Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Эта картинка наглядно демонстрирует вложенность понятий ИИ с точки зрения технической иерархии

Маркетологи часто путают эти термины, сваливая всё в одну кучу, а здесь структура разложена чётко, как матрёшка. Вот как эти уровни работают на самом деле: Artificial Intelligence (AI) — самый верхний уровень, общая концепция. Сюда относится всё, что заставляет компьютер имитировать разумное поведение (даже старые экспертные системы, состоящие из жёстких правил «если, то»). Да, иногда AI — это программа, написанная обычным человеком. Machine Learning (ML) — подмножество AI. Это отказ от жёсткого программирования правил вручную. Мы даём алгоритму терабайты данных, и он сам ищет в них закономерности и строит математические зависимости. Именно эта методика используется для работы ML-антивируса, определения DGA-доменов в мире ИБ. Neural Networks (NN) — конкретный математический метод внутри ML. Базовая архитектура, симулирующая работу биологических нейронов, где есть слои, веса и функции активации. Deep Learning (DL) — те же нейросети, но ставшие «глубокими» за счёт огромного количест

Эта картинка наглядно демонстрирует вложенность понятий ИИ с точки зрения технической иерархии. Маркетологи часто путают эти термины, сваливая всё в одну кучу, а здесь структура разложена чётко, как матрёшка.

Вот как эти уровни работают на самом деле:

Artificial Intelligence (AI) — самый верхний уровень, общая концепция. Сюда относится всё, что заставляет компьютер имитировать разумное поведение (даже старые экспертные системы, состоящие из жёстких правил «если, то»). Да, иногда AI — это программа, написанная обычным человеком.

Machine Learning (ML) — подмножество AI. Это отказ от жёсткого программирования правил вручную. Мы даём алгоритму терабайты данных, и он сам ищет в них закономерности и строит математические зависимости. Именно эта методика используется для работы ML-антивируса, определения DGA-доменов в мире ИБ.

Neural Networks (NN) — конкретный математический метод внутри ML. Базовая архитектура, симулирующая работу биологических нейронов, где есть слои, веса и функции активации.

Deep Learning (DL) — те же нейросети, но ставшие «глубокими» за счёт огромного количества скрытых слоёв. Именно здесь появились свёрточные сети для картинок и другие сложные структуры, требующие мощных видеокарт для обучения.

Generative AI (GenAI) — подмножество глубокого обучения, сфокусированное на создании нового контента (текст, код, картинки, звук), а не просто на классификации или прогнозировании чисел.

Large Language Models (LLM) — это GenAI, обученный конкретно на текстах (языковые модели). Они предсказывают следующее слово в предложении.

Transformers — конкретная архитектура нейросетей (представленная Google в 2017 году в статье «Attention Is All You Need»), которая совершила революцию в LLM за счёт механизма внимания (attention). Без трансформеров текущие языковые модели просто не существовали бы.

GPT — семейство моделей (Generative Pre-trained Transformer) от компании OpenAI, построенное на архитектуре трансформеров.

GPT-4 — конкретная коммерческая реализация модели из этого семейства.

Рядом стоит ChatGPT — чат-ассистент, который даёт доступ к моделям GPT-4 и выше.

Денис Батранков в LinkedIn, YouTube, RuTube и MAX

#ИИ