Отличие AI от машинного обучения

Почему так много говорят про ИИ, есть ли отличие ИИ от машинного обучения?

Про искусственный интеллект (сокращенно – ИИ) сейчас говорят абсолютно все. О преимуществах этой технологии мы практически ежедневно слышим из разных источников информации, про ИИ говорят все: от наших коллег и знакомых, до руководителей крупных корпораций. Даже первые лица государств по всему миру подчеркивают, что ИИ внесет существенный вклад в развитие стран.

К сожалению, большая популярность ИИ способствует возникновению путаницы, причем не только у людей, далеких от цифровых технологий, но даже и у специалистов. Зачастую эта путаница идет из-за того, что технология новая и терминология еще не до конца устоялась. Иногда разработчики ИИ очень увлечены своим делом и склонны немного приукрашивать реальные достижения искусственного интеллекта, а также пугают опасностями, которые на самом деле вряд ли случатся. Поэтому важно разобраться в терминологии, а также понять реальные возможности ИИ на сегодняшний день и сопутствующие риски.

В первую очередь необходимо понимать, что искусственный интеллект и машинное обучение – это не совсем одно и то же. Искусственный интеллект – это широкий термин, который означает работу каких-либо систем на уровне, схожем с мышлением человека. Проще говоря, компьютер должен выполнять умственную работу для помощи человеку также, как роботы выполняют работу физическую. В то же время, машинное обучение является более узким термином и описывает такие системы искусственного интеллекта, которые могут действовать не по строго заданным инструкциям от программиста, а обучаются в процессе сами и выполняют интеллектуальную работу практически как человек. Машинное обучение достигает таких результатов из-за применения нейросетей, которые обрабатывают данные таким же образом, как это делает человеческое мышление (за счет имитации работы нейронов человека). Рост производительности компьютеров позволил обрабатывать огромные объемы данных, поэтому машинное обучение и стало таким мощным инструментом, теория соединилась с практикой. Если сегодня кто-то говорит про искусственный интеллект, то он в первую очередь имеет в виду машинное обучение, а не что-то другое.

Не нужно думать, что искусственный интеллект и машинное обучение способны решить все задачи и заменить человека. К искусственному интеллекту нужно относиться как к вспомогательному инструменту, как к набору компьютерных программ. Сейчас ИИ пытаются применять практически во всех сферах, иногда бездумно. Но не зря про ИИ говорят буквально на каждом шагу, есть много сфер деятельности, где применение ИИ дает существенную пользу, так же, как раньше дало пользу массовое внедрение компьютеров и программ в рабочий процесс. В качестве примеров можно привести успешное применение ИИ в медицине для постановки предварительного диагноза по рентгеновским снимкам, в банковской сфере для автоматической оценки кредитоспособности заемщика, в сфере делопроизводства для подготовки документов и поиска необходимой информации. Предиктивная аналитика в производстве также использует ИИ для выявления закономерностей в эксплуатации промышленного оборудования и, соответственно, для выдачи рекомендаций по своевременному ремонту и обслуживанию ради исключения аварийных ситуаций и внеплановых простоев. Что касается опасности ИИ, определенные риски существуют. Не ясно до конца, как оценивать безопасность систем ИИ, кто будет отвечать за сбои в работе ИИ, как будет гарантироваться конфиденциальность пользователей. Для того, чтобы исключить риски, во всем мире и в России разрабатывается соответствующее законодательство, а также национальные стандарты (в России – ГОСТы), которые будут четко регламентировать применение ИИ в различных сферах деятельности и снизят риски до минимума. Важно знать, что работа ИИ всегда зависит от данных, которые применяются для его обучения и работы. Условно говоря, от полноты и качества данных, которые будут использованы для обучения, и будут зависеть результаты выдаваемые ИИ. Поэтому работа ИИ во многом предсказуема и ее можно настроить так, чтобы ИИ выдавал нужные и полезные результаты без фатальных ошибок.