Бесконечные споры вокруг искусственного интеллекта приводят к путанице. Существует много терминов, которые кажутся похожими, но это не так. Мы постараемся разобраться и противопоставить искусственный интеллект (ИИ или artificial intelligence, AI), машинное обучение (machine learning, ML), глубокое обучение (deep learning) и нейронные сети (neural networks), чтобы их разграничить.
Кратко говоря, мы рассмотрим, как все эти концепции связаны друг с другом и что делает их различными. Мы также разберем роль ИИ в каждом из этих понятий.
ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: как они связаны?
Лучший способ понять, как эти понятия связаны между собой, — использовать аналогию с матрешкой, что означает, что эти концепции являются компонентами друг друга.
Проще говоря, машинное обучение — это подслой искусственного интеллекта. Нейронные сети — это подслой машинного обучения. А алгоритмы глубокого обучения являются развитием концепции нейронных сетей.
Что отличает нейронные сети от глубокого обучения, так это то, что одно является более сложным компонентом другого.
Рассмотрим некоторые ключевые различия, чтобы лучше понять, как работают эти компоненты ИИ.
Чем глубокое обучение отличается от нейронных сетей?
Мы уже говорили о том, что нейронные сети и глубокое обучение не являются полностью независимыми концепциями. Когда мы говорим о глубоком обучении, мы имеем в виду “глубину” слоев и узлов в нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев (включая входной и выходной), считается алгоритмом глубокого обучения.
Еще один ключевой фактор заключается в том, что большинство глубоких нейронных сетей являются прямыми, то есть данные перемещаются исключительно от входа к выходу. Модели также могут обучаться с помощью обратного распространения ошибки, что позволяет им двигаться в подходящем направлении от выхода к входу.
Эта модель позволяет специалистам по данным вычислять и приписывать ошибку, связанную с каждым нейроном сети, что позволяет им корректировать узлы в алгоритме для достижения желаемого результата.
Вот еще несколько различий между глубоким обучением и нейронными сетями:
- Сеть глубокого обучения имеет много различных слоев, что делает её более сложной, чем нейронная сеть.
- Система глубокого обучения выполняет задачи более эффективно и результативно, в то время как нейронная сеть выполняет задачи немного менее эффективно.
- Основные компоненты единицы глубокого обучения — это обширный источник питания, GPU и большой объем оперативной памяти. В то время как основные компоненты нейронной сети — это нейроны, скорость обучения, связи, функции распространения и веса.
- Из-за своей сложности сети глубокого обучения требуют значительного времени для обучения, тогда как нейронные сети требуют меньшего времени на обучение.
Глубокое обучение против машинного обучения: чем они отличаются?
Прежде чем узнать о различиях между глубоким обучением и машинным обучением, важно понять, что алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения не являются противоположными концепциями. Вместо этого алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.
Следовательно, лучше рассматривать то, что делает глубокое обучение уникальным в рамках машинного обучения, вместо противопоставления глубокого обучения и машинного обучения. В широком смысле, особенности, которые делают глубокое обучение уникальным, включают структуру алгоритма нейронной сети, меньшую необходимость в человеческом вмешательстве и более обширные требования к данным. Давайте рассмотрим их по отдельности:
Во-первых, традиционные алгоритмы машинного обучения имеют относительно простую структуру, включая линейную регрессию или модель решающего дерева. В то время как модели глубокого обучения основаны на искусственной нейронной сети. Эти нейронные сети имеют много слоев и (как и человеческий мозг) сложны и переплетены через узлы (аналог нейронов человека).
Во-вторых, модели глубокого обучения требуют гораздо меньше человеческого вмешательства, чем их обычные аналоги в машинном обучении. Например, ИИ для автономного автомобиля будет иметь возможность распознавать дорожные знаки без ручного вмешательства инженера-программиста, также известного как извлечение признаков.
Наконец, глубокое обучение требует значительно больше данных, чем стандартные алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение часто работает с тысячами точек данных, тогда как глубокое обучение может работать с миллионами. Из-за своей сложной многослойной структуры системы глубокого обучения нуждаются в большом наборе данных, чтобы уменьшить или устранить колебания и делать качественные интерпретации.
Как ИИ вписывается в эти концепции?
Перед тем как ответить на этот вопрос, давайте вспомним, что такое искусственный интеллект.
Искусственный интеллект — это способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение и решение проблем. С помощью ИИ компьютерная система использует математику и логику, чтобы имитировать рассуждения человека, учиться на новой информации и принимать решения.
Это область, изучаемая специалистами по данным на протяжении многих лет, и они продолжают расширять свои возможности с каждым новым технологическим достижением в области аппаратного и программного обеспечения.
Итак, быстрый ответ на наш первоначальный вопрос заключается в том, что ИИ охватывает все, что связано с машинным обучением, нейронными сетями и глубоким обучением. Но чтобы быть более конкретными, мы разберем это по отдельности.
ИИ против машинного обучения
Хотя ИИ и машинное обучение тесно связаны, они не являются одним и тем же. Машинное обучение считается подмножеством ИИ. Это аналогичное недопонимание, как и в случае с различием между глубоким обучением и машинным обучением.
Машинное обучение — это общий термин, обозначающий, когда компьютеры учатся на данных. Это перекресток компьютерных наук и статистики, где используются алгоритмы для выполнения конкретной задачи без явного программирования; вместо этого они распознают паттерны в данных и делают прогнозы, когда появляются новые данные.
В общем, процесс обучения этих алгоритмов может быть либо контролируемым, либо неконтролируемым, в зависимости от данных, используемых для обучения алгоритмов.
ИИ против искусственных нейронных сетей
Как уже упоминалось, ИИ относится к машинам, которые могут имитировать когнитивные навыки человека. Нейронные сети, с другой стороны, представляют собой сеть искусственных нейронов или узлов. Они отдаленно вдохновлены биологическими нейронными сетями, которые составляют человеческий мозг.
Системы нейронных сетей функционируют аналогично цепи нейронов у человека, которые принимают и обрабатывают информацию. Нейронные сети основаны на алгоритмах, найденных в нашем мозге, которые помогают их работе.
Нейронная сеть интерпретирует числовые паттерны, которые могут принимать форму векторов. Нейронные сети используются для перевода этих векторов. Основная функция нейронной сети — классификация и категоризация данных на основе сходства.
Наибольшее преимущество нейронной сети в том, что она может легко адаптироваться к изменяющимся паттернам выходных данных. Кроме того, вам не нужно корректировать её каждый раз на основе предоставляемого ввода, что может быть достигнуто с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения.
ИИ против глубокого обучения
Искусственный интеллект — это концепция создания инновационных, умных машин. Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения, которое использует огромные объемы данных и сложные алгоритмы для обучения модели.
Глубокое обучение описывает алгоритмы, которые анализируют данные с логической структурой, подобной тому, как человек делает выводы из исследования данных и проб и ошибок. Обратите внимание, что это может происходить как через контролируемое, так и через неконтролируемое обучение.
Для достижения этого приложения глубокого обучения используют слоистую структуру алгоритмов, называемую искусственной нейронной сетью (ANN). Дизайн такой ANN вдохновлен биологической нейронной сетью человеческого мозга, что приводит к процессу обучения, который намного более способен, чем у стандартных моделей машинного обучения.
Точность глубокого обучения может увеличиваться с увеличением объема данных
Модели глубокого обучения обычно более точны, поскольку объем данных для обучения увеличивается, хотя стандартные модели машинного обучения, такие как SVM / Naive Bayes / Classified Model, перестают улучшаться после достижения точки насыщения. Модели глубокого обучения масштабируются лучше с увеличением доступной информации.
Основные выводы
В этой статье мы разобрали концепции, связанные с ИИ. Мы увидели различия между ИИ и машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями.
Наша первоначальная аналогия по-прежнему актуальна: не следует рассматривать эти концепции как отдельные элементы, а скорее как матрешку, где ИИ является большой куклой, а машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение — это последующие меньшие куклы.
Другой вывод заключается в том, что важно развеять путаницу вокруг нейронных сетей и глубокого обучения, а также машинного обучения и глубокого обучения. Необходимо помнить, что глубокое обучение — это просто система нейронных сетей с более чем тремя слоями, и алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.
ИИ и его многочисленные подполе остаются актуальными, и чем быстрее мы адаптируемся к этим изменениям, тем быстрее сможем в полной мере использовать их возможности и применить их в мире ИТ и решений для обслуживания и прогнозной аналитики. Так что, пожалуйста, больше никаких страшилок. Специалисты по данным уже выяснили, что сценарии с Скайнетом, Терминаторами и апокалипсисом Матрицы не произойдут в ближайшее время!
Часто задаваемые вопросы
В чем разница между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями?
Машинное обучение — это подполе искусственного интеллекта. Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, а нейронные сети составляют основу алгоритмов глубокого обучения. Количество слоев узлов, или глубина, нейронных сетей отличает одну нейронную сеть от алгоритма глубокого обучения, который должен иметь более трех слоев.
Является ли ИИ тем же самым, что и нейронные сети?
Нет, не является. Это широко распространенное недоразумение, поскольку основное отличие между ИИ и нейронными сетями заключается в том, что ИИ или искусственный интеллект — это целая область компьютерных наук, которая изучает и создает интеллектуальные машины, обладающие своим интеллектом. В то время как нейронная сеть относится к системе искусственных узлов, которые составляют нейронные сети, отчасти вдохновленные мозгом животных.
Являются ли ИИ и глубокое обучение одним и тем же?
Нет, не являются. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. Обычно, когда люди используют термин глубокое обучение, они имеют в виду глубокие искусственные нейронные сети.
Глубокие искусственные нейронные сети — это набор алгоритмов, которые установили новые рекорды точности для многих значительных задач, таких как распознавание изображений, распознавание звука, системы рекомендаций, обработка естественного языка и т.д.
Являются ли машинное обучение и ИИ одним и тем же?
Нет, не являются. Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Машинное обучение — это техника ИИ, которая предоставляет компьютерам доступ к огромным наборам данных и обучает их учиться на этих данных. Программное обеспечение машинного обучения находит паттерны в существующих данных и применяет эти паттерны к новым данным, чтобы принимать умные решения.
