Машинное обучение против генеративного искусственного интеллекта: в чем разница?

В последние несколько лет искусственный интеллект стал преобладать. По прогнозам, к 2030 году объем рынка искусственного интеллекта достигнет 740 миллиардов человек.

Но ИИ охватывает различные подобласти, такие как глубокое обучение, генный искусственный интеллект и машинное обучение. Хотя эти области имеют некоторые сходства, они также имеют существенные различия, которые вы должны понимать.

В этой статье будут обсуждаться две ключевые концепции ИИ: машинное обучение и генеративный ИИ. Мы выйдем за рамки определения и рассмотрим уникальные характеристики машинного обучения в сравнении с генеративным искусственным интеллектом и реальными приложениями.

Но давайте начнем с основ.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) фокусируется на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на данных.

Системы машинного обучения изучают закономерности на основе входных данных и делают прогнозы, решения или улучшения. Когда вы вводите новые данные, они продолжают обновляться и улучшать функциональность. Это позволяет компьютерам решать проблемы, представленные способами, аналогичными человеческому интеллекту.

Услуги машинного обучения варьируются от прогнозной аналитики и систем рекомендаций до распознавания изображений и речи.

Они особенно преуспевают в сложных задачах, требующих больших наборов данных для повышения производительности с течением времени.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ использует алгоритмы ИИ и большие языковые модели для создания различных типов контента, таких как реалистичные изображения, текст, код и аудио.

Основная сфера деятельности GenAI — создание нового, уникального и креативного контента в различных областях.

Обратите внимание, что GenAI не следует путать или заменять ИИ. Ознакомьтесь с нашим подробным руководством по сравнению ИИ и генеративного ИИ.

Итак, теперь, когда вы понимаете эти два термина, как они вписываются в более широкую среду ИИ?

Машинное обучение находит закономерности и предоставляет данные, а GenAI использует человеческий язык и креативность, чтобы превратить распознавание образов в привлекательный контент. Эти двое разделяют симбиотические отношения, в основе которых лежит машинное обучение.

Технические основы Gen AI и ML

Оба имеют широкий спектр алгоритмов. Однако методы обучения имеют решающее значение между генеративным ИИ и алгоритмами машинного обучения.

Генеративный ИИ использует разнообразные модели, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), для создания новых данных, таких как изображения, текст или музыка.

Процессы обучения в Gen AI могут включать в себя разные структуры, при этом в некоторых приложениях используется двойной подход, когда одна модель генерирует данные, а другая их оценивает. Однако это не всегда так, поскольку поколение ИИ охватывает более широкий спектр методов и целей.

Методы алгоритмов машинного обучения включают в себя:

• Под наблюдением : общие алгоритмы включают линейную регрессию, машины опорных векторов и нейронные сети.
• Неконтролируемый : эти алгоритмы идентифицируют шаблоны и структуры в немаркированных данных. Сюда входит уменьшение размерности, которое используется для упрощения сложных данных, и кластеризация, которая используется для группировки схожих данных.
• Подкрепление: этот метод помогает оптимизировать решения, вознаграждая за желаемое поведение и наказывая за нежелательное поведение.

Что касается требований к данным, модели генеративного искусственного интеллекта требуют существенных и высококачественных обучающих данных. Качество и разнообразие данных напрямую влияют на способность модели генерировать синтетический, но реалистичный контент.

Требования к данным моделей машин различаются. Обучение с учителем требует больших размеченных наборов данных, тогда как обучение без учителя может работать с неразмеченными данными. Для обучения с подкреплением не нужны традиционные наборы данных, а скорее среда, обеспечивающая обратную связь (т. е. вознаграждение или наказание).

А как насчет вычислительных процессов? Модель машинного обучения требует математических вычислений для расчета таких параметров, как точность и полнота, чтобы обеспечить точность аналитических данных. Кроме того, качество данных, выбор модели и разработка функций играют решающую роль в обеспечении надежных результатов.

Между тем, модели Gen AI требуют качественных показателей для оценки реализма, согласованности и разнообразия творческих данных. Количественные показатели, такие как функции потерь, также могут помочь оценить и улучшить производительность модели.

Приложения и варианты использования искусственного интеллекта и машинного обучения

Генератор искусственного интеллекта и машинного обучения можно использовать в аналогичных отраслях. Однако разница между приложениями генеративного ИИ и машинного обучения заключается в сложности вариантов использования и ожидаемом результате.

Вот примеры использования машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта в разных отраслях:

Здравоохранение

Модели машинного обучения могут анализировать данные пациентов или медицинские изображения (например, рентгеновские снимки и МРТ) для раннего выявления заболеваний и улучшения результатов лечения пациентов.

Gen AI выходит за рамки расшифровки клинических записей и интерпретации изображений или результатов тестов, чтобы помочь в постановке диагноза. Например, это может помочь создать персонализированные планы лечения на основе данных. Он также может генерировать молекулярные структуры лекарств, ускоряя процесс открытия лекарств.

Розничная торговля

Алгоритмы машинного обучения могут использовать прошлые или текущие данные о продажах для создания персонализированного контента и рекомендаций. Вы также можете прогнозировать объемы продаж на основе моделей покупок клиентов.

Gen AI помогает вам создавать подробные описания продуктов и копировать их для персонализированных рекламных акций и рекомендаций по продуктам. Он также может поддерживать виртуальные примерки, которые помогают людям принимать обоснованные решения о покупке.

Образование

ML может персонализировать пути обучения, адаптировать контент с учетом успеваемости учащихся и рекомендовать соответствующие ресурсы.

Gen AI помогает создавать образовательные материалы, такие как практические вопросы. Компания-разработчик Generative AI может даже помочь вам смоделировать виртуальных репетиторов, которые будут направлять учащихся через материалы.

Служба поддержки

Решения машинного обучения можно использовать для взаимодействия с клиентами и анализа настроений, что помогает улучшить общее качество обслуживания. Алгоритмы машинного обучения также являются основой данных инструментов интерактивного чата.

С другой стороны, Gen AI улучшает обслуживание клиентов, фактически обеспечивая работу чат-ботов и виртуальных помощников, которые обрабатывают рутинные запросы и обеспечивают мгновенные ответы.

Финансы

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать миллионы точек данных для выявления мошенничества или отмывания денег в режиме реального времени.

Вы можете воспользоваться генеративным искусственным интеллектом для разработки индивидуальных инвестиционных стратегий. Модели LLM упрощают обработку и создание больших объемов финансовых документов, таких как кредитные документы или страховые полисы.

Уникальные преимущества и ограничения

Давайте рассмотрим преимущества и ограничения генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.

Преимущества машинного обучения

• Машинное обучение автоматизирует анализ данных, предоставляя ценную информацию и предположения для поддержки принятия решений.
• Помогает обнаруживать аномалии и распознавать сложные закономерности в данных.
• Позволяет разрабатывать интеллектуальные машины, программное обеспечение и процессы, которые автоматизируют сложные задачи и оптимизируют операции.

Ограничения машинного обучения

• Модели машинного обучения могут допускать ошибки, особенно при работе с зашумленными или неполными данными.
• Эффективность машинного обучения во многом зависит от высококачественных и актуальных данных. Следовательно, плохие данные приводят к неточным моделям.
• Модели МО могут наследовать отклонения в данных обучения, которые влияют на результаты.
• Обучение сложных моделей машинного обучения требует значительных вычислительных мощностей, опыта и времени.

Преимущества генеративного ИИ

• Расширенное, творческое и быстрое производство контента.
• Чат-боты на базе генеративного искусственного интеллекта повышают удовлетворенность клиентов.
• Поколение ИИ позволяет предприятиям исследовать возможности того, что могло бы быть.

Ограничения генеративного ИИ

• Полагается на закономерности в существующих данных, что может ограничить его способность генерировать действительно новаторские идеи.
• Создаваемый контент может отличаться по качеству.
• Поколение ИИ может непреднамеренно создавать предвзятый или вредный контент.

Всегда помните, что успех каждой технологии заключается в понимании ее ограничений и возможностей.

Будущие разработки и этические соображения

Будущее искусственного интеллекта и машинного обучения многообещающее.

Например, чат-боты теперь мультимодальны. GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google работают с человеческим текстом, изображениями и звуком. Ожидается, что это будет способствовать развитию приложений искусственного интеллекта даже для людей с небольшими техническими знаниями.

Мы также ожидаем увидеть больше настраиваемых чат-ботов. Google и OpenAI инвестируют в удобные для пользователя платформы, которые позволяют людям создавать мини-чат-ботов без каких-либо навыков программирования.

Алгоритмы машинного обучения будут продолжать развиваться, поддерживая гиперперсонализацию в различных областях. Новым рубежом в развитии искусственного интеллекта станет преобразование текста в видео, которое может стать одной из величайших тенденций искусственного интеллекта в мобильных приложениях.

Такая компания, как Runway, уже совершенствует качество своих видеомоделей.

Кроме того, ожидается, что тенденция к дипфейкам будет продолжать расти, что вызывает беспокойство. Вероятно, мы увидим, что их будут чаще использовать в рекламе, развлечениях и на предстоящих выборах, как мы видели в Аргентине.

В области искусственного интеллекта также появится больше руководств и политик, определяющих ответственную разработку и внедрение систем искусственного интеллекта.

Это связано с тем, что потенциальное неправильное использование ИИ всегда вызывало обеспокоенность, поэтому комплексные структуры имеют решающее значение. Следование этим принципам гарантирует, что ваши результаты будут прозрачными, справедливыми, легко интерпретируемыми и беспристрастными. И все это при сохранении пользовательских данных.

Мы уже видели первоначальные правила в области ИИ в указе Байдена в октябре 2023 года, за которым последовал Закон ЕС об ИИ в декабре. По мере развития технологии, вероятно, будет введено больше рамок регулирования.

