Довгий час штучний інтелект був майже виключно іграшкою письменників-фантастів, де люди заганяли технологію надто далеко, аж до такої міри, що вона оживала і — як Голлівуд хоче переконати нас — починала сіяти хаос. Веселі речі! Проте в останні роки ми спостерігаємо вибух технологій штучного інтелекту та машинного навчання, які наразі показали нам цікаву сторону людей, які використовують штучний інтелект для планування та створення ідей у великому масштабі.
Ці новітні технології використовуються для революції в усьому – від охорони здоров’я до розваг. Але, як і у випадку з будь-якою новою технологією, люди все ще не зовсім розуміють ці технології. І одним із найбільших джерел плутанини є подібність і збіг між двома ключовими термінами в цій галузі: ШІ та машинне навчання . Тож давайте поговоримо про їхні відмінні особливості та те, як вони поєднуються, щоб створити деякі з найбільш інноваційних рішень, які ми коли-небудь бачили. Ми також відповімо на деякі гострі запитання людей щодо обох технологій:
- Визначення та концепції машинного навчання (ML).
- Що таке штучний інтелект (AI)?
- Які ключові відмінності?
- Де вони перекриваються?
- Які практичні застосування та переваги?
- Визначення та концепції машинного навчання (ML).
Може здатися, що машинне навчання — це нещодавня концепція, але насправді цей термін ввів більше 70 років тому вчений-інформатик Артур Семюель. Він визначив це як «галузь дослідження, яка дає комп’ютерам можливість навчатися без явного програмування», що все ще є дуже влучним і точним визначенням.
Говорячи більш сучасними термінами, машинне навчання — це підмножина штучного інтелекту, яка використовує вдосконалені алгоритми для обробки великих обсягів даних, щоб імітувати те, як люди навчаються. По суті, це означає, що чим більше інформації він обробляє, тим точнішим він може стати і тим краще він вирішує проблеми. Це робиться шляхом аналізу даних для виявлення зв’язків і закономірностей. Існує чотири різні типи машинного навчання: кероване машинне навчання, неконтрольоване машинне навчання, напівконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.
Читайте також:
Причина, по якій машинне навчання таке корисне, полягає в тому, що воно може швидко навчитися виконувати складні дії, не потребуючи алгоритмів, налаштованих на проблему, яку воно вирішує. Це робить його чудовим для прогнозування тенденцій, швидкої автоматизації складних завдань і визначення закономірностей або аномалій у даних.
Що таке штучний інтелект (AI)?
На відміну від машинного навчання, штучний інтелект не є окремою технологією. Насправді це широке поле підходів, спрямованих на виконання завдань і вирішення проблем, які зазвичай потребують людського інтелекту. Це включає машинне навчання, а також такі речі, як глибоке навчання, обробка природної мови та комп’ютерне бачення.
Застосування штучного інтелекту нескінченні, але загальне використання включає такі речі, як вирішення проблем, навчання, сприйняття, спілкування, прийняття рішень і творчість. Зараз найпопулярнішим типом штучного інтелекту є генеративний ШІ . Ця форма ШІ може створювати такі речі, як письмовий вміст, музику, комп’ютерний код і мистецтво. Генеративні програми штучного інтелекту, такі як ChatGPT, DALL E та Midjourney, набули популярності завдяки вражаючому характеру їхнього результату.
Але навколо генеративного ШІ точиться багато суперечок, особливо щодо плагіату та підробок. Це пов’язано з технологією, яка використовує наявний вміст для інформування про те, як вона створює власний «оригінальний» вміст. У міру того як галузь штучного інтелекту продовжує розвиватися, продовжуватимуть виникати питання про його етику, і вирішувати та впроваджувати способи забезпечення безпеки кожного буде, само собою, складним завданням.
Ключові відмінності між машинним навчанням і ШІ
Незважаючи на те, що терміни часто використовуються як синоніми, машинне навчання та штучний інтелект є окремими та різними поняттями. Як ми вже зазначали, машинне навчання є різновидом ШІ, але не весь ШІ є чи використовує машинне навчання. Незважаючи на те, що існує велика кількість збігів (докладніше про це пізніше), вони часто мають різні можливості, цілі та масштаби.
Більш широкою метою штучного інтелекту є створення додатків і машин, які можуть імітувати людський інтелект для виконання завдань, тоді як машинне навчання зосереджується на здатності вчитися на основі наявних даних за допомогою алгоритмів як частини ширшої мети ШІ.
ШІ може вирішувати різноманітні проблеми в різних галузях — від безпілотних автомобілів до медичної діагностики та творчого письма. Іноді ці проблеми схожі, але часто вони кардинально відрізняються.
З іншого боку, машинне навчання має набагато більш обмежені можливості. Алгоритми чудово аналізують дані, щоб ідентифікувати закономірності та робити прогнози. Але він не може вирішити ширші проблеми або бути адаптованим так само, як ШІ.
Найкращий спосіб поглянути на різницю між ними полягає в тому, що машинне навчання є єдиним (але важливим) гвинтиком у більшій машині ШІ. Ця машина може бути велосипедом або космічною ракетою. Це може бути не таким динамічним, але це життєво важлива частина, яку не можна не помітити або сприймати як належне.
Перекриття між машинним навчанням і ШІ
Коли ми говоримо про машинне навчання та штучний інтелект, термін «перекриття» дещо вводить в оману. Справа не в тому, що вони збігаються, але машинне навчання часто є великою та невід’ємною частиною самої програми штучного інтелекту — подібно до того, як ваша здатність вчитися як людина не відокремлена від вашого інтелекту.
Найкращий спосіб зрозуміти це, подивившись на деякі ключові способи, за допомогою яких машинне навчання посилює ШІ:
- Здатності до навчання
Основна мета штучного інтелекту – імітувати людський інтелект і здібності, такі як міркування, прийняття рішень і здатність до адаптації. Це досягається за допомогою комбінації методів, але найбільш критичним методом майже завжди є машинне навчання. Це тому, що ці алгоритми машинного навчання дозволяють штучному інтелекту аналізувати інформацію, визначати шаблони та адаптувати свою поведінку.
- Прийняття рішень і прогнози
Подібним чином, прийняття рішень і прогнозування є ключовими частинами майже всіх інструментів ШІ. Це пояснюється тим, що оцінка інформації, зважування варіантів і вибір найкращого наступного кроку є невід’ємною частиною будь-якого дослідження. Машинне навчання — це те, як інструменти штучного інтелекту можуть приймати рішення на основі даних. Алгоритми машинного навчання аналізують величезні обсяги даних, щоб визначити закономірності, які сприяють ухваленню такого рішення.
- Широке застосування
Незважаючи на те, що ми говорили про те, що машинне навчання є більш обмеженим за обсягом, воно дає змогу інструментам штучного інтелекту вирішувати різноманітні проблеми в різних секторах. За багатьма з цих програм стоїть машинне навчання, завдяки чому штучний інтелект стає таким динамічним.
Практичні застосування та переваги ШІ та машинного навчання
ШІ, заснований на машинному навчанні, має потенціал для вирішення нескінченних проблем у багатьох сферах. Але як це насправді виглядає? Ось кілька способів, за допомогою яких AI вже автоматизує завдання та спрощує складні проблеми:
- Генеративний ШІ : креативність більше не є властивою тільки людству. Штучний інтелект і машинне навчання дозволили машинам справді прикрашати мистецтво, створювати пісні та навіть писати вірші. Він також може писати код і документацію, а також створювати спеціальні навчальні матеріали.
- Автоматизація процесів: штучний інтелект не тільки автоматизує виснажливі та повторювані процеси, але завдяки машинному навчанню він може навчитися вдосконалювати та оптимізувати їх. Це може варіюватися від оптимізації комунікацій із обслуговуванням клієнтів до аналізу складних фінансових даних.
- Статистика на основі даних: прийняття рішень є ключовою частиною як роботи, так і життя. Але іноді неможливо зібрати всі дані, необхідні для прийняття найкращого рішення. ШІ може аналізувати величезні обсяги даних за короткий проміжок часу, визначаючи найкраще рішення на основі відповідних даних.
- Персоналізація та рекомендації: завдяки своїй здатності до навчання та адаптації ШІ з машинним навчанням може створювати справді особисті враження. Незалежно від того, чи йдеться про трансляцію телешоу чи купівлю страховки, ці системи можуть вивчати нашу поведінку та вподобання, щоб переконатися, що нам показують лише те, що ми хочемо бачити.
Рішення Elastic AI та ML
Коли ми говоримо про можливості машинного навчання шукати та аналізувати великі обсяги даних, необхідно розглянути як це працює на практиці. Однією з найвідоміших пошукових систем є рішення Elastic®, де розробники максимально спростити використання можливостей штучного інтелекту та машинного навчання. Щоб досягти цього, тут створили Elastic Search Relevance Engine (ESRE) . ESRE — це набір інструментів для розробників, розроблених для того, щоб допомогти швидко й легко створювати додатки зі штучним інтелектом. З ESRE ви можете створити:
- Семантичний пошук : на додаток до можливостей Elastic зіставлення ключових слів, ESRE дозволяє використовувати векторні вбудовування та моделі трансформаторів, щоб зрозуміти глибше значення запитів користувачів.
- Ранжування за відповідністю : провідні в галузі функції ранжирування, такі як традиційний пошук за ключовими словами та гібридний пошук (поєднання текстового та векторного пошуку), можна використовувати для всіх типів інформаційних доменів.
- База даних векторів : усі можливості ESRE включають створення вставок, а також зберігання й пошук векторів.
- Інструменти прийому даних : цей набір інструментів включає веб-сканер, з’єднувачі бази даних, інтеграцію даних сторонніх розробників і спеціальні з’єднувачі з API.
- Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) : модель пошуку розріджених векторів, навчена Elastic, дає змогу виконувати семантичний пошук для більш відповідних результатів пошуку. Це модель поза доменом, що означає, що вона не потребує точного налаштування ваших власних даних, що робить її готовою для різних випадків використання.
- Можливість створити свою власну модель: використовуйте будь-які платформи та моделі штучного інтелекту, які вам потрібні, використовуючи сторонню інтеграцію Elastic або сторонні моделі (наприклад, GPT-3 і 4).
Минулого року Elastic також запустив Elastic AI Assistant for Security and Observability. AI Assistant — це генеративний помічник AI, який усуває розрив між вами та платформою пошукової аналітики Elastic. Це означає, що ви можете задавати запитання природною мовою про стан або безпеку вашої програми, а помічник наддасть відповідь на основі того, що він знайде в особистих даних вашої компанії.
Машинне навчання проти штучного інтелекту — чітка різниця
Штучний інтелект і машинне навчання більше не зарезервовані для наукової фантастики, тепер революціонізують усе, від мистецтва до охорони здоров’я. Але хоча вони можуть здаватися взаємозамінними, між цими двома технологіями є чітка різниця. Штучний інтелект — це велика амбітна технологія, яка базується на залаштунках машинного навчання.
Оскільки обидві технології продовжують розвиватися, їх можливості стають справді безмежні. І Elastic прагне зробити ці інструменти максимально доступними. Від потужних можливостей ESRE до помічників штучного інтелекту, які полегшують життя DevOps і аналітиків безпеки, у компанії сподіваються, що зможуть зробити свій внесок у зростаючий світ штучного інтелекту, машинного навчання та всіх проблем, які вони вирішать.
Бажаєте спробувати?
Коли ви будете готові, завантажте безкоштовно з сайту Elastic пробну версію та подивіться, як Elastic може допомогти вашому бізнесу. А отримати додаткову консультацію чи придбати рішення можна у постачальника – компанії Ідеалсофт.
@Elastic
