Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение уже являются неотъемлемой частью многих предприятий.
Часто эти термины используются как взаимозаменяемые.
Искусственный интеллект движется семимильными шагами: от достижений в области беспилотных транспортных средств до способности побеждать людей в таких играх, как покер и Go — к автоматизированному обслуживанию клиентов.
Искусственный интеллект — это передовая технология, которая способна произвести революцию в бизнесе.
Часто термины «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение» используются как синонимы, но на самом деле между ними есть различия.
Чем именно отличаются эти термины, мы обсудим ниже.
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект — это широкий термин, обозначающий продвинутый машинный интеллект. На Дартмутской конференции по искусственному интеллекту 1956 года технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта в принципе может быть описана настолько точно, что машина сможет его имитировать».Искусственный интеллект может относиться ко всему: от компьютерных программ для игры в шахматы до систем распознавания речи, таких как голосовой помощник.
Амазонка Алекса , способный воспринимать речь и отвечать на вопросы.
В целом системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы: ограниченный искусственный интеллект (Narrow AI), общий искусственный интеллект (AGI) и сверхразумный искусственный интеллект. Программа Темно-синий Компания IBM, обыгравшая Гарри Каспарова в шахматы в 1996 году, или программа АльфаГо Google DeepMind, победивший чемпиона мира по го Ли Седоля в 2016 году, является примером ограниченного искусственного интеллекта, который может решить одну конкретную проблему.
В этом его главное отличие от общего искусственного интеллекта (AGI), который не уступает человеческому интеллекту и может выполнять множество различных задач.
Сверхразумный искусственный интеллект на одну ступень выше человеческого интеллекта.
Ник Бостром описывает его как «интеллект, который намного умнее лучшего человеческого мозга практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки».
Другими словами, это когда машины станут намного умнее нас.
Машинное обучение
Машинное обучение — одно из направлений искусственного интеллекта.Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них.
На данный момент это наиболее перспективный бизнес-инструмент на основе искусственного интеллекта.
Системы машинного обучения могут быстро применять знания, полученные в результате обучения на больших наборах данных, что позволяет им преуспевать в таких задачах, как распознавание лиц, распознавание речи, распознавание объектов, перевод и многих других.
В отличие от программ с закодированными вручную инструкциями для выполнения конкретных задач, машинное обучение позволяет системе научиться распознавать закономерности и делать прогнозы самостоятельно.
Хотя и Deep Blue, и DeepMind являются примерами использования искусственного интеллекта, Deep Blue был построен на заранее запрограммированном наборе правил, поэтому не имеет ничего общего с машинным обучением.
С другой стороны, DeepMind является примером машинного обучения: программа победила чемпиона мира по игре в го, обучаясь на большом наборе данных ходов, сделанных опытными игроками.
Ваш бизнес заинтересован в интеграция машинного обучения в вашу стратегию? Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft и другие уже предлагают платформы машинного обучения, которые могут использовать предприятия.
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения.Он использует некоторые методы машинного обучения для решения реальных проблем с помощью нейронных сетей, которые могут имитировать принятие решений человеком.
Глубокое обучение может быть дорогостоящим и требует огромных объемов обучающих данных.
Это связано с тем, что существует огромное количество параметров, которые необходимо настроить для алгоритмов обучения, чтобы избежать ложных срабатываний.
Например, алгоритму глубокого обучения можно поручить «изучить», как выглядит кошка.
Для проведения обучения вам понадобится огромное количество изображений, чтобы научиться различать мельчайшие детали, позволяющие отличить кошку, скажем, от гепарда или пантеры или лисы.
Как упоминалось выше, ИИ одержал крупную победу в марте 2016 года, когда программа DeepMind AlphaGo победила чемпиона мира по го Ли Седоля в 4 из 5 игр с использованием глубокого обучения.
Как объясняет Google, система глубокого обучения работала путем объединения « Метод Монте-Карло для поиска по дереву с глубокими нейронными сетями, прошедшими контролируемое обучение в профессиональных играх и обучение с подкреплением в самостоятельных играх».
Глубокое обучение также имеет бизнес-приложения.
Вы можете взять огромное количество данных — миллионы изображений — и использовать их для определения определенных характеристик.
Поиск текста, обнаружение мошенничества, обнаружение спама, распознавание рукописного ввода, поиск изображений, распознавание речи, перевод — все эти задачи можно выполнить с помощью глубокого обучения.
Например, в Google сети глубокого обучения заменили многие «ручные системы, основанные на правилах».
Стоит отметить, что глубокое обучение может быть весьма предвзятым.
Например, когда система распознавания лиц Google была первоначально развернута, она пометила многие черные лица как горилл.
«Это пример того, что произойдет, если в вашей обучающей выборке нет афроамериканских лиц», — сказала Ану Тьюари, главный специалист по данным Mint в Intuit. «Если у вас нет афроамериканцев, работающих над системой, если у вас нет афроамериканцев, тестирующих систему, тогда, когда ваша система столкнется с афроамериканцами, она не будет знать, как себя вести».
Существует мнение, что тема глубокого обучения переоценена .
Система Закат ИИ , например, обеспечивает автоматизированное взаимодействие с клиентами, используя комбинацию машинного обучения и алгоритмов графа политик без использования глубокого обучения.
Оригинальная статья - " Понимание различий между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением "Участвовать в опросе могут только зарегистрированные пользователи.
Войти , Пожалуйста.
Использует ли ваша компания системы искусственного интеллекта? 64,59% Не использует 135 20,57% Не использует, но планирует использовать 43 8,13% Использует машинное обучение 17 6,7% Использует глубокое обучение 14 Проголосовали 209 пользователей.
98 пользователей воздержались.
Теги: #Машинное обучение #искусственный интеллект #глубокое обучение
-
Добавьте Любое Видео В Свою Коллекцию Itunes
19 Oct, 24 -
Медведев Отменил Цензуру Рунета
19 Oct, 24 -
Numenta Nupic: Первые Шаги
19 Oct, 24
