Машинное обучение и Искусственный интеллект: Загадка еще не решена

Сегодня наиболее обсуждаемыми и многообещающими технологиями, которые меняют самые основы ведения бизнеса, являются машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ). Почти каждый что-то слышал или читал об этом, однако знаем ли мы, о чем на самом деле идет речь?

Целые предприятия занимаются разработкой все более совершенных алгоритмов упорядочивания цифровых данных и вычислительных мощностей, чтобы наладить взаимодействия между человеком и компьютером и их совместную работу. Тем не менее, на данный момент у людей и даже в медиа отсутствует четкое понимание того, чем является машинное обучение и искусственный интеллект.

 

 

Люди предпочитают использовать термины «технологии искусственного интеллекта» и «технологии машинного обучения», а не «машинное обучение» и «искусственный интеллект», так как для человеческого разума это более понятно. Оба термина часто используются как синонимы, а в некоторых случаях как отдельные, параллельно существующие явления. 

На самом деле машинное обучение является по отношению к искусственному интеллекту тем же, чем нейроны - по отношению к человеческому мозгу.

Машинное обучение

По мнению Роберто Ириондо, научного сотрудника факультета машинного обучения, Университет Карнеги-Меллона в Пенсильвании, МО является частью искусственного интеллекта. Специалист в области информатики и пионер машинного обучения Том М.Митчелл полагает, что «Машинное обучение – это исследование компьютерных алгоритмов, которые позволяют компьютерным программам автоматически совершенствоваться путем получения опыта».

К примеру, если Вы снабдите модель машинного обучения любимыми песнями наряду с аудиостатистикой (возможность танцевать под эту музыку, набор инструментов, ритм и жанр), она сможет упорядочить все эти данные и сгенерировать систему, которая впоследствии будет подбирать для вас музыку, которая будет нравиться. По такому принципу работают Netflix, Spotify и др. 

«Простой пример: если вы загрузите в программу машинного обучения большую базу данных рентген-снимков вместе с их описанием (симптомами и т.д.), то в будущем она сможет помогать в процессе анализа и постановки диагноза по рентген-снимку (путем автоматизации)»,- говорит Ириондо. Модель машинного обучения будет изучать каждый снимок в базе данных, и находить схожие паттерны в изображениях, выделенных по определенному признаку.

Искусственный интеллект

С другой стороны, искусственный интеллект является более обширным понятием и представляет собой целую систему, а не просто отдельную модель данных. Если говорить проще, ИИ предполагает создание компьютеров, которые будут вести себя как человек

Тем не менее, Тео ван Краай, архитектор облачных решений (Расширенная аналитика и искусственный интеллект), отдел по работе с клиентами компании Microsoft, считает, что любая попытка определить, что такое «искусственный интеллект» будет бесплодной, так как для начала следует определить, чем является собственно «интеллект», - понятие, которое имеет огромное количество значений. 

«Во-первых, важно и интересно отметить, что то, что 20 лет назад называли искусственным интеллектом, совершенно не похоже на то, чем являются компьютерные системы сегодня».

На сегодняшний день системы ИИ наследуют наиболее важные характеристики человека, которые отличают их от традиционных компьютерных систем главным образом тем, что являются «предсказательными моделями». 

Предсказательные модели

На данный момент многие системы ИИ, как и люди, являются очень изощренными предсказательными моделями. «Чем более утонченной будет модель, тем более точные предсказания она способна делать, основываясь на сложном массиве данных, используемых для обучения различных моделей (машинное обучение). Наиболее изощренные системы искусственного интеллекта способны к постоянному обучению на ошибочно принятых суждениях с целью улучшить точность своих предсказаний, таким образом, приближаясь к человеческому интеллекту», - подчеркивает Краай. 

Большинство алгоритмов машинного обучения основываются на статических массивах данных для продуцирования предсказательных моделей, т.е. алгоритмы машинного обучения могут лишь отчасти облегчить процесс определения понятия искусственного интеллекта. 

Определение ИИ меняется со временем

Пятьдесят лет назад программа, способная играть в шахматы, считалась формой искусственного интеллекта. Сегодня же игра в шахматы в паре с компьютером считается скучной и старомодной хотя бы из-за того, что ее можно найти на любом ПК. «Искусственный интеллект сегодня ассоциируется с гаджетами, которые позволяют успешно взаимодействовать в паре «человек – компьютер», такими как Google Home, Apple Siri, Amazon Alexa или предсказательные системы, основанные на машинном обучении, такие как видео-сервисы Netflix, Amazon and YouTube»,- говорит Ириондо. 

В отличие от машинного обучения, искусственный интеллект является подвижной целью и его определение меняется в зависимости от развития и улучшения технологий. «Возможно, через несколько десятилетий технологии искусственного интеллекта, которые сейчас мы считаем инновационными, будут казаться нам такими же скучными, какими нам сегодня кажутся телефоны-раскладушки», - смеется Ириондо.

 

Лучший способ узнать все об инновациях ведущих компаний мира - присоединиться к нашему менеджмент-туру Три кита китайских инноваций.