Что такое машинное обучение и ИИ?

Если вы когда-нибудь щурились на странице товара, размышляя, что вы покупаете: искусственный интеллект или просто машинное обучение, вы не одиноки. Термины разлетаются как конфетти. Представляем вам простое и практичное руководство по машинному обучению и искусственному интеллекту, которое проясняет ситуацию, добавляет несколько полезных метафор и даёт вам практическую карту, которой можно воспользоваться.

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое ИИ?
Введение в концепции искусственного интеллекта, его историю и реальное применение понятным языком.

🔗 Что такое объяснимый ИИ
Почему важна прозрачность модели и методы интерпретации прогнозов.

🔗 Что такое ИИ гуманоидного робота?
Возможности, проблемы и варианты использования человекоподобных роботизированных систем.

🔗 Что такое нейронная сеть в ИИ?
Узлы, слои и обучение объясняются с помощью интуитивно понятных примеров.

Что такое машинное обучение и ИИ на самом деле? 🌱→🌳

• Искусственный интеллект (ИИ) – это общая цель: системы, выполняющие задачи, которые мы связываем с человеческим интеллектом – рассуждение, планирование, восприятие, язык – пункт назначения на карте. Стэнфордский индекс ИИ предлагает достоверный анализ тенденций и масштабов развития страны. [3]

• Машинное обучение (МО) — это подвид искусственного интеллекта: методы, изучающие закономерности на основе данных для улучшения выполнения задач. Классическая и устойчивая концепция: МО изучает алгоритмы, которые автоматически совершенствуются с опытом. [1]

Простой способ всё прояснить: ИИ — это зонтик, МО — одно из ребер . Не каждый ИИ использует МО, но современный ИИ почти всегда на него опирается. Если ИИ — это еда, МО — это техника её приготовления. Немного нелепо, конечно, но это так.

Машинное обучение против ИИ💡

Когда люди спрашивают о сравнении машинного обучения и искусственного интеллекта, они обычно ищут результаты, а не аббревиатуры. Технология хороша, когда обеспечивает следующее:

1. Явный прирост возможностей

   • Более быстрые и точные решения, чем при обычном человеческом рабочем процессе.

   • Новые возможности, которые вы раньше просто не могли себе позволить, например, многоязыковая транскрипция в режиме реального времени.

2. Надежный цикл обучения

   • Данные поступают, модели обучаются, поведение улучшается. Цикл продолжается без каких-либо проблем.

3. Надежность и безопасность

   • Чётко определённые риски и способы их снижения. Разумная оценка. Никаких неожиданных «гремлинов» в крайних случаях. Практичным и независимым от поставщика компасом является структура управления рисками ИИ NIST. [2]

4. Бизнес подходит

   • Точность, задержка и стоимость модели соответствуют потребностям ваших пользователей. Если модель впечатляет, но не влияет на ключевые показатели эффективности, это просто проект для научной выставки.

5. Операционная зрелость

   • Мониторинг, управление версиями, обратная связь и переподготовка — всё это рутина. Скука здесь — это хорошо.

Если инициатива соответствует этим пяти критериям, то это хороший ИИ, хорошее МО или и то, и другое. Если же нет, то, вероятно, это демонстрация, которая не сработала.

Краткий обзор машинного обучения и искусственного интеллекта: уровни 🍰

Практическая ментальная модель:

• Уровень данных.
  Необработанный текст, изображения, аудио, таблицы. Качество данных почти всегда превосходит все ожидания от модели.

• Слой модели
  Классическое МО, такое как деревья и линейные модели, глубокое обучение для восприятия и языка, а также все более фундаментальные модели.

• Уровень рассуждений и инструментов.
  Подсказки, поиск, агенты, правила и средства оценки, которые преобразуют выходные данные модели в выполнение задачи.

• Прикладной уровень
  . Продукт, ориентированный на пользователя. Именно здесь ИИ ощущается как магия, а иногда просто… как нечто хорошее.

Машинное обучение против ИИ — это, в основном, вопрос масштаба на этих уровнях. ML обычно используется на уровне модели. ИИ охватывает весь стек. На практике распространённая схема: лёгкая модель МО плюс правила продуцирования предпочтительнее более сложной системы ИИ, пока не потребуется дополнительная сложность. [3]

Ежедневные примеры, где видна разница 🚦

• Фильтрация спама

  • ML: классификатор, обученный на маркированных электронных письмах.

  • ИИ: вся система, включая эвристику, пользовательские отчеты, адаптивные пороги, а также классификатор.

• Рекомендации по продукту

  • ML: совместная фильтрация или градиентные деревья на основе истории кликов.

  • ИИ: сквозная персонализация, учитывающая контекст, бизнес-правила и объяснения.

• Чат-ассистенты

  • ML: сама языковая модель.