Проблемы интеграции

При внедрении ИИ в бизнес-операции вы столкнетесь с рядом проблем:

• Разрыв в навыках . По мере развития решений искусственного интеллекта требуемый уровень знаний также растет. В результате вам может быть сложно найти и удержать профессионалов с необходимыми навыками.
• Сопротивление переменам . Ваша команда может сопротивляться переходу на решения ИИ из-за предполагаемой сложности или страха потерять работу в будущем.
• Затраты на внедрение . Малому бизнесу может быть сложно эффективно внедрить модели искусственного интеллекта из-за затрат на инфраструктуру, программное обеспечение и обслуживание.

Вы можете решить эти проблемы, используя целостный подход, сочетающий в себе технические знания, организационную культуру и стратегическое планирование.

Наборы навыков и образовательные пути для поколения AI и ML

Теперь давайте обсудим наборы навыков и образовательные направления, необходимые для специализации в области машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта.

Требования к навыкам искусственного интеллекта поколения

• Навыки глубокого обучения. Вы можете узнать больше об алгоритмах глубокого обучения в нашей статье о разнице между глубоким обучением и машинным обучением.

• Креативность для создания уникального контента.
• Отличное понимание математических и статистических понятий, таких как вероятность.

Образовательный путь поколения ИИ

Получите степень в области компьютерных наук или наук о данных. Вы также можете пройти онлайн-курсы Gen AI на таких платформах, как Dataquest.

Кроме того, вы можете учиться посредством личных проектов, участия в конкурсах и внесения вклада в библиотеки генеративного искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.

Требования к навыкам ML

• Уверенные базовые знания в области статистики и математики.
• Знание Python и таких библиотек, как TensorFlow или PyTorch.
• Умение эффективно предварительно обрабатывать и преобразовывать данные.
• Понимание различных алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети.

Образовательный курс ML

Вы можете получить степень в области компьютерных наук, статистики или смежных областях. Пройдите онлайн-курсы ML на Coursera и других подобных платформах.

Вам также следует работать над реальными проектами, участвовать в конкурсах Kaggle и сотрудничать с сообществами ML.

Машинное обучение против генеративного искусственного интеллекта: сравнительный анализ

Как эти двое соотносятся друг с другом с точки зрения эффективности, точности и адаптируемости?

Генеративный ИИ может эффективно производить разнообразные и реалистичные результаты. Однако вычислительные требования некоторых сложных генеративных моделей, таких как GAN, могут быть значительными.

Модели машинного обучения часто требуют относительно меньших вычислительных мощностей. После обучения они смогут легко обрабатывать большие наборы данных. Однако требуемая вычислительная мощность в конечном итоге будет зависеть от размера данных, сложности модели и типа алгоритма. Например, некоторые алгоритмы машины опорных векторов (SVM) могут требовать больших вычислительных мощностей для больших наборов данных.

Тем не менее, ни одно решение искусственного интеллекта не может претендовать на полную точность, но уровень точности зависит от предполагаемого применения.

Например, генеративный ИИ может достичь высокого уровня точности при создании реалистичного и уникального контента. Модели машинного обучения, обученные на различных наборах данных, очень точны в таких задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка и прогнозная аналитика.

Генеративный ИИ хорошо адаптируется к творческим задачам и может генерировать разнообразные результаты. Между тем модели машинного обучения адаптируются к конкретным задачам на основе обучающих данных.

Как взаимодействовать с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения

Сегодня существуют различные способы взаимодействия с технологиями ML и GenAI.

Один из простых способов принять участие — пройти онлайн-курсы. Например, вы можете выбрать такие курсы, как «Основы генеративного искусственного интеллекта» от Dataquest или курсы GenAI и ML на Coursera.

Кроме того, присоединяйтесь к соответствующим онлайн-сообществам, таким как группы LinkedIn, посвященные искусственному интеллекту и машинному обучению. Эти группы предоставляют платформу, которая помогает вам общаться, делиться знаниями и быть в курсе тенденций отрасли.

Вот пример одного из них.

Вы также можете посещать конференции, отраслевые мероприятия и семинары, в которых собираются лидеры мнений в области искусственного интеллекта, исследователи и профессионалы отрасли.

В заключение: в чем разница между генеративным искусственным интеллектом и машинным обучением?

Понимание того, чем различаются различные области ИИ, имеет решающее значение для использования их потенциала. В этой статье основное внимание уделяется разнице между генеративным ИИ и машинным обучением.

Мы предложили информацию, которая поможет вам не только выявить различия, но и понять их функциональность и общие применения. Наш сравнительный анализ показывает, насколько они адаптируемы, доступны и точны.

Однако всегда помните, что, несмотря на различия, между ними существуют симбиотические отношения. Gen AI использует данные, проанализированные моделями машинного обучения, для создания реалистичного, оригинального контента.