Що таке машинне навчання проти штучного інтелекту?

Якщо ви коли-небудь мружилися на сторінку товару, розмірковуючи, чи купуєте ви штучний інтелект, чи просто машинне навчання в капелюсі, ви не самотні. Терміни кидаються навколо, як конфетті. Ось зручний та практичний посібник з машинного навчання проти штучного інтелекту, який пронизує всі аспекти, додає кілька корисних метафор і надає практичну карту, яку ви можете реально використовувати.

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке ШІ
Вступ до концепцій, історії та реального використання штучного інтелекту простою мовою.

🔗 Що таке пояснимий ШІ
Чому важлива прозорість моделі та методи інтерпретації прогнозів.

🔗 Що таке штучний інтелект гуманоїдного робота
Можливості, проблеми та варіанти використання людиноподібних роботизованих систем.

🔗 Що таке нейронна мережа в ШІ
Вузли, шари та навчання пояснені за допомогою інтуїтивно зрозумілих прикладів.

Що насправді таке машинне навчання проти штучного інтелекту? 🌱→🌳

• Штучний інтелект (ШІ) – це широка мета: системи, що виконують завдання, які ми пов’язуємо з людським розумом – міркування, планування, сприйняття, мова – пункт призначення на карті. Щодо тенденцій та масштабів, Стенфордський індекс ШІ пропонує достовірне уявлення про «стан країни». [3]

• Машинне навчання (ML) – це підмножина штучного інтелекту: методи, які вивчають закономірності з даних для покращення виконання завдання. Класичний, стійкий підхід: ML вивчає алгоритми, які автоматично вдосконалюються з досвідом. [1]

Простий спосіб не зволікати: ШІ — це парасолька, ML — одне з ребер . Не кожен ШІ використовує ML, але сучасний ШІ майже завжди спирається на нього. Якщо ШІ — це страва, то ML — це техніка приготування. Трохи безглуздо, звісно, ​​але залишається в пам'яті.

Різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом 💡

Коли люди запитують про машинне навчання чи штучний інтелект, вони зазвичай шукають результати, а не абревіатури. Технологія хороша, коли вона забезпечує наступне:

1. Очевидні переваги можливостей

   • Швидші або точніші рішення, ніж типовий людський робочий процес.

   • Нові можливості, які ви просто не могли створити раніше, як-от багатомовна транскрипція в режимі реального часу.

2. Надійний цикл навчання

   • Дані надходять, моделі навчаються, поведінка покращується. Цикл продовжує обертатися без жодних драм.

3. Міцність та безпека

   • Чітко визначені ризики та заходи щодо їх пом'якшення. Розумна оцінка. Жодних несподіванок у крайніх випадках. Практичним, нейтральним до постачальників компасом є Структура управління ризиками NIST AI. [2]

4. Бізнес-відповідність

   • Точність, затримка та вартість моделі відповідають потребам ваших користувачів. Якщо вона вражає, але не змінює ключовий показник ефективності (KPI), це просто науковий проєкт.

5. Операційна зрілість

   • Моніторинг, керування версіями, зворотний зв'язок та перенавчання є рутинними процесами. Нудьга тут доречна.

Якщо ініціатива вписується в ці п'ять пунктів, це хороший штучний інтелект, хороше машинне навчання або і те, й інше. Якщо ж вона їх не виконує, то, ймовірно, це демоверсія, яка втекла.

Машинне навчання проти ШІ: короткий огляд: шари 🍰

Практична ментальна модель:

• Рівень даних
  Сирий текст, зображення, аудіо, таблиці. Якість даних майже завжди перевершує ажіотаж навколо моделей.

• Модельний шар.
  Класичне машинне навчання, таке як дерева та лінійні моделі, глибоке навчання для сприйняття та мови, і все частіше базові моделі.

• Шар міркувань та інструментів.
  Засоби підказок, пошуку, агентів, правил та оцінки, що перетворюють виходи моделі на результати виконання завдання.

• Рівень додатків
  . Продукт, орієнтований на користувача. Саме тут штучний інтелект відчувається як магія, або іноді просто… чудово.

Машинне навчання проти ШІ — це здебільшого питання охоплення цих рівнів. ML зазвичай є рівнем моделі. ШІ охоплює весь стек. Поширена практика: модель ML з легким дотиком плюс правила продукту перевершують складнішу систему «ШІ», доки вам насправді не знадобиться додаткова складність. [3]

Щоденні приклади, де різниця помітна 🚦

• Фільтрація спаму

  • ML: класифікатор, навчений на позначених електронних листах.

  • Штучний інтелект: вся система, включаючи евристику, звіти користувачів, адаптивні пороги, а також класифікатор.

• Рекомендації щодо продуктів

  • ML: колаборативна фільтрація або дерева з градієнтним посиленням на основі історії кліків.

  • Штучний інтелект: комплексна персоналізація, яка враховує контекст, бізнес-правила та пояснення.

• Помічники чату

  • ML: сама мовна модель.

