Hype dan tashqari: Sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish o'rtasidagi farq

Sun'iy intellekt (AI) bizning kundalik hayotimizga portlash bilan kirdi. Marketingdan tortib tibbiyotgacha har bir biznes va sohaga ta'sir ko'rsatadiganga o'xshaydi. Texnologik kompaniyalar bozorni boshqarish va eng innovatsion va istiqbolli AI bizneslarini sotib olish uchun poygada ustunlik uchun kurashmoqdalar.

Siz allaqachon AI-ni kundalik hayotda ishlatishingiz mumkin, masalan, nutqni aniqlash, smartfoningizdagi virtual yordam, xarid qilish veb-saytlari va musiqa yoki video oqim xizmatlarini tavsiya qilish algoritmlari, yoki hatto shifokorga tashrif buyurganingizda va u rentgenni solishtirganda. yoki boshqa tibbiy ma'lumotlarga ega bo'lgan boshqa tibbiy rasmlar.

Va keyin mashinalarni o'rganish va chuqur o'rganish degan tushunchalar mavjud bo'lib, ular ko'pchilikni chalkashtirib yuboradi. Juda tez-tez ular bir-birining o'rnida ishlatiladi, ammo ular bir-biri bilan chambarchas bog'liq bo'lsa ham, ular turli xil ma'noga ega. Xo'sh, AI, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish o'rtasidagi farq nima?

Sun'iy intellekt

Keng ma'noda, uning asoschilariga ko'ra, AI bu aqlli mashinalarni, xususan, aqlli kompyuter dasturlarini ishlab chiqarishning fan va muhandisligi. Bu kompyuterni, kompyuter tomonidan boshqariladigan robotni yoki dasturlarni kompyuterning juda katta tezligi va kuchidan foydalanishda odamlarning fikriga o'xshash tarzda ongli ravishda o'ylash usulidir.

Bilim muhandisligi AI tadqiqotining asosiy qismidir. Mashinalar odamlar kabi harakat qilishlari mumkin, agar ular dunyoga oid juda ko'p ma'lumotga ega bo'lsalar. Avtonom avtoulov faqat atrof-muhit haqida etarli ma'lumotga ega bo'lgan holda xavfsiz haydashga qodir. Qaror qabul qilish algoritmlari faqat kirish ma'lumotlari kabi yaxshi.

Boshqacha qilib aytganda, sun'iy intellekt bilim muhandisligini amalga oshirish uchun ob'ektlar, toifalar, xususiyatlar va ularning barchasi o'rtasidagi munosabatlarga kirish huquqiga ega bo'lishi kerak. Mashinalarda aql-idrok va muammoni hal qilish kuchini ishga solish qiyin va zerikarli yondashuvdir. Biz chindan ham aqlli mashinalarning yonida emasmiz.

Mashinani o'rganish

Sun'iy intellekt mashinani o'qitishning butun spektrini qamrab olgan bo'lsa, "mashina o'rganish" atamasi ancha tor ma'noga ega, ya'ni "aniq dasturlashtirilmasdan o'rganish qobiliyati". Aytganday, hozirgi paytda eng katta o'zgarish yuz bermoqda: ulkan ma'lumot to'plamlarini oziqlantirish. kompyuterlarga kirib, natijalar kelishini kutish.

Mashinada o'qitish - bu kompyuterning o'rganish qobiliyatini osonlashtiradigan va yangi va doimiy o'zgarib turadigan ma'lumotlarga duch kelganda o'zini rivojlanishga o'rgatadigan AI turidir. Masalan, Facebook-ning yangiliklar tasmasi har bir odamning ozuqasini o'ziga yoqadigan narsaga moslashtirish uchun kompyuterdan foydalanadi. Mashinalarni o'qitishning an'anaviy dasturiy ta'minotining asosiy elementlari statistik tahlil va bashoratli tahlil naqshlarni aniqlash va qaerga qarash kerakligi to'g'risida dasturlashtirilmasdan oldingi hisoblashlar bo'yicha kuzatilgan ma'lumotlarga asoslanib topishdir.

Mashinalarni o'qitish yillar davomida haqiqatan ham murakkab ma'lumotlar to'plamidan o'tib olish qobiliyati bilan rivojlandi. Ular ko'pincha "katta ma'lumotlar" deb nomlanadi. Ko'pchilik Netflix va ijtimoiy media algoritmlari kabi dolzarb mavzular yoki hashtaglar haqida xabar beradigan xizmatlar orqali kundalik hayotlarida mashina o'rganish dasturlariga duch kelayotganlarini bilib hayron bo'lishlari mumkin. Mashinani o'rganishda xususiyatlarni ajratib olish dasturchi kompyuterdan qaror qabul qilishda shakllantirish uchun vaqt talab qiladigan jarayonni talab qiladigan narsalarni qidirishni talab qilishi kerak. Bu, shuningdek, dasturlash jarayonida odamning xatosi tufayli aniqlikni pasayishiga olib keladigan mashinani o'rganishga olib keladi.

Chuqur o'rganish

Deep Learning - bu mashina o'rganishni sun'iy intellektga yaqinlashtirish maqsadida kiritilgan mashina o'rganish sohasidagi eng yosh yo'nalish.

Bu inson miyasida "chuqur neyron tarmoqlari" ni o'rganish bilan bog'liq va shu nuqtai nazardan, chuqur o'rganish ma'lumotni qayta ishlashning ko'p qatlamlaridan bilimlarni yaratib, inson miyasining ichki qatlamlari funktsiyalarini taqlid qilishga harakat qiladi. Chuqur o'rganish texnologiyasi inson miyasidan keyin modellashtirilganligi sababli, har safar yangi ma'lumotlar quyilganda uning imkoniyatlari yaxshilanadi.

Chuqur o'rganish paradigmasi ostida, mashina katta hajmdagi ma'lumotlar va algoritmlardan foydalanib, unga vazifani qanday bajarishni o'rganish qobiliyatini beradi. Bu ma'lumotlar neyron tarmoqlar orqali uzatiladi, ular bir qator ikkilik to'g'ri / noto'g'ri savollarni yoki sonli qiymatlarni, ular orqali o'tadigan va olingan javoblarga ko'ra tasniflanadigan ma'lumotlarning har qanday bitlarini. Bugungi kunda chuqur o'rganish orqali o'qitilgan mashinalar tomonidan tasvirni aniqlash avtonom robotlar va transport vositalarini o'qitishda, tibbiyotda kasallik belgilarini va barcha turdagi tasvirlarni aniqlash uchun ishlatiladi.

Bir necha vaqt oldin Google-ning AlphaGo o'yinni bir necha soat davomida o'ziga qarshi qayta-qayta o'ynash orqali bilib oldi. O'rganilmaydigan, tobora tezroq o'rganib olish qobiliyati chuqur o'rganish orqali mavjud shovqinning kalitidir. Ammo keyingi inqilobiy texnologiya uzoq emas.