або з огляду на уподобання користувача. 

В сучасній літературі визначають три основних типи ШІ: 

• ШІ вузького призначення (Artifical narrow Intelligence, ANI) – це алгоритм, який спеціалізується на одному конкретному завданні або галузі знання. Він може самостійно розвиватися або перевершувати людський інтелект виключно у своєму вузькому завданні. Приклади ANI – це суперкомп’ютери для гри в шахи, пошукові алгоритми, системи управління безпілотними авто тощо. Алгоритми машинного навчання належать саме до категорії ANI.

• ШІ загального призначення (Artifical general Intelligence, AGI) – це система ШІ, яка може вирішувати будь-які інтелектуальні завдання, які може вирішити людина. Такий ШІ оперує логікою та категоріями абстрактного мислення, може екстраполювати свій досвід на широке коло завдань та ситуацій, чого не можуть робити алгоритми ANI. Сьогодні до можливостей такого інтелекту наближаються великі мовні моделі (LLM). 

• Штучний cупер-інтелект (Artifical super-Intelligence ASI) – це повноцінний ШІ, який перевершує людські можливості у всіх аспектах, включно з креативністю і соціальними навичками. Він може демонструвати ознаки свідомості, самовдосконалюватись і створювати нові технології. Наразі ми можемо ознайомитися з таким ШІ лише в науковій фантастиці, але людство швидко рухається в напрямку його створення. 

Штучний інтелект загалом залишається предметом наукових досліджень та напрямком cutting-edge технологій. Зокрема, цілком нову сторінку у розвитку ШІ мають відкрити квантові обчислення, адже головні проблеми їх масового впровадження мають бути вирішені вже до кінця цього десятиліття. Понад те, ШІ став філософською проблемою. Футурологи часто згадують його поряд з такими словами як “трансгуманізм” та “технологічна сингулярність” – адже ніхто не знає, як саме поява повноцінного ШІ вплине на нашу історію. Та поруч з тим розвивається й область практичного застосування інструментів ШІ для потреб бізнесу, освіти, медицини тощо. 

В цьому й полягає відмінність між МН та ШІ: поняття Machine Learning вказує на практичні технології й сфери застосування алгоритмів в робочих завданнях. Адже поняття ШІ є для розробників та інженерів занадто абстрактним. 

Ключові відмінності між машинним навчанням та ШІ

Отже, технології ML можна віднести до категорії штучного інтелекту, і в багатьох контекстах ці поняття використовуються як тотожні. Та ми все ж спробуємо сфокусуватися на відмінностях, і пояснимо, чим ШІ відрізняється від машинного навчання. 

Мета застосування

Моделі машинного навчання створюються для вирішення практичних завдань через пошук патернів у великих наборах даних. Це інструменти комп’ютерного зору, рекламні алгоритми, засоби обробки мобільних фото, генерація контенту тощо. Водночас головна мета технологій ШІ дещо ширша, вона полягає в емуляції людського інтелекту та поведінки в тих чи інших сценаріях. ML – це лише один зі способів досягнення цієї мети, але не єдиний. 

Широта завдань

Повноцінний штучний інтелект може вирішувати будь-які завдання, які може вирішити людина. Він може відтворювати патерни мислення, які ми звикли називати здоровим глуздом, екстраполювати здобутий досвід на широке коло нових завдань, виявляти абстрактне мислення і творчість, враховувати соціальний та етичний контекст при ухваленні рішень. Машинне навчання має більш вузьке застосування, пов’язаний з обробкою даних для розв’язання певної задачі. 

Методи, що застосовуються

Ще одна суттєва різниця між машинним навчанням та ШІ полягає у методах побудови моделей і досягненні мети. Штучний інтелект використовує широкий спектр методів емуляції людського мислення: генетичні алгоритми, нейромережі, алгоритми пошуку, системи, що базуються на правилах тощо. Машинне навчання теж являє собою один з методів ШІ. При тому сам напрямок ML має власні підкатегорії (глибоке навчання, нейромережі) та власні методи (навчання з вчителем та без вчителя, навчання з підкріпленням тощо). 

Застосування

Алгоритми машинного навчання дозволяють вирішувати специфічні завдання, які неможливо або недоцільно було б вирішувати за допомогою людської аналітичної праці. Це обробка величезних обсягів даних в реальному часі, промисловий комп’ютерний зір, генерація контенту тощо. Водночас технології ШІ можуть конкурувати з людиною у вирішенні комплексних та різноманітних завдань з безліччю сценаріїв: від перемоги над професійними гравцями в Starcraft, до постановки медичних діагнозів і промислового планування.

Час реалізації

Рішення МН та ШІ можуть суттєво відрізнятися за часом розробки та розгортання у робочому середовищі. Створення комплексних ШІ-систем загального призначення може бути дуже трудомістким і тривалим процесом, адже готових рішень в цій сфері майже не існує. Водночас розробка систем ML може бути більш швидкою і простою, бо спирається на безліч готових бібліотек, інструментів для розробників та готових сервісів. При тому як розробка ШІ, так і розробка рішення ML, імовірно потребуватиме суттєвого часу на підбір даних та навчання алгоритмів. 

