Генеративный ИИ против машинного обучения: чем они отличаются

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует отрасли с беспрецедентной скоростью, причем две его ключевые отрасли — генеративный ИИ и машинное обучение (МО) — играют ключевую роль в формировании будущего. Хотя обе области основаны на искусственном интеллекте, они служат разным целям и работают с использованием разных методов. Генеративный ИИ фокусируется на создании новых данных, таких как создание реалистичных изображений или связного текста, а машинное обучение — на распознавании закономерностей и составлении прогнозов на основе существующих данных.

В этой статье мы рассмотрим основные концепции, лежащие в основе генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения, в том числе то, как они работают, а также ключевые модели, такие как генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE), а также различные типы машинного обучения, такие как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Мы также рассмотрим применение каждой из них, сравним их различия и выделим важные соображения и проблемы, связанные с использованием этих технологий.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к подмножеству искусственного интеллекта, который фокусируется на создании нового контента, такого как изображения, текст, аудио и даже видео, путем обучения на существующих данных. В отличие от традиционных моделей ИИ, которые фокусируются на классификации, прогнозировании или оптимизации, модели генеративного ИИ создают совершенно новые данные на основе изученных закономерностей. Двумя известными методами, используемыми в генеративном искусственном интеллекте, являются генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE).

1. Генеративно-состязательные сети (GAN).

GAN — это класс сред машинного обучения, разработанный Яном Гудфеллоу и его коллегами в 2014 году. Они состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые экземпляры данных, а дискриминатор оценивает подлинность данных. Эти две сети работают в тандеме, постоянно улучшая производительность генератора до тех пор, пока сгенерированные данные не станут неотличимы от реальных данных.

2. Вариационные автоэнкодеры (VAE).

Следующий метод — вариационные автоэнкодеры (VAE). VAE — это еще один тип генеративной модели, часто используемый для создания высококачественных представлений данных. Они работают, кодируя входные данные в сжатое скрытое пространство, а затем декодируя их обратно для создания новых данных. В отличие от GAN, VAE больше ориентированы на вероятностные методы и широко используются в таких приложениях, как генерация изображений и обнаружение аномалий.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это более широкая дисциплина искусственного интеллекта, где системы обучаются изучать закономерности на основе данных и принимать решения или прогнозы на основе этого обучения. Он включает в себя несколько методов, которые обычно делятся на три основных типа:

1. Обучение под наблюдением

При обучении с учителем алгоритм обучается с использованием помеченных данных, что означает, что для каждого входа уже известен правильный результат. Модель учится на этих обучающих данных, а затем тестируется на новых данных для получения точных прогнозов. Общие приложения включают классификацию изображений, обнаружение мошенничества и распознавание речи.

2. Обучение без присмотра

При обучении без учителя алгоритму предоставляются данные без явных меток. Целью здесь является обнаружение скрытых закономерностей или структур в данных. Кластеризация и обнаружение аномалий — типичные задачи неконтролируемого обучения, которые часто используются при сегментации клиентов или выявлении выбросов в наборах данных.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением основано на поведенческой психологии и предполагает обучение посредством взаимодействия с окружающей средой. Алгоритм предпринимает действия для максимизации совокупного вознаграждения с течением времени. Обучение с подкреплением широко используется в робототехнике, игровом