С момента появления искусственного интеллекта было изобретено множество новых бизнес- и технологических решений. Однако их создание было бы невозможно, если бы не развитие машинного обучения – а затем и глубокого обучения – которое позволило машинам научиться обрабатывать запросы пользователей так же, как это делает человек.
Машинное обучение, изобретенное в 1980 году (кратко называемое МО), использует математические алгоритмы, позволяющие машинам обучаться. Алгоритмы постоянно изучают закономерности на основе входных данных и используют полученные знания для распознавания новых данных и вывода из них. Исследователи разработали метод глубокого обучения (DL) еще в 2011 году. Вместо алгоритмов регрессии или деревьев решений DL использует нейронные сети, поэтому он работает очень похоже на реальные биологические нейронные связи в человеческом мозге.
Искусственный интеллект – почему это важно для бизнеса?
Искусственный интеллект окружает нас повсюду. Крупные и популярные бренды используют машинное обучение и глубокое обучение для повышения удовлетворенности пользователей своими продуктами и услугами, снижения затрат, а также оптимизации и автоматизации различных процессов внутри компании. Примеры? Системы рекомендаций в интернет-магазинах или на Netflix, распознавание лиц на мобильных устройствах, персонализация контента на основе данных клиентов и т. д.
Что вы можете получить, внедрив решения искусственного интеллекта в свой бизнес?
- Экономия времени – задачи, обычно выполняемые человеком, могут выполняться машиной еще быстрее. Хотя повторяющаяся работа будет автоматизирована, вы сможете делегировать своим сотрудникам решение более сложных задач, требующих человеческого присутствия и творческого мышления.
- Снижение затрат – машина часто выполняет некоторые задачи лучше, чем человек. Благодаря доступу к передовым аналитическим результатам и вычислительной мощности ИИ позволяет вашей компании экономить деньги, предоставляя бизнес-информацию для более быстрого принятия более эффективных решений.
- Повышенная безопасность – искусственный интеллект может использоваться в сфере кибербезопасности для обнаружения необычной активности в системах компании и защиты пользовательских данных.
- Лучший пользовательский опыт — было изобретено множество решений на основе искусственного интеллекта для улучшения общего UX на бизнес-платформах. Такие функции, как визуальный поиск или системы рекомендаций, не только улучшают продажи, но и существенно влияют на удовлетворенность пользователей.
Что такое искусственный сверхинтеллект?
Также важно отметить, что искусственный интеллект — это очень широкий термин, используемый для классификации машин, созданных для имитации человеческого интеллекта. Существуют искусственный узкий интеллект (ANI), искусственный общий интеллект (AGI) и искусственный сверхинтеллект (ASI). Последние два типа относят к «сильному» ИИ. Слабый ИИ позволяет машинам решать простые задачи, например, идентифицировать объекты на серии фотографий. Бизнес-решения, такие как чат-боты или виртуальные помощники, какими бы полезными они ни были, являются примерами узкого искусственного интеллекта. Решения, основанные на сильном искусственном общем интеллекте, должны иметь возможности по сравнению с людьми, а сверхинтеллект должен быть способен даже на большее, чем человек.
Ваш бизнес может получить большую выгоду от применения решений на основе искусственного интеллекта. Такие решения основаны на машинном и глубоком обучении. Давайте узнаем об этом больше.
Искусственное обучение, машинное обучение и глубокое обучение
Прежде чем вы узнаете, что такое машинное и глубокое обучение, вам необходимо понять, что они оба являются подобластями искусственного интеллекта, как описано выше. ИИ фокусируется на том, чтобы компьютерные системы могли выполнять поставленные задачи так, как это делает человек. Машинное обучение было создано для того, чтобы научить машины учиться, не будучи для этого явно запрограммированными, в то время как глубокое обучение включает в себя структуру различных алгоритмов, имитирующих человеческий мозг. Машинное обучение и глубокое обучение работают по-разному и поэтому имеют разные приложения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Когда вы говорите, что машина способна к машинному обучению, это означает, что она может выполнять некоторые функции с заданными данными и постепенно становиться лучше – учиться на данных. Для выполнения некоторых конкретных задач, которые не были специально запрограммированы, необходимо использовать специальные алгоритмы. Эти алгоритмы могут модифицироваться без вмешательства человека для достижения желаемых результатов.
Пример машинного обучения — система рекомендаций потоковых сервисов
Система рекомендаций Spotify может служить хорошим примером машинного обучения. Его алгоритм совместной фильтрации сначала сравнивает плейлисты, созданные людьми, использующими этот сервис. Затем алгоритм использует эти плейлисты, чтобы найти другие песни, соответствующие аналогичным критериям, и рекомендовать их пользователям. Spotify также использует NLP (обработку естественного языка) – способность понимать речь и текст в режиме реального времени. Этот алгоритм применяется к статьям и постам о музыке, чтобы лучше описать каждую песню в системе и рекомендовать ее соответствующим слушателям.
Что такое глубокое обучение?
Модель глубокого обучения основана на алгоритмах, называемых многослойными искусственными нейронными сетями, структура которых основана на биологической нейронной структуре и имитирует ее. Идея состоит в том, чтобы анализировать данные так же, как это делает человек. Есть входной слой, скрытые слои (где проводится анализ) и выходной слой с конечным результатом анализа. Чем больше скрытых слоев, тем глубже (сложнее) анализ, который приводит к наиболее точным результатам.
Пример глубокого обучения – автономные автомобили
Автомобили Tesla требуют опыта и человеческих способностей для принятия решений во время вождения. Существуют дороги, правила дорожного движения во многих странах, знаки, сигналы и пешеходы, которые автомобиль должен распознавать, прежде чем использование беспилотных транспортных средств, таких как Tesla, станет возможным на дорогах общего пользования. Это большой объем информации, с которым приходится иметь дело, но это можно сделать посредством глубокого обучения.
Глубокое обучение и машинное обучение – каковы основные различия?
- Поскольку машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, глубокое обучение — это часть ML. Глубокое обучение с помощью нейронных сетей гораздо более развито, чем машинное обучение, которое обычно использует деревья решений, и именно DL позволяет создавать большинство решений на основе искусственного интеллекта, подобных человеку.
- Структура алгоритмов машинного обучения относительно проста (используется линейная регрессия или дерево решений), в то время как глубокое обучение требует многослойной сложной искусственной нейронной сети.
- Классическое машинное обучение основано на человеческой интерпретации. Необходимо пометить наборы данных, чтобы узнать различия между данными данными. Глубокое обучение также может извлечь выгоду из размеченных наборов данных, но оно не обязательно этого требует.
- Машинное обучение не подходит для решения задач, требующих значительных объемов данных, поскольку алгоритмам необходимо размечать данные. Глубокое обучение было бы лучше для выполнения таких сложных задач.
- Глубокое обучение использует гораздо больше данных, чем традиционные алгоритмы машинного обучения, для получения правильных ожидаемых результатов. Для получения высококачественной интерпретации требуются большие наборы данных.
Вы должны помнить, что в обоих случаях качество данных имеет решающее значение для получения качественных результатов.
