Што такое машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту?

Калі вы калі-небудзь прыжмураныя, гледзячы на ​​старонку прадукту, задаюцца пытаннем, ці купляеце вы штучны інтэлект, ці проста машыннае навучанне ў капелюшы, вы не самотныя. Тэрміны кідаюцца вакол, як канфеці. Вось зручны і дакладны дапаможнік па машынным навучанні супраць штучнага інтэлекту, які праходзіць праз усё, дадае некалькі карысных метафар і дае вам практычную карту, якую вы можаце рэальна выкарыстоўваць.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Што такое штучны інтэлект
Простай мовай увядзенне ў канцэпцыі, гісторыю і рэальнае выкарыстанне штучнага інтэлекту.

🔗 Што такое вытлумачальны штучны інтэлект
Чаму важная празрыстасць мадэлі і метады інтэрпрэтацыі прагнозаў.

🔗 Што такое штучны інтэлект гуманоіднага робата
Магчымасці, праблемы і варыянты выкарыстання чалавекападобных рабатызаваных сістэм.

🔗 Што такое нейронная сетка ў штучным інтэлекце
Вузлы, пласты і навучанне тлумачацца з дапамогай інтуітыўна зразумелых прыкладаў.

Што такое машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту на самой справе? 🌱→🌳

• Штучны інтэлект (ШІ) — гэта шырокая мэта: сістэмы, якія выконваюць задачы, якія мы асацыюем з чалавечым розумам — разважанні, планаванне, успрыманне, мова — пункт прызначэння на карце. Што тычыцца тэндэнцый і маштабу, Стэнфардскі індэкс ШІ прапануе дакладную «ацэнку стану краіны». [3]

• Машыннае навучанне (МН) — гэта падмноства штучнага інтэлекту: метадаў, якія вывучаюць заканамернасці з дадзеных для паляпшэння выканання задачы. Класічная, трывалая структура: МН вывучае алгарытмы, якія аўтаматычна ўдасканальваюцца з вопытам. [1]

Просты спосаб не здзіўляцца: штучны інтэлект — гэта парасон, машыннае навучанне — адно з рэбраў . Не кожны штучны інтэлект выкарыстоўвае машыннае навучанне, але сучасны штучны інтэлект амаль заўсёды абапіраецца на яго. Калі штучны інтэлект — гэта ежа, то машыннае навучанне — гэта тэхніка прыгатавання. Трохі дурное, вядома, але прытрымліваецца.

Параўноўвае машыннае навучанне са штучным інтэлектам 💡

Калі людзі пытаюцца пра машыннае навучанне і штучны інтэлект, яны звычайна шукаюць вынікі, а не абрэвіятуры. Тэхналогія добрая, калі яна забяспечвае наступныя вынікі:

1. Відавочныя перавагі ў магчымасцях

   • Хутчэйшыя або больш дакладныя рашэнні, чым тыповы працоўны працэс чалавека.

   • Новыя магчымасці, якія вы проста не маглі стварыць раней, напрыклад, шматмоўная транскрыпцыя ў рэжыме рэальнага часу.

2. Надзейны цыкл навучання

   • Дадзеныя паступаюць, мадэлі вучацца, паводзіны паляпшаюцца. Цыкл працягвае круціцца без драмы.

3. Трываласць і бяспека

   • Добра акрэсленыя рызыкі і меры па іх змякчэнні. Разумная ацэнка. Ніякіх нечаканых праблем у крайніх выпадках. Практычным і нейтральным да пастаўшчыкоў арыенцірам з'яўляецца Структура кіравання рызыкамі NIST у галіне штучнага інтэлекту. [2]

4. Бізнес-адпаведнасць

   • Дакладнасць, затрымка і кошт мадэлі адпавядаюць патрэбам вашых карыстальнікаў. Калі яна ўражвае, але не змяняе ключавы паказчык эфектыўнасці, гэта проста навуковы праект.

5. Аперацыйная сталасць

   • Маніторынг, кіраванне версіямі, зваротная сувязь і перанавучанне — гэта руціна. Тут сумна.

Калі ініцыятыва адпавядае гэтым пяці крытэрыям, гэта добры штучны інтэлект, добрае машыннае навучанне або абодва. Калі ж яны не адпавядаюць, то, верагодна, гэта дэма, якая выслізнула з-пад кантролю.

Машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту: кароткі агляд слаёў 🍰

Практычная ментальная мадэль:

• Слой дадзеных
  Неапрацаваны тэкст, выявы, аўдыё, табліцы. Якасць дадзеных амаль заўсёды пераўзыходзіць ажыятаж з-за мадэлі.