  • ИИ: помощник-конвейер с памятью, поиском, использованием инструментов, защитными ограждениями и UX.

Вы заметите закономерность. МО — это обучающееся сердце. ИИ — это живой организм вокруг него.

Сравнительная таблица: инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта, аудитория, цены, почему они работают 🧰

Слегка беспорядочен намеренно, потому что настоящие заметки никогда не бывают идеально аккуратными.

*Только ориентировочные данные. Большинство сервисов предлагают бесплатные тарифы или оплату по факту использования; актуальную информацию смотрите на официальных страницах с ценами.

Как машинное обучение и ИИ проявляются в проектировании систем 🏗️

1. Требования

   • ИИ: определение результатов, безопасности и ограничений для пользователя.

   • МО: определение целевой метрики, характеристик, меток и плана обучения.

2. Стратегия данных

   • ИИ: сквозной поток данных, управление, конфиденциальность, согласие.

   • МО: выборка, маркировка, аугментация, обнаружение дрейфа.

3. Выбор модели

   • Начните с самого простого, что может сработать. Для структурированных/табличных данных деревья, усиленные градиентом, часто оказываются очень сложной базой для сравнения. [5]

   • Мини-анекдот: в проектах по борьбе с оттоком клиентов и мошенничеством мы неоднократно видели, как GBDT превосходят более глубокие сети, при этом будучи дешевле и быстрее в обслуживании. [5]

4. Оценка

   • ML: автономные метрики, такие как F1, ROC AUC, RMSE.

   • ИИ: онлайн-метрики, такие как конверсия, удержание и удовлетворенность, а также человеческая оценка субъективных задач. Индекс ИИ отслеживает развитие этих практик в отрасли. [3]

5. Безопасность и управление

   • Политики и средства контроля рисков основаны на авторитетных фреймворках. NIST AI RMF разработан специально для помощи организациям в оценке, управлении и документировании рисков, связанных с ИИ. [2]

Метрики, которые имеют значение, без размахивания руками 📏

• Точность против полезности.
  Модель с немного меньшей точностью может победить, если задержка и стоимость будут намного лучше.

• Калибровка.
  Если система показывает 90% уверенности, обычно ли она верна на этом уровне? Этот вопрос мало обсуждается, но слишком важен, и существуют простые решения, например, масштабирование температуры. [4]

• Надёжность.
  Снижается ли производительность плавно при нестабильных входных данных? Попробуйте стресс-тесты и синтетические пограничные случаи.

• Справедливость и вред
  . Оценивайте эффективность группы. Документируйте известные ограничения. Подключите обучение пользователей прямо в интерфейсе. [2]

• Операционные показатели:
  время развертывания, скорость отката, актуальность данных, частота отказов. Скучноватая сантехника, которая спасает положение.

Для более глубокого изучения практики и тенденций оценки, Индекс искусственного интеллекта Стэнфордского университета собирает межотраслевые данные и анализы. [3]

Подводные камни и мифы, которых следует избегать 🙈

• Миф: больше данных — всегда лучше.
  Более качественные маркировки и репрезентативная выборка лучше, чем первоначальный объём. Всё ещё да.

• Миф: глубокое обучение решает всё.
  Не подходит для небольших и средних табличных задач; методы, основанные на деревьях, остаются чрезвычайно конкурентоспособными. [5]

• Миф: ИИ означает полную автономность.
  Наибольшую ценность сегодня представляют поддержка принятия решений и частичная автоматизация с участием человека. [2]

• Ловушка: расплывчатая формулировка проблемы.
  Если вы не можете сформулировать метрику успеха одной строкой, вы будете гоняться за призраками.

• Ловушка: игнорирование прав на данные и конфиденциальности.
  Следуйте политике организации и юридическим рекомендациям; структурируйте обсуждение рисков в соответствии с общепринятой концепцией. [2]

Покупка или строительство: короткий путь принятия решения 🧭

• Начните с покупки, если ваши потребности распространённые, а времени мало. API и управляемые сервисы на основе модели Foundation обладают огромными возможностями. Вы можете добавить ограничения, извлечение и оценку позже.

• Создавайте решения на заказ, когда ваши данные уникальны или задача — ваш ров. Управляйте своими конвейерами данных и обучением моделей. Будьте готовы инвестировать в MLOps.

• Гибрид — это нормально. Многие команды комбинируют API для языка и собственное машинное обучение для ранжирования или оценки рисков. Используйте то, что работает. Комбинируйте по мере необходимости.

