Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) часто используются соответственно, но это не одно и то же. Хотя оба они произвели революцию в том, как мы используем технологии, у них есть несколько отличий. Если вы довольно часто их путаете, прочитайте этот блог до самого конца, так как я буду исследовать ключевые различия между ИИ и МО, чтобы вы снова не ошиблись между ними.
Прежде чем мы углубимся в различия, кратко рассмотрим, что такое AI и ML.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект относится к машинам, способным выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, например, понимать естественный язык, распознавать речь и изображения и принимать решения. Системы искусственного интеллекта можно запрограммировать для принятия решений на основе данных и извлечения уроков из опыта, что позволит им со временем повышать свою производительность.
Что такое машинное обучение (ML)?
Подмножество искусственного интеллекта, машинное обучение позволяет машинам учиться на данных без явного программирования. Вместо этого алгоритмы машинного обучения используют статистические модели для анализа данных и изучения шаблонов, которые они используют для прогнозирования или принятия решений. Чем больше данных доступно алгоритму ML, тем лучше он предсказывает результаты.
Ключевые различия между AI и ML
Теперь, когда вы знаете основы этих двух концепций, ниже приведены их различия.
ИИ – это более широкое понятие, а машинное обучение — это его подмножество.
ИИ включает в себя широкий спектр методов, включая машинное обучение, обработку естественного языка (NLP), робототехнику и компьютерное зрение. Напротив, машинное обучение — это всего лишь один из методов, используемых в ИИ, который включает в себя обучение машин на больших наборах данных для прогнозирования или принятия решений.
ИИ способен принимать решения, а машинное обучение – нет.
Системы ИИ могут принимать решения на основе данных и правил. Напротив, алгоритмы машинного обучения могут делать прогнозы только на основе данных, например, какой продукт клиент с большей вероятностью купит на основе своей истории покупок.
Искусственный интеллект сложнее, чем машинное обучение.
Системы ИИ более сложны, чем алгоритмы машинного обучения, потому что они способны принимать решения, что требует более высокого уровня интеллекта. Алгоритмы машинного обучения, напротив, предназначены для выполнения конкретных задач, таких как распознавание изображений или обнаружение мошенничества.
ИИ более универсален, чем машинное обучение.
Системы искусственного интеллекта можно использовать в более широком спектре приложений, от беспилотных автомобилей до чат-ботов и виртуальных помощников, в то время как алгоритмы машинного обучения обычно разрабатываются для конкретных задач.
Машинное обучение требует больших объемов данных, а ИИ – нет.
Алгоритмы машинного обучения влекут за собой большие объемы данных для обучения, в то время как системы ИИ могут требовать или не требовать столько же данных в зависимости от сложности задачи. Например, система искусственного интеллекта, предназначенная для распознавания лиц на изображениях, может потребовать меньше данных, чем алгоритм машинного обучения, предназначенный для прогнозирования цен на акции на основе рыночных тенденций.
Чтобы было понятнее, приведу несколько примеров.
Одним из примеров системы ИИ являются чат-боты, такие как ChatGPT. Чат-боты — это программы, предназначенные для общения с клиентами на естественном языке. Они используют обработку естественного языка (NLP) для интерпретации нашего сообщения и предоставления нам подходящего ответа. Система искусственного интеллекта, стоящая за чат-ботом, обучена на большом наборе данных человеческого языка, чтобы понимать запросы клиентов и отвечать на них. Чат-боты являются примером системы ИИ, поскольку для правильной работы им требуется широкий спектр навыков, включая НЛП, распознавание речи и принятие решений.
С другой стороны, пример машинного обучения в действии — это то, как мы получаем персонализированные рекомендации на Netflix. Netflix использует алгоритм машинного обучения, чтобы рекомендовать нам фильмы и телепередачи на основе нашей истории просмотров. Алгоритм анализирует историю просмотров пользователя, а также историю просмотров других пользователей, которые смотрели похожий контент, чтобы предсказать, какие фильмы и телепередачи им, скорее всего, понравятся. Проще говоря; ML учится на данных, чтобы делать прогнозы.
Подводить итоги
Таким образом, и ИИ, и машинное обучение являются мощными инструментами, меняющими нашу жизнь и работу. Понимая различия между ними, мы можем лучше оценить уникальные сильные стороны и ограничения каждой технологии и использовать их для достижения наших целей.
В конечном счете выбор между ИИ и машинным обучением зависит от приложения и проблемы, которую необходимо решить. Таким образом, предприятия также могут принимать более обоснованные решения о том, какие технологии использовать, понимая их различия.
У вас есть еще вопросы относительно этих двух? Не стесняйтесь комментировать ниже.