Адаптованість

Рішення на базі штучного інтелекту та машинного навчання дуже суттєво відрізняються за рівнем гнучкості та масштабованості. Комплексний ШІ загального призначення може адаптуватись під будь-які завдання та демонструвати універсальність, але наявність жорстких правил та нестача даних будуть обмежувати його. Водночас алгоритм машинного навчання може демонструвати неймовірну адаптованість у межах своєї вузької задачі, постійно вдосконалюючись під впливом нових даних та зворотного зв’язку. 

Підхід до вирішення завдань

Суттєва різниця між машинним навчанням та ШІ вбачається також у шляхах розв’язання завдань. ШІ загального призначення спирається на комплекс правил та логіку, що базуються на експертних знаннях або формальних моделях. Водночас алгоритми ML спираються у вирішенні завдань передусім на дані та зворотний зв’язок від їх обробки. Це дозволяє інструментам ML бути більш гнучкими та розвиватися швидше. Але водночас вони допускають більше помилок і потребують ретельного контролю.

Технології

Реалізація інструментів машинного й глибокого навчання потребує певних мов програмування (Python, Rust, R), певних бібліотек (TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Keras), знання алгоритмів, методів математичного аналізу, статистики тощо. Та водночас машинне навчання саме являє собою одну з технологій створення ШІ. Без навчання програми ШІ за допомогою ML реалізувати штучний інтелект неможливо. Окрім того, технології ШІ – це не лише алгоритми навчання, але й певні обчислювальні потужності, софт, методи управління даними тощо. 

Тут важливо наголосити, що машинне навчання та ШІ не можна протиставляти одне одному, ці технології не конкурують. Навпаки, ML – це ключовий елемент побудови штучного інтелекту, але не єдиний. Тож ставити між ШІ та ML знак рівності теж не можна. 

Розробка інструментів ШІ та машинного навчання з WEZOM

Наша команда вже понад 20 років розробляє інноваційні цифрові рішення для бізнесу у різних галузях: від виробництва та логістики до нерухомості та ритейлу. 

Продукти WEZOM – це комплексний корпоративний софт індивідуальної розробки, мобільні та веб-додатки будь-якої складності, цифрові екосистеми тощо.

Ми уважно слідкуємо за трендами IT та новітніми технологіями, аби надавати клієнтам по-справжньому цінні рішення і бути лідерами на нових напрямках. Наші фахівці мають рідкісний досвід реалізації продуктів на базі ШІ. Системи розпізнавання природної мови для клієнтської підтримки, впровадження інструментів комп’ютерного зору, ПЗ для оптимізації логістики – ось лише деякі наші успішні кейси, в яких використовується машинне навчання та штучний інтелект.

Тож якщо ви шукаєте можливості підсилення власного бізнесу за допомогою ШІ або алгоритмів ML, то опинилися на правильній сторінці. Обговоріть свої ідеї з нашими фахівцями просто зараз – ця коротка розмова може змінити все. 

Висновки

Поняття ШІ та машинного навчання дуже близькі, і ми давно звикли використовувати їх як синоніми. Але вони все ж не є тотожними. Адже машинне навчання – це лише один з напрямків розвитку концепції штучного інтелекту, яка загалом націлена на емуляцію можливостей людського розуму за допомогою комп’ютера. Вона охоплює безліч напрямків та технологій. 

Машинне навчання – це окремий напрямок розвитку сфери ШІ, який розв'язує проблему створення алгоритмів, здатних до самовдосконалення на основі оброблених даних. Сучасні алгоритми ML відкрили безліч можливостей, які всього 15 років здавались фантастичними: якісна обробка фото на сматфонах, комп’ютерний зір, розумні чат-боти, миттєва генерація текстів, фото та відео тощо. 

Аби зрозуміти відмінності між машинним навчанням та ШІ, варто врахувати різницю у їх технологіях, широті застосування та методах. ШІ загального призначення націлений на моделювання й перевершення поведінки людини в різних сценаріях, тоді як алгоритми ML слугують для вирішення вузьких прикладних завдань. Але їх не можна протиставляти одне одному, побудувати ШІ без машинного навчання неможливо. 

FAQ

В чому різниця між машинним навчанням та ШІ?

В загальному сенсі ідея ШІ охоплює усю галузь створення розумних машин, що можуть вирішувати будь-які інтелектуальні завдання не гірше за людину. Машинне навчання – це лише один з напрямків розвитку цієї галузі, який фокусується на побудові алгоритмів, здатних до самовдосконалення через обробку даних й отримання зворотного зв’язку.

Що краще обрати для вашого бізнесу?

Це питання не має простої відповіді. Аби обрати ту чи іншу технологію для бізнесу, варто зважати на особливості галузі, стратегію розвитку компанії, доступні ресурси тощо. Якщо ви шукаєте рекомендації щодо вибору інструментів ШІ для конкретного проєкту, наші фахівці готові допомогти. 

Чи є машинне навчання частиною ШІ?

Так, машинне навчання фактично є одним з напрямків розвитку технологій ШІ, розробити ШІ-програму без застосування ML неможливо.Однак ставити знак рівності між поняттями ШІ та ML не можна, адже вони мають суттєві відмінності у сферах застосування, технологіях та шляхах вирішення завдань.