Многие используют термины «ИИ», «нейросети» и «ChatGPT» как синонимы. Но для профи — это всё равно что путать физику с квантовой механикой.
Чтобы понимать, куда движется индустрия, важно видеть иерархию этой «Вселенной».
Давайте разберем уровни погружения:
1. Artificial Intelligence (Широкий горизонт)
Это зонтичный термин. Сюда входят даже старые добрые экспертные системы и робототехника. Это любая технология, которая имитирует человеческое поведение или логику. Если ваш пылесос не врезается в стену — это ИИ, но далеко не всегда это «обучение».
2. Machine Learning (Ученик за партой)
Здесь начинаются алгоритмы, которые не просто следуют правилам, а учатся на данных. Регрессия, классификация, деревья решений — это фундамент. Именно ML помогает банкам одобрять кредиты, а онлайн-магазинам — подбирать вам товары.
3. Neural Networks & Deep Learning (Мозг в коде)
Когда мы имитируем работу нейронов человеческого мозга, мы переходим к нейросетям.
* Deep Learning — это «тяжелая артиллерия». Огромные многослойные структуры, которые позволяют распознавать лица на фото или переводить речь в текст на лету.
4. Generative AI (Творец)
Вершина текущего прогресса. В отличие от классического ИИ, который только анализировал данные, GenAI создает новые. В его основе — архитектура Трансформеров и механизмы Self-Attention (самовнимания). Это то, что заставляет ChatGPT «понимать» контекст, а Midjourney — рисовать шедевры.
> Важный нюанс: Чем глубже мы заходим в этот круг, тем больше вычислительной мощности нам нужно, но тем «умнее» и автономнее становятся системы.
🧩 Главное, что важно понять
Генеративный ИИ < Deep Learning < Neural Networks < Machine Learning < AI
✔️ Не каждый ИИ — это нейросеть
✔️ Не каждая нейросеть — генеративная
✔️ Хайп ≠ архитектура
Если вы понимаете эту иерархию — вы уже на голову выше 80% «экспертов» 🙂
Сохраняйте шпаргалку и не путайте понятия 🙂
#AI #DeepLearning #GenerativeAI #Технологии #МашинноеОбучение #DigitalTransformation