Быстрый ответ на часто задаваемые вопросы, чтобы разобраться в вопросе машинного обучения и искусственного интеллекта ❓

Все ли системы искусственного интеллекта обучаются с помощью машинного обучения?
Нет. Некоторые системы искусственного интеллекта используют правила, поиск или планирование практически без обучения. В настоящее время машинное обучение просто доминирует. [3]

Всё ли машинное обучение является искусственным интеллектом?
Да, машинное обучение существует внутри ИИ. Если оно обучается на данных для выполнения задачи, вы находитесь на территории ИИ. [1]

Что следует использовать в документации: машинное обучение или искусственный интеллект?
Если речь идёт о моделях, обучении и данных, то «МО». Если речь идёт о возможностях, с которыми взаимодействует пользователь, и поведении системы, то «ИИ». Если сомневаетесь, будьте конкретны.

Нужны ли мне огромные наборы данных?
Не всегда. При разумном проектировании признаков или интеллектуальном поиске небольшие, тщательно отобранные наборы данных могут превзойти более крупные, зашумлённые, особенно на табличных данных. [5]

А как насчёт ответственного ИИ?
Закладывайте его с самого начала. Используйте структурированные методы управления рисками, такие как NIST AI RMF, и сообщайте пользователям об ограничениях системы. [2]

Глубокое погружение: классическое машинное обучение против глубокого обучения против фундаментальных моделей 🧩

• Классический ML

  • Отлично подходит для табличных данных и структурированных бизнес-задач.

  • Быстро обучать, легко объяснять, дешево обслуживать.

  • Часто в сочетании с созданными человеком функциями и знаниями предметной области. [5]

• Глубинное обучение

  • Идеально подходит для неструктурированных входных данных: изображений, аудио, естественного языка.

  • Требуются дополнительные вычисления и тщательная настройка.

  • В сочетании с аугментацией, регуляризацией и продуманной архитектурой. [3]

• Модели фундамента

  • Предварительно обучен на широком спектре данных, адаптируется ко многим задачам с помощью подсказок, тонкой настройки или извлечения.

  • Нужны ограждения, оценка и контроль затрат. Дополнительный пробег при качественном и быстром проектировании. [2][3]

Небольшая, но неточная метафора: классическое машинное обучение — это велосипед, глубокое обучение — мотоцикл, а фундаментальные модели — это поезд, который иногда также служит лодкой. Если прищуриться, это вроде бы понятно… а потом — нет. Всё равно полезно.

Контрольный список реализации, который вы можете украсть ✅

1. Напишите однострочное условие задачи.

2. Определите истинные данные и показатели успеха.

3. Источники данных инвентаризации и права на данные. [2]

4. Базовый уровень с простейшей жизнеспособной моделью.

5. Перед запуском оснастите приложение оценочными инструментами.

6. Планируйте петли обратной связи: маркировка, проверка отклонений, переобучение ритма.

7. Документируйте предположения и известные ограничения.

8. Запустите небольшой пилотный проект и сравните онлайн-показатели с вашими офлайн-показателями.

9. Масштабируйте осторожно, контролируйте неустанно. Радуйтесь скуке.

Машинное обучение против ИИ — краткий обзор 🍿

• ИИ — это общие возможности, доступные пользователю.

• Машинное обучение – это механизм обучения, который обеспечивает часть этой возможности. [1]

• Успех зависит не столько от модных моделей, сколько от четкой постановки проблемы, чистых данных, прагматической оценки и безопасной работы. [2][3]

• Используйте API для быстрого перемещения и настраивайте систему, когда она становится вашей опорой.

• Помните о рисках. Воспользуйтесь мудростью из Руководства по управлению рисками искусственного интеллекта (NIST AI RMF). [2]

• Отслеживайте результаты, которые важны для людей. Не только точность. Особенно тщеславные метрики. [3][4]

Заключительные замечания — слишком длинно, не читал 🧾

Машинное обучение против ИИ — это не дуэль. Это масштаб. ИИ — это целая система, которая ведёт себя разумно для пользователей. МО — это набор методов, которые обучаются на данных внутри этой системы. Самые успешные команды относятся к МО как к инструменту, ИИ — как к опыту, а влияние продукта — как к единственному табло, которое действительно имеет значение. Пусть всё будет человечным, безопасным, измеримым и немного хаотичным. И не забывайте: велосипеды, мотоциклы, поезда. На секунду это стало логичным, правда? 😉

Ссылки

1. Том М. Митчелл — Машинное обучение (страница книги, определение). Читать далее

2. NIST — Структура управления рисками ИИ (AI RMF 1.0) (официальная публикация). Подробнее

3. Стэнфордский институт искусственного интеллекта (HAI) — отчёт об индексе искусственного интеллекта за 2025 год (официальный PDF-файл). Подробнее

4. Го, Плейсс, Сан, Вайнбергер — «О калибровке современных нейронных сетей» (PMLR/ICML 2017). Читать далее

5. Гринштайн, Ойаллон, Варокво — Почему модели на основе деревьев по-прежнему превосходят глубокое обучение на табличных данных? (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). Подробнее

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас