Ce este învățarea automată? Ce este învățarea profundă? Diferența dintre AI, machine learning și deep learning

În ultimii ani, odată cu explozia revoluției industriale 4.0 , termeni precum inteligența artificială (AI), învățarea automată și învățarea profundă devin treptat populari și devin concepte pe care cetățenii erei 4.0 trebuie să le înțeleagă.

Relația dintre aceste trei concepte poate fi explicată imaginându-le ca niște cercuri, în care AI - ideea care a apărut cel mai devreme - este cel mai mare cerc, urmată de învățarea automată - conceptul care a apărut mai târziu. , și în cele din urmă de învățarea profundă - care conduce boom-ul actual al AI - este cel mai mic cerc.

Legătura dintre AI, învățarea automată și învățarea profundă

Construirea unui sistem AI este, desigur, extrem de complicată, dar înțelegerea lui nu este atât de dificilă. Cele mai multe inteligențe artificiale actuale sunt doar niște mașini de ghicit foarte bune (mașini de ghicit, similare cu creierul nostru). Dați sistemului un set de date (cum ar fi cifrele de la 1 la 10) și cereți sistemului să modeleze (x + 1, începând de la 0) și să facă predicții. (Următorul număr va fi unsprezece). Nu există magie, asta face creierul uman în fiecare zi: folosiți ceea ce știm pentru a ghici despre ceea ce nu știm.

Ceea ce face AI diferită de alte programe de calculator este că, în loc să fie nevoie să creăm programe specifice pentru fiecare caz, putem preda complet AI (învățare automată) și are și capacitatea de a învăța automat în profunzime. Aceste trei concepte pot fi definite în principiu după cum urmează:

Inteligența artificială (AI): o mașină care poate imita comportamentul și gândirea umană.

Învățare automată: o caracteristică a AI care permite experților să antreneze AI să recunoască tiparele de date și să facă predicții.

Învățare profundă: o mică tehnică de învățare automată, care permite mașinilor să se antreneze singure.

Relația dintre AI, învățarea automată și învățarea profundă

• Ce este AI?
  • Inteligența artificială - creierul uman sub forma unei mașini
• Ce este învățarea automată?
  • Învățare automată - o abordare a AI
• Ce este învățarea profundă?
  • Învățare profundă - o tehnică de învățare automată
• Încheia

Ce este AI?

Inteligența artificială - creierul uman sub forma unei mașini

AI poate fi definită ca o ramură a informaticii preocupată de automatizarea comportamentului inteligent. AI este o parte a informaticii și, prin urmare, trebuie să se bazeze pe principii teoretice solide și aplicabile în domeniu. Pentru a spune simplu, este ușor de înțeles: este inteligența mașinilor create de oameni. Această inteligență poate gândi, gândi, învăța,... ca și inteligența umană. Procesați datele la un nivel mai mare, mai scalat, sistematic, științific și mai rapid decât oamenii.

Cu toate acestea, în prezent, tehnologia AI are încă multe limitări. De exemplu , Alexa - o menajeră grozavă, unul dintre cele mai populare simboluri ale aplicațiilor de inteligență artificială, dar încă nu poate trece testul Turing.

Pe scurt, ceea ce facem astăzi cu AI se încadrează în conceptul de „AI îngustă”. Această tehnologie este capabilă să îndeplinească sarcini specifice similare sau mai bune decât oamenii. Exemple de „AI îngustă” în practică includ tehnologia de clasificare a imaginilor Pinterest sau recunoașterea facială pentru a eticheta prietenii de pe Facebook .

Aceste tehnologii demonstrează unele aspecte ale inteligenței umane, dar cum sunt ele realizate? De unde acea înțelepciune? Să ajungem la următorul cerc: învățarea automată.

Ce este învățarea automată?

Învățare automată - o abordare a AI

Machine Learning este un termen larg pentru acțiunea de a preda un computer pentru a îmbunătăți o sarcină pe care o îndeplinește. Mai precis, învățarea automată se referă la orice sistem în care performanța unui computer la o sarcină devine mai bună după finalizarea acelei sarcini de mai multe ori. Sau, cu alte cuvinte, cea mai de bază abilitate a învățării automate este de a utiliza algoritmi pentru a analiza informațiile disponibile, a învăța din acestea și apoi a lua o decizie sau o predicție cu privire la ceva legat. În loc să creeze software cu acțiuni și instrucțiuni detaliate pentru a efectua o anumită sarcină, computerele sunt „antrenate” folosind date și algoritmi pentru a învăța cum să realizeze sarcina.

Fără învățarea automată, IA actuală ar fi destul de limitată, deoarece oferă computerelor puterea de a înțelege lucrurile fără a fi programată în mod explicit. Pentru un exemplu de tip de învățare automată, să presupunem că doriți un program care poate identifica pisicile în fotografii:

• În primul rând, oferiți AI un set de caracteristici ale pisicii pe care aparatul le poate recunoaște, cum ar fi culoarea blănii, forma corpului, dimensiunea etc.
• Apoi, introduceți câteva imagini către AI, unde unele sau toate imaginile pot fi etichetate „pisică”, astfel încât aparatul să poată alege mai eficient detaliile și caracteristicile legate de pisici.
• Odată ce aparatul a primit toate datele necesare despre pisici, trebuie să știe cum să găsească o pisică într-o imagine - „Dacă imaginea conține anumite detalii X, Y sau Z, atunci există o șansă de 95% ca Poate să fie o pisică. ."

În general, aplicarea învățării automate astăzi este extrem de populară, iar utilitatea sa este dincolo de dezbateri.

Ce este învățarea profundă?

Învățare profundă - o tehnică de învățare automată

Se poate spune că până acum, AI a realizat multe progrese mari. Gândiți-vă la el ca la un tip de învățare automată cu „ rețele neuronale ” profunde, care pot procesa date în același mod în care poate face creierul uman. Principala diferență aici este că oamenii nu vor trebui să predea un program de învățare profundă cum arată o pisică, ci doar să îi ofere toate imaginile necesare ale pisicilor și își va da seama singură. , auto-învățare. Pașii de urmat sunt următorii:

• Hrăniți aparatul cu multe poze cu pisici.
• Algoritmul va examina fotografiile pentru a vedea caracteristicile comune și detaliile dintre fotografii.
• Fiecare fotografie va fi decodificată în detaliu la mai multe niveluri, de la forme mari, generale, până la celule mici și mai mici. Dacă o formă sau o linie se repetă de mai multe ori, algoritmul o va eticheta ca o caracteristică importantă.
• După ce a analizat suficiente imagini, algoritmul știe acum care probe oferă cele mai clare dovezi ale pisicilor și tot ce trebuie să facă omul este să furnizeze datele brute.

Pe scurt: învățarea profundă este un tip de învățare automată în care mașina se antrenează singură. Învățarea profundă necesită mult mai multe date de intrare și putere de calcul decât învățarea automată, dar a început să fie implementată de marile companii de tehnologie, cum ar fi Facebook și Amazon. Printre acestea, unul dintre cele mai cunoscute nume din învățarea automată este AlphaGo, un computer care poate juca Go împotriva lui însuși până când poate prezice cele mai precise mișcări suficient pentru a învinge mulți campioni mondiali.

Încheia

Învățarea profundă a permis aplicarea multor probleme ale mașinilor din lumea reală, extinzând în același timp domeniul general al inteligenței artificiale. Învățarea profundă perturbă modul în care lucrează oamenii, făcând posibil ca toate tipurile de mașini de asistență să funcționeze, aproape sau identic cu oamenii. Mașini fără șofer, îngrijire mai bună a sănătății umane... Toate sunt realizate în această zi și epocă. AI este prezentul și viitorul lumii. Cu ajutorul învățării profunde, AI poate realiza visele SF pe care ni le imaginăm de atâta timp.

Vezi mai mult:

• 6 pași pentru a începe să înveți programarea cu inteligență artificială (AI).
• Colecție de cursuri online gratuite de AI
• Ce este Blockchain? Cum funcționează Blockchain?
• Trecerea în revistă a reperelor importante din istoria a peste 60 de ani de dezvoltare a inteligenței artificiale