• Мадэльны пласт
  Класічнае машыннае навучанне, такое як дрэвы і лінейныя мадэлі, глыбокае навучанне для ўспрымання і мовы, і ўсё часцей базавыя мадэлі.

• Слой разважанняў і інструментаў.
  Сродкі падказак, пошуку, агентаў, правілаў і ацэнкі, якія ператвараюць вынікі мадэлі ў выкананне задач.

• Прыкладны ўзровень.
  Прадукт, арыентаваны на карыстальніка. Тут штучны інтэлект адчуваецца як магія, а часам проста... нармальна.

Машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту — гэта ў асноўным пытанне аб'ёму гэтых узроўняў. ML звычайна з'яўляецца ўзроўнем мадэлі. Штучны інтэлект ахоплівае ўвесь стэк. Распаўсюджаная заканамернасць на практыцы: лёгкая мадэль ML плюс правілы прадукту пераўзыходзяць больш складаную сістэму са штучным інтэлектам, пакуль вам сапраўды не спатрэбіцца дадатковая складанасць. [3]

Паўсядзённыя прыклады, дзе відаць розніца 🚦

• Фільтрацыя спаму

  • ML: класіфікатар, навучаны на пазначаных электронных лістах.

  • Штучны інтэлект: уся сістэма, уключаючы эўрыстыку, справаздачы карыстальнікаў, адаптыўныя парогі, а таксама класіфікатар.

• Рэкамендацыі па прадуктах

  • ML: калабаратыўная фільтрацыя або дрэвы з градыентным узмацненнем па гісторыі клікаў.

  • Штучны інтэлект: персаналізацыя ад пачатку да канца, якая ўлічвае кантэкст, бізнес-правілы і тлумачэнні.

• Памочнікі ў чаце

  • ML: сама моўная мадэль.

  • Штучны інтэлект: канвеер памочнікаў з памяццю, пошукам, выкарыстаннем інструментаў, ахоўнымі парэнчамі і карыстальніцкім досведам.

Вы заўважыце заканамернасць. МА — гэта сэрца навучання. Штучны інтэлект — гэта жывы арганізм вакол яго.

Параўнальная табліца: інструменты машыннага навучання супраць штучнага інтэлекту, аўдыторыя, цэны, чаму яны працуюць 🧰

Трохі неахайна наўмысна — бо сапраўдныя нататкі ніколі не бываюць ідэальна акуратнымі.

*Толькі для арыентыру. Большасць сэрвісаў прапануюць бясплатныя ўзроўні або аплату па меры выкарыстання; актуальную інфармацыю глядзіце на афіцыйных старонках з цэнамі.

Як машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту адлюстроўваецца ў праектаванні сістэм 🏗️

1. Патрабаванні

   • Штучны інтэлект: вызначэнне вынікаў для карыстальнікаў, бяспекі і абмежаванняў.

   • ML: вызначэнне мэтавай метрыкі, функцый, цэтлікаў і плана навучання.

2. Стратэгія дадзеных

   • Штучны інтэлект: скразны паток дадзеных, кіраванне, прыватнасць, згода.

   • ML: выбарка, маркіроўка, дапаўненне, выяўленне дрэйфу.

3. Выбар мадэлі

   • Пачніце з самага простага, што можа спрацаваць. Для структураваных/таблічных дадзеных дрэвы з градыентным узмацненнем часта з'яўляюцца вельмі складаным базавым узроўнем. [5]

   • Міні-анекдот: у праектах па барацьбе з адтокам кліентаў і махлярствам мы неаднаразова бачылі, як GBDT пераўзыходзяць больш глыбокія сеткі, але пры гэтым таннейшыя і хутчэйшыя ў абслугоўванні. [5]

4. Ацэнка

   • ML: афлайн-метрыкі, такія як F1, ROC AUC, RMSE.

   • Штучны інтэлект: анлайн-паказчыкі, такія як канверсія, утрыманне кліентаў і задаволенасць, а таксама ацэнка чалавекам суб'ектыўных задач. Індэкс штучнага інтэлекту адсочвае, як гэтыя практыкі развіваюцца ва ўсёй галіне. [3]

5. Бяспека і кіраванне

   • Выкарыстоўвайце палітыкі і меры кантролю рызык з надзейных сістэм. NIST AI RMF распрацаваны спецыяльна для таго, каб дапамагчы арганізацыям ацэньваць, кіраваць і дакументаваць рызыкі, звязаныя са штучным інтэлектам. [2]

Паказчыкі, якія маюць значэнне, без агаворак 📏

• Дакладнасць супраць карыснасці
  Мадэль з крыху меншай дакладнасцю можа выйграць, калі затрымка і кошт значна лепшыя.

• Каліброўка.
  Калі сістэма паказвае 90% упэўненасці, ці звычайна яна мае рацыю пры такой хуткасці? Недаацэньваецца, занадта важна — і ёсць простыя рашэнні, такія як тэмпературнае маштабаванне. [4]

• Надзейнасць
  Ці пагаршаецца якасць дадзеных пры няправільным уводзе? Паспрабуйце стрэс-тэсты і сінтэтычныя памежныя выпадкі.

• Справядлівасць і шкода.
  Вымярайце прадукцыйнасць групы. Дакументуйце вядомыя абмежаванні. Звяжыце інфармацыю пра навучанне карыстальнікаў непасрэдна ў карыстальніцкім інтэрфейсе. [2]

• Аперацыйныя паказчыкі
  Час разгортвання, хуткасць адкату, актуальнасць дадзеных, частата збояў. Нудная сантэхніка, якая ратуе становішча.

Для больш падрабязнага вывучэння практыкі і тэндэнцый ацэньвання, Стэнфардскі індэкс штучнага інтэлекту збірае міжгаліновыя дадзеныя і аналізы. [3]

Пасткі і міфы, якіх варта пазбягаць 🙈

• Міф: больш дадзеных — гэта заўсёды лепш.
  Лепшыя маркіроўкі і прадстаўнічая выбарка пераўзыходзяць неапрацаваны аб'ём. Так, усё ж.

• Міф: глыбокае навучанне вырашае ўсё.
  Не для малых/сярэдніх таблічных задач; метады на аснове дрэў застаюцца надзвычай канкурэнтаздольнымі. [5]

• Міф: Штучны інтэлект азначае поўную аўтаномію.
  Найбольшая каштоўнасць сёння атрымліваецца ад падтрымкі прыняцця рашэнняў і частковай аўтаматызацыі з удзелам чалавека. [2]

• Пастка: расплывістыя фармулёўкі праблемы.
  Калі вы не можаце сфармуляваць метрыку поспеху ў адным радку, вы будзеце гнацца за прывідамі.

• Пастка: ігнараванне правоў на дадзеныя і прыватнасць.
  Выконвайце палітыку арганізацыі і юрыдычныя рэкамендацыі; структуруйце абмеркаванне рызык у адпаведнасці з прызнанай структурай. [2]

Купля супраць будаўніцтва: кароткі шлях прыняцця рашэння 🧭

• Пачніце з куплі, калі вашы патрэбы распаўсюджаныя, а часу мала. API-інтэрфейсы базавай мадэлі і кіраваныя сэрвісы надзвычай магутныя. Пазней вы можаце ўсталяваць агароджы, пошук і ацэнку.

• Стварайце індывідуальныя рашэнні, калі вашы дадзеныя ўнікальныя або задача — ваша галоўная задача. Вазьміце пад кантроль свае канвееры дадзеных і навучанне мадэляў. Будзьце гатовыя інвеставаць у MLOps.

• Гібрыд — гэта нармальна. Многія каманды спалучаюць API для мовы з уласным машынным навучаннем для ранжыравання або ацэнкі рызык. Выкарыстоўвайце тое, што працуе. Камбінуйце па меры неабходнасці.

Кароткі FAQ для разгадвання машыннага навучання і штучнага інтэлекту ❓

Ці цалкам штучны інтэлект навучаецца машынна?
Не. Некаторы штучны інтэлект выкарыстоўвае правілы, пошук або планаванне практычна без навучання. МАГІ зараз проста дамінуе. [3]

Ці цалкам машыннае навучанне з'яўляецца штучным інтэлектам?
Так, машыннае навучанне існуе ў межах штучнага інтэлекту. Калі яно вучыцца на дадзеных для выканання задачы, вы знаходзіцеся на тэрыторыі штучнага інтэлекту. [1]

Што мне варта казаць у дакументацыі: машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту?
Калі вы кажаце пра мадэлі, навучанне і дадзеныя, скажыце ML. Калі вы кажаце пра магчымасці, арыентаваныя на карыстальніка, і паводзіны сістэмы, скажыце ШІ. Калі сумняваецеся, будзьце канкрэтнымі.

Ці патрэбныя мне велізарныя наборы даных?
Не заўсёды. Пры разумнай распрацоўцы прыкмет або разумным пошуку меншыя курыраваныя наборы даных могуць пераўзысці большыя зашумленыя, асабліва на таблічных даных. [5]

А як наконт адказнага штучнага інтэлекту?
Укараніце яго з самага пачатку. Выкарыстоўвайце структураваныя практыкі кіравання рызыкамі, такія як NIST AI RMF, і паведамляйце карыстальнікам аб абмежаваннях сістэмы. [2]

Паглыбленае апусканне: класічнае машыннае навучанне супраць глыбокага навучання супраць базавых мадэляў 🧩

• Класічнае машыннае навучанне

  • Выдатна падыходзіць для таблічных дадзеных і структураваных бізнес-задач.

  • Хутка навучыць, лёгка растлумачыць, танна абслугоўваць.

  • Часта спалучаецца з функцыямі, створанымі чалавекам, і ведамі ў прадметнай вобласці. [5]

• Глыбокае навучанне

  • Выдатна падыходзіць для неструктураваных уводных дадзеных: малюнкаў, аўдыё, натуральнай мовы.

  • Патрабуе больш вылічэнняў і дбайнай налады.

  • У спалучэнні з дапаўненнем, рэгулярызацыяй і прадуманымі архітэктурамі. [3]

• Мадэлі падмурка

  • Папярэдне навучаны на шырокіх дадзеных, адаптуецца да многіх задач з дапамогай падказак, тонкай налады або пошуку.

  • Патрэбныя агароджы, ацэнка і кантроль выдаткаў. Дадатковы прабег пры добрай хуткай інжынерыі. [2][3]

Маленькая памылковая метафара: класічнае машыннае навучанне — гэта ровар, глыбокае навучанне — матацыкл, а базавыя мадэлі — гэта цягнік, які часам служыць лодкай. Гэта мае сэнс, калі прыжмурыцца... а потым перастае. Усё роўна карысна.

Чэкліст рэалізацыі, які можна скрасці ✅

1. Напішыце аднарадковае апісанне задачы.

2. Вызначце асноўную праўду і паказчыкі поспеху.

3. Крыніцы дадзеных інвентарызацыі і правы на дадзеныя. [2]

4. Базавая лінія з найпрасцейшай жыццяздольнай мадэллю.

5. Абсталюйце праграму перахопнікамі ацэнкі перад запускам.

6. Планаванне цыклаў зваротнай сувязі: маркіроўка, праверка дрэйфу, перанавучанне рытму.

7. Задакументуйце здагадкі і вядомыя абмежаванні.

8. Правядзіце невялікі пілотны праект і параўнайце онлайн-паказчыкі з вашымі поспехамі ў рэальным жыцці.

9. Маштабуйце асцярожна, кантралюйце нястомна. Святкуйце сумнае.

Машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту - рэзюмэ 🍿

• Штучны інтэлект — гэта агульныя магчымасці, якія атрымлівае ваш карыстальніцкі досвед.

• ML — гэта навучальны механізм, які забяспечвае значную частку гэтых магчымасцей. [1]

• Поспех — гэта не столькі стыль мадэлі, колькі выразнае фармуляванне праблемы, чыстыя дадзеныя, прагматычная ацэнка і бяспечнае апераванне. [2][3]

• Выкарыстоўвайце API для хуткай працы і наладжвайце пад сябе, калі гэта становіцца вашым прыярытэтам.

• Улічвайце рызыкі. Пазычайце мудрасць з NIST AI RMF. [2]

• Адсочвайце вынікі, якія важныя для людзей. Не толькі дакладнасць. Асабліва не паказчыкі марнасці. [3][4]

Заключныя заўвагі - занадта доўга, не чытаў 🧾

Машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту — гэта не дуэль. Гэта сфера дзейнасці. Штучны інтэлект — гэта ўся сістэма, якая паводзіць сябе інтэлектуальна для карыстальнікаў. Машыннае навучанне — гэта набор метадаў, якія вучацца на дадзеных унутры гэтай сістэмы. Найбольш шчаслівыя каманды ставяцца да машыннага навучання як да інструмента, да штучнага інтэлекту — як да вопыту, а да ўплыву прадукту — як да адзінага паказчыка, які сапраўды мае значэнне. Захоўвайце яго чалавечым, бяспечным, вымерным і трохі неахайным. Акрамя таго, памятайце: ровары, матацыклы, цягнікі. На хвілінку гэта мела сэнс, праўда? 😉

Спасылкі

1. Том М. Мітчэл - Машыннае навучанне (старонка кнігі, азначэнне). чытаць далей

2. NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) (афіцыйная публікацыя). чытаць далей

3. Стэнфардскі інстытут штучнага інтэлекту — справаздача аб індэксе штучнага інтэлекту за 2025 год (афіцыйны PDF). чытаць далей

4. Го, Плейс, Сунь, Вайнбергер - Аб каліброўцы сучасных нейронных сетак (PMLR/ICML 2017). чытаць далей

5. Грынштайн, Оялон, Варокуа - Чаму мадэлі на аснове дрэў усё яшчэ пераўзыходзяць глыбокае навучанне на таблічных дадзеных? (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас