Интерес СМИ к ИИ резко возрос. И все же, что такое искусственный интеллект? Что такое машинное обучение? Давайте узнаем вместе!

Ознакомьтесь со статьями Geeks Academy о блокчейне, программировании, кибербезопасности, облаке, больших данных, искусственном интеллекте, играх, цифровых инновациях, метавселенной.

С успехом искусственного интеллекта и генерирующих инструментов ИИ интерес средств массовой информации к ИИ резко возрос. Тем не менее, это тема, которая вызывает столько путаницы среди читателей и энтузиастов. Действительно, самые часто задаваемые вопросы: что такое искусственный интеллект? Что такое машинное обучение? Действительно ли это одно и то же?
Давайте попробуем разрешить эти сомнения простым и интуитивно понятным способом.

Искусственный интеллект и машинное обучение
Короткий ответ: искусственный интеллект и машинное обучение — это не одно и то же.
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных технологий. науки, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект.
Недавние разработки в области ИИ примечательны: достижения в обработке естественного языка (NLP), такие как языковые модели, включая ChatGPT-3, с большая точность и понимание контекста; разработки, касающиеся генеративно-состязательных сетей (GAN) для синтеза реалистичных изображений, видео и других медиа; улучшенные методы компьютерного зрения для распознавания объектов и классификации изображений; интеграция моделей искусственного интеллекта с устройствами Интернета вещей (IoT), чтобы сделать дома и на работе умнее.
Эти прорывы приносят инновации в такие отрасли, как здравоохранение, финансы, транспорт и мобильность, обслуживание клиентов и т. д.

Машинное обучение (ML) — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на собственном опыте без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные, извлекают уроки из этих данных, а затем делают прогноз о чем-то.

Таким образом, ML — это, по сути, метод реализации ИИ.

Разработки и инновации в машинном обучении неизбежно переплетаются с вышеупомянутыми открытиями. Некоторые из них: достижения в методах глубокого обучения, в частности сверточных нейронных сетях (CNN) и рекуррентных нейронных сетях (RNN), которые повысили точность задач распознавания изображений и речи; улучшенные генеративные модели, такие как вариационный автоэнкодер (VAE) и генеративно-состязательная сеть (GAN), которые могут генерировать новые данные из существующих данных; улучшения в обучении с подкреплением, особенно в играх, где искусственный интеллект опередил чемпионов-людей в сложных играх, таких как шахматы и го; и последнее, но не менее важное: большая эффективность и масштабируемость алгоритмов машинного обучения.

Короче говоря, искусственный интеллект — это широкое понятие, которое относится к разработке компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Машинное обучение — это особый подход к искусственному интеллекту, который включает в себя обучение компьютеров обучению на основе данных.

Будущее за ИИ
За последние годы общий объем создаваемых данных резко вырос, в основном из-за распространения Интернета вещей (IoT). Таким образом, рынок данных стремительно растет и, согласно последним оценкам, к 2027 году достигнет стоимости 103 миллиарда долларов. Вот некоторые цифры о мире данных:

  • Предприятия генерируют приблизительно 2 000 000 000 000 000 000 байт данных в день.
  • 97,2 %компаний инвестируют в ИИ и большие данные.

Хотя цифры говорят сами за себя, компании изо всех сил стараются не отставать от непрерывного создания новых данных:

  • Около 95% компаний сообщают о неспособности понимать неструктурированные данные и управлять ими.
  • Только около 26% компаний говорят, что они достигли культуры, основанной на данных.

Не живите будущим как помощник… будьте супергероем! Ознакомьтесь с предложениями Geeks Academy по обучению ИИ и большие данные:

Источники:
https://www.theverge.com/2019/11/27/20985260/ai-go-alphago-lee-se-dol -retired-deepmind-defeat
https://www.amii.ca/latest-from-amii/future-ai-reinforcement-learning-and-heres-why/
https: //towardsdatascience.com/gans-vs-autoencoders-comparison-of-deep-generative-models-985cf15936ea