Когда мы вступаем в новую эпоху, на горизонте маячит одна технология, которая может изменить все, что мы знаем: искусственный интеллект (ИИ). В частности, за последнее десятилетие произошел огромный рост как искусственного интеллекта (ИИ), так и машинного обучения. Хотя они часто используются взаимозаменяемо, ИИ и машинное обучение довольно разные, и это различие существенно.

Что такое ИИ и чем он отличается от машинного обучения? В этой статье мы рассмотрим основы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы вы могли лучше узнать об этих технологиях и их потенциальных последствиях.

Для начала важно понять, что такое AI и ML.

Что такое искусственный интеллект?

Проще говоря, искусственный интеллект (ИИ) дает компьютерам возможность выполнять задачи, обычно выполняемые людьми или связанные с разумными существами. Однако это не искусственно. Интеллект, собранный ИИ, обнаруживает значение, обобщает и учится на прошлом опыте, как это делают люди. Он может делать вещи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка. Вы можете использовать ИИ для обработки и принятия решений по различным задачам — от чего-то такого простого, как идентификация изображений, до беспилотных автомобилей или сложных решений бизнес-процессов предприятия.

Системы ИИ учатся анализировать информацию, чтобы предсказывать будущие состояния, тренируясь с большими объемами размеченных данных. Обучение включает в себя прием и анализ массивных наборов данных. Потребление огромных объемов данных позволяет моделировать закономерности или корреляции между различными переменными. Как только эти связи будут найдены, останется только продолжить обучение, чтобы сузить результаты и предоставить более точную информацию для улучшения качества обслуживания клиентов или сотрудников.

Целью программирования ИИ является развитие трех когнитивных способностей:

Типы искусственного интеллекта

Реактивные машины

Это машины, которые просто реагируют. При принятии новых решений эти системы не создают воспоминаний и не зависят от предыдущего опыта.

Ограниченная память

Информация накапливается со временем. Одни и те же данные получаются многократно, и системы называются историей. Указанная информация имеет ограниченный срок хранения.

Теория разума

В эту категорию входят машины, обученные понимать поведение/эмоции человека и то, как они влияют на принятие решений. Они обучены адекватно реагировать на изменения в своем поведении.

самосознание

В последнюю категорию входят машины, способные отличать себя от людей. Они осознают свои чувства, предвосхищают чувства других и действуют соответствующим образом.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, который фокусируется на использовании данных и алгоритмов для воспроизведения того, как люди учатся. Его цель — создать системы, способные автоматически адаптироваться и улучшаться с течением времени.

Предприятия используют машинное обучение для всех типов приложений бизнес-процессов и решений, основанных на данных. Машинное обучение позволяет компаниям обнаруживать и анализировать данные, используя статистические методы, чтобы делать прогнозы или классификации или получать информацию на основе закономерностей, обнаруженных в больших наборах данных.

Машинное обучение для кибербезопасности

Компании могут оптимизировать центры управления безопасностью, сократив количество дублирующихся предупреждений и автоматизировав процедуры исправления. Это позволяет специалистам по безопасности устранить шум и сосредоточиться на наиболее важных предупреждениях.

Машинное обучение для ответов на электронные письма и ответы на часто задаваемые вопросы

Еще один распространенный вариант использования — применение машинного обучения к запросам, которые задают вашей компании. Использование программного обеспечения машинного обучения для интеллектуального устранения угроз или реагирования на запросы клиентов и партнеров с помощью контекстной информации позволяет вашей компании предоставлять более качественные услуги при меньших затратах.

Машинное обучение для распознавания изображений

Возможно, наиболее распространенное применение машинного обучения — распознавание изображений. Например, Facebook использует алгоритмы машинного обучения, чтобы автоматически помечать фотографии именами людей на них. Автомобили Google также используют машинное обучение для навигации.

Типы машинного обучения

Контролируемое обучение

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором вы знаете, каким должен быть результат. Этот метод хорошо работает с переменными, помеченными как входные или целевые. Важно отметить, что если для одной стороны недостаточно наблюдений, обеим сторонам потребуется больше данных, прежде чем их можно будет соответствующим образом обучить.

Затем алгоритм может научиться различать их, рассматривая эти сравнения более подробно, чем просто беглый взгляд. Линейная регрессия, логистическая регрессия, машины опорных векторов, наивный байесовский алгоритм и деревья решений — вот несколько примеров обучения с учителем.

Неконтролируемое обучение

Алгоритмы обучения без учителя могут выявлять скрытые функции во входных данных, не сообщая им, как они выглядят. Эти закономерности и сходства, ставшие более читабельными, становятся все более очевидными.

Неконтролируемое машинное обучение позволяет компьютерам анализировать большие наборы неструктурированных данных и необработанных значений для извлечения информации, которая в противном случае осталась бы незамеченной или неуслышанной людьми, поскольку они узнали, как BEST выполняет анализ на своих условиях. Этот мощный инструмент обработки данных может прогнозировать спрос, тенденции и другие потребности бизнеса.

