Искусственный интеллект (AI

Искусственный интеллект (AI)

Это любая компьютерная программа, которая имитирует человеческое мышление или поведение для решения задач. Это конечная цель.

Как работает: Программа получает вводные данные и выдает логический результат.

Нюанс: AI может быть создан вообще без обучения. В 1980-х годах ИИ строили на жестких правилах. Человек писал миллион строк кода со структурой «ЕСЛИ условие, ТО действие». Программа играла в шахматы и принимала решения, но она ничему не училась. Это был ИИ, но это не было машинным обучением.

Машинное обучение (ML)

Это один конкретный способ достижения искусственного интеллекта. Это инструмент.

Как работает: Ура, тут программист не пишет правила if-then вручную - из вообще нет. Аналитик дает алгоритму огромный массив данных. Алгоритм применяет статистические методы, сам находит закономерности и сам формирует правила.

Нюанс: ML существует только там, где есть процесс тренировки на данных (датасетах). Программа корректирует свои внутренние параметры (веса) до тех пор, пока не начнет выдавать правильный результат с нужной вероятностью.

Искусственный интеллект (AI) — это широкая концепция, большая матрешка.

Машинное обучение (ML) — это конкретная кукла внутри этой матрешки. То есть ML — это подмножество AI.

Разница на примере антиспам-фильтра

1. AI без машинного обучения (Экспертная система)

Вы пишете код: ЕСЛИ в письме есть слово "Выигрыш" ИЛИ адрес отправителя неизвестен, ТО отправить письмо в корзину.

Программа фильтрует спам. Она имитирует работу человека-модератора. Это искусственный интеллект, но здесь нет машинного обучения. Алгоритм туп и ограничен вашим кодом.

2. AI с машинным обучением (ML)

Вы не пишете никаких правил. Вы загружаете в программу миллион нормальных писем и миллион спам-писем. Алгоритм анализирует частоту слов, длину предложений и скрытые символы. Он либо сам понимает, как выглядит спам, либо вы ему подсказываете. В итоге вы даете ему новое письмо, и он с вероятностью 99% угадывает его категорию. Программа научилась сама.

Короткий вывод: Любое машинное обучение — это искусственный интеллект. Но не каждый искусственный интеллект — это машинное обучение.

Сегодня термины смешались, потому что все современные ИИ-системы строятся исключительно на базе алгоритмов машинного (и глубокого) обучения. Старые подходы с ручным написанием правил окончательно умерли.

И тут важно понять к чему это привело. Нейронная сеть — это абсолютно непрозрачный черный ящик. Даже ее создатель не способен до конца объяснить, по какому конкретно пути весов прошел сигнал для принятия финального решения. А вам же потом регулятору это объяснять, да?

#ИИ #AI #ML #определения