На самом деле мне довольно трудно понять разницу между ИИ и машинным обучением. Большинство из этих визуализаций подразумевают, что ИИ является каким-то надмножеством машинного обучения, то есть содержит машинное обучение внутри себя. Хотя люди говорят об «алгоритмах ИИ», которые на самом деле являются алгоритмами машинного обучения, я не могу представить себе ни одного алгоритма, который был бы алгоритмом ИИ, а не алгоритмом машинного обучения. Поэтому мысль о том, что машинное обучение является подмножеством ИИ, меня почему-то не удовлетворяет.
Возьмем, к примеру, алгоритмы обучения с подкреплением. Они принимают решения? Да, конечно. Размышляют ли они об окружающей среде? Да, конечно, некоторые люди утверждают, что думают (сотрудники Google Brain, DeepMind, Open AI, университетские сотрудники), некоторые люди утверждают, что это неудовлетворительно (да, это так). . Возможно, не было бы предела бесконечных данных. Кто знает. Является ли обучение с подкреплением машинным обучением? Да, это так.
Я не очень понимаю, зачем нужно проводить грань между ИИ и машинным обучением. Лучшая линия, которую я могу провести между двумя терминами, — это с исследовательской точки зрения. Машинное обучение — это в основном математически обоснованное исследование, при этом большинство исследований, помеченных как "ИИ", так или иначе мотивированы тем, что машинное обучение используется для создания более сложных систем в надежде на появление разумного поведения (иногда черпая вдохновение из когнитивной науки, неврология).
Но, в конце концов, искусственный интеллект учится на данных и принимает решения, в чем и заключается машинное обучение. Так… :)