Общие алгоритмы обучения без учителя включают в себя:

  • Анализ главных компонентов
  • Кластеризация K-средних
  • Изучение правила ассоциации
  • Иерархическая кластеризация
  • Обнаружение аномалий
  • Априорный алгоритм

Полуконтролируемое обучение

Полууправляемое обучение — это тип машинного обучения, при котором обучающий набор содержит небольшое количество размеченных данных и большое количество неразмеченных данных. Цель полуконтролируемого обучения — повысить производительность алгоритма машинного обучения с использованием дополнительных немаркированных данных.

Этот подход находится где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением. Он использует небольшой объем размеченных данных для обучения модели, которая может учиться на большом пуле неразмеченных данных.

Преимущество полуконтролируемого обучения заключается в том, что оно может повысить производительность алгоритма машинного обучения без необходимости большого количества размеченных данных. Недостатком является то, что его может быть сложнее реализовать, чем контролируемое или неконтролируемое обучение.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент взаимодействует со средой и получает отзывы о своей работе. Эта обратная связь помогает ему со временем улучшаться, подобно тому, как ребенок учится на собственном опыте, играя с другими детьми.

Вознаграждение — это мера того, насколько хорошо действие соответствует цели деятельности.

Примером обучения с подкреплением может быть компьютерная программа, предназначенная для игры в шахматы. Программа начинает с базового понимания игры, а затем учится на своих ошибках и предпринимаемых действиях. Он продолжает играть до тех пор, пока не сможет противостоять большинству игроков-людей.

Бизнес-пример для обучения с подкреплением похож на пример запроса, о котором я писал выше. Модели машинного обучения могут принимать запросы, классифицировать данные и давать соответствующие ответы. Эти ответы будут иметь разную степень достоверности на основе анализа данных. Для расчетов с высокой степенью достоверности интеллектуальное программное обеспечение автоматизации может реагировать автономно. Однако для расчетов с низкой достоверностью может потребоваться процесс типа «человек в цикле» и попросить человека проверить модель машинного обучения и усилить ее обучение.

Что отличает искусственный интеллект от машинного обучения?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение идут рука об руку. ИИ включает в себя использование компьютерного моделирования для обучения алгоритмов и принятия решений на основе анализа данных. ML фокусируется на обучении машин тому, как вести себя или выполнять определенные задачи, предоставляя им большие наборы данных, содержащие возможные результаты.

ИИ против машинного обучения

  • Машинное обучение — это подмножество ИИ, тогда как машинное обучение направлено на то, чтобы заставить интеллектуальные машины выполнять определенные задачи или принимать решения на основе входных данных.
  • В то время как ИИ можно использовать практически в любом приложении, машинное обучение чаще всего применяется к компьютерному зрению, распознаванию речи, обработке естественного языка и механизмам рекомендаций.
  • ИИ основан на том, чтобы сделать компьютерную систему достаточно интеллектуальной для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта, таких как принятие решений, распознавание образов и решение проблем. С другой стороны, машинное обучение — это ввод данных в алгоритмы и предоставление им возможности научиться выполнять задачу наилучшим образом.
  • Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, которая использует неструктурированные и частично структурированные данные для получения надежных результатов или прогнозов на основе этой информации. Модели машинного обучения учатся на предыдущем опыте.
  • Бизнес-цель ИИ — повысить шансы на успех. С другой стороны, машинное обучение фокусируется на точности и закономерностях.
  • Siri, чат-боты с искусственным интеллектом, компьютерные игры и интеллектуальные роботы — вот лишь несколько примеров основных применений искусственного интеллекта. Одними из крупнейших приложений машинного обучения являются системы онлайн-рекомендаций, рекомендации по тегам Facebook, алгоритмы поиска Google и расширенные интеллектуальные процессы автоматизации, такие как решение когнитивных проблем.

Заключение: ИИ против машинного обучения

Между искусственным интеллектом и машинным обучением много общего, но это не одно и то же. ИИ охватывает гораздо более широкий круг тем, в то время как машинное обучение фокусируется на обучении машин тому, как вести себя или выполнять задачи.

Есть много способов, которыми предприятия могут извлечь выгоду из ИИ и машинного обучения. Например, модели машинного обучения могут автоматически анализировать данные и прогнозировать будущее поведение. Модель машинного обучения можно использовать для улучшения маркетинговых кампаний или персонализированных предложений для конкретных клиентов.

Предприятия используют искусственный интеллект для автоматизации задач обслуживания клиентов или сотрудников или рекомендаций по продуктам. Улучшения в обработке естественного языка позволяют многим из этих систем, таких как Krista, устранять проблемы адаптации пользователей и упрощать сложные процессы с помощью диалогового подхода.

Хотя, безусловно, существует множество интересных приложений как для ИИ, так и для машинного обучения, важно помнить, что по мере развития и усложнения технологий растут и этические проблемы, связанные с этими двумя концепциями.

В целом будет интересно посмотреть, как искусственный интеллект и машинное обучение продолжат формировать наш мир в ближайшие годы.

Часто задаваемые вопросы

Первоначально опубликовано на https://kristasoft.com 23 июня 2022 г.