  • Штучний інтелект: конвеєр помічників з пам'яттю, пошуком, використанням інструментів, захисними огорожами та UX.

Ви помітите закономірність. ML – це серце навчання. Штучний інтелект – це живий організм навколо нього.

Порівняльна таблиця: Інструменти машинного навчання проти ШІ, аудиторії, ціни, чому вони працюють 🧰

Трохи неохайно навмисно — бо справжні нотатки ніколи не бувають ідеально охайними.

*Лише орієнтовно. Більшість сервісів пропонують безкоштовні рівні або оплату за використання; актуальну інформацію дивіться на офіційних сторінках з цінами.

Як машинне навчання проти штучного інтелекту проявляється в системному дизайні 🏗️

1. Вимоги

   • Штучний інтелект: визначення результатів для користувачів, безпеки та обмежень.

   • ML: визначення цільової метрики, функцій, міток та плану навчання.

2. Стратегія даних

   • Штучний інтелект: наскрізний потік даних, управління, конфіденційність, згода.

   • ML: семплування, маркування, доповнення, виявлення дрейфу.

3. Вибір моделі

   • Почніть із найпростішого, що може спрацювати. Для структурованих/табличних даних дерева з градієнтним підсиленням часто є дуже складним базовим рівнем, який важко перевершити. [5]

   • Міні-анекдот: у проектах, спрямованих на боротьбу з відтоком клієнтів та шахрайством, ми неодноразово бачили, як GBDT перевершують глибші мережі, водночас дешевші та швидші в обслуговуванні. [5]

4. Оцінювання

   • ML: офлайн-метрики, такі як F1, ROC AUC, RMSE.

   • Штучний інтелект: онлайн-метрики, такі як конверсія, утримання клієнтів та задоволеність, а також оцінка людиною суб'єктивних завдань. Індекс ШІ відстежує, як ці практики розвиваються в галузі. [3]

5. Безпека та управління

   • Використовуйте політики та засоби контролю ризиків з авторитетних систем. NIST AI RMF розроблена спеціально для того, щоб допомогти організаціям оцінювати, керувати та документувати ризики, пов'язані зі штучним інтелектом. [2]

Метрики, що мають значення, без зайвих вагань 📏

• Точність проти корисності.
  Модель з дещо нижчою точністю може виграти, якщо затримка та вартість значно кращі.

• Калібрування.
  Якщо система каже, що вона впевнена на 90%, чи зазвичай вона правильна на такому рівні? Недостатньо обговорюється, надмірно важлива – і є прості виправлення, такі як масштабування температури. [4]

• Надійність.
  Чи поступово знижується його продуктивність при неоднозначних вхідних даних? Спробуйте стрес-тести та синтетичні граничні випадки.

• Справедливість та шкода.
  Вимірювання ефективності групи. Документування відомих обмежень. Посилання на навчання користувачів безпосередньо в інтерфейсі користувача. [2]

• Операційні показники
  Час розгортання, швидкість відкату, актуальність даних, рівень збоїв. Нудна сантехніка, яка рятує становище.

Для глибшого розуміння практики та тенденцій оцінювання, Індекс штучного інтелекту Стенфордського університету збирає міжгалузеві дані та аналізи. [3]

Пастки та міфи, яких слід уникати 🙈

• Міф: більше даних завжди краще.
  Кращі маркування та репрезентативна вибірка перевершують обсяг даних. Так, все одно.

• Міф: глибоке навчання вирішує все.
  Не для малих/середніх табличних задач; методи на основі дерев залишаються надзвичайно конкурентоспроможними. [5]

• Міф: Штучний інтелект дорівнює повній автономії.
  Найбільша цінність сьогодні походить від підтримки рішень та часткової автоматизації з участю людини. [2]

• Пастка: розпливчасті формулювання проблеми.
  Якщо ви не можете сформулювати метрику успіху в одному рядку, ви будете ганятися за привидами.

• Пастка: ігнорування прав на дані та конфіденційність.
  Дотримуйтесь політики організації та юридичних рекомендацій; структуруйте обговорення ризиків у визнаній системі. [2]

Купівля проти будівництва: короткий шлях до прийняття рішення 🧭

• Почніть з покупки, якщо ваша потреба поширена, а часу обмаль. API-інтерфейси базової моделі та керовані сервіси надзвичайно потужні. Ви можете пізніше встановити захисні щити, пошук та оцінку.

• Створюйте індивідуальні рішення , коли ваші дані унікальні або завдання є вашим пріоритетом. Контролюйте свої конвеєри даних та моделюйте навчання. Будьте готові інвестувати в MLOps.

• Гібрид – це нормально. Багато команд поєднують API для мови з власним машинним навчанням для ранжування або оцінки ризиків. Використовуйте те, що працює. Комбінуйте та поєднуйте за потреби.

Короткі відповіді на поширені запитання про розмежування машинного навчання та штучного інтелекту ❓

Чи весь ШІ є машинним навчанням?
Ні. Деякий ШІ використовує правила, пошук або планування з мінімальним навчанням або взагалі без нього. Машинне навчання зараз просто домінує. [3]

Чи повністю машинне навчання (ML) є штучним інтелектом?
Так, ML існує в рамках штучного інтелекту. Якщо воно навчається на даних для виконання завдання, ви перебуваєте на території штучного інтелекту. [1]

Що мені слід використовувати в документації: Машинне навчання проти ШІ?
Якщо ви говорите про моделі, навчання та дані, кажіть ML. Якщо ви говорите про можливості, орієнтовані на користувача, та поведінку системи, кажіть ШІ. Якщо ви сумніваєтеся, будьте конкретними.

Чи потрібні мені величезні набори даних?
Не завжди. Завдяки розумній інженерії ознак або розумному пошуку, менші куровані набори даних можуть перевершити більші зашумлені, особливо для табличних даних. [5]

А як щодо відповідального ШІ?
Впроваджуйте його з самого початку. Використовуйте структуровані практики управління ризиками, такі як NIST AI RMF, та повідомляйте користувачам про обмеження системи. [2]

Глибоке занурення: класичне машинне навчання проти глибокого навчання проти базових моделей 🧩

• Класичне машинне навчання

  • Чудово підходить для табличних даних та структурованих бізнес-завдань.

  • Швидко навчається, легко пояснюється, дешево обслуговується.

  • Часто поєднується з функціями, створеними людиною, та знаннями предметної області. [5]

• Глибоке навчання

  • Чудово підходить для неструктурованих вхідних даних: зображень, аудіо, природної мови.

  • Вимагає більше обчислювальних зусиль та ретельного налаштування.

  • У поєднанні з доповненням, регуляризацією та продуманими архітектурами. [3]

• Моделі фундаменту

  • Попередньо навчений на широких даних, адаптований до багатьох завдань за допомогою підказок, точного налаштування або пошуку.

  • Потрібні захисні огорожі, оцінка та контроль витрат. Додатковий пробіг завдяки якісному та оперативному інженерному обслуговуванню. [2][3]

Крихітна хибна метафора: класичне машинне навчання — це велосипед, глибоке навчання — мотоцикл, а базові моделі — це поїзд, який іноді служить і човном. Це має сенс, якщо примружитися… а потім ні. Все одно корисно.

Контрольний список впровадження, який можна вкрасти ✅

1. Напишіть однорядкове формулювання задачі.

2. Визначте фундаментальну інформацію та показники успіху.

3. Джерела даних інвентаризації та права на дані. [2]

4. Базова лінія з найпростішою життєздатною моделлю.

5. Інструментуйте додаток за допомогою перехоплювачів оцінки перед запуском.

6. Планування циклів зворотного зв'язку: маркування, перевірка дрейфу, перенавчання каденції.

7. Задокументуйте припущення та відомі обмеження.

8. Проведіть невеликий пілотний проект, порівняйте онлайн-показники з вашими офлайн-перемогами.

9. Масштабуйте обережно, контролюйте невпинно. Святкуйте нудне.

Машинне навчання проти ШІ - яскравий виклад 🍿

• Штучний інтелект – це загальний потенціал, який отримує користувач.

• (ML) – це навчальний механізм, який забезпечує частину цих можливостей. [1]

• Успіх менше залежить від стилю моделі, а більше — від чіткого формулювання проблеми, достовірних даних, прагматичної оцінки та безпечної роботи. [2][3]

• Використовуйте API для швидкого пересування та налаштовуйте, коли це стане вашим пріоритетом.

• Враховуйте ризики. Запозичуйте мудрість з NIST AI RMF. [2]

• Відстежуйте результати, які важливі для людей. Не лише точність. Особливо не показники марнославства. [3][4]

Заключні зауваження - Занадто довго, не читав 🧾

Машинне навчання проти ШІ – це не дуель. Це сфера застосування. ШІ – це ціла система, яка поводиться інтелектуально для користувачів. ML – це набір методів, які навчаються на даних всередині цієї системи. Найщасливіші команди ставляться до ML як до інструменту, до ШІ – як до досвіду, а до впливу продукту – як до єдиного показника, який дійсно має значення. Зробіть його людським, безпечним, вимірюваним і трохи брутальним. Також пам’ятайте: велосипеди, мотоцикли, поїзди. На секунду це мало сенс, чи не так? 😉

Посилання

1. Том М. Мітчелл - Машинне навчання (сторінка книги, визначення). читати далі

2. NIST - Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0) (офіційна публікація). Читати далі

3. Звіт про індекс штучного інтелекту Stanford HAI (офіційний PDF). Читати далі

4. Го, Плейсс, Сунь, Вайнбергер - Про калібрування сучасних нейронних мереж (PMLR/ICML 2017). читати далі

5. Грінштайн, Ояллон, Варокуо - Чому моделі на основі дерев досі перевершують глибоке навчання на табличних даних? (Набори даних та бенчмарки NeurIPS 2022). Читати далі

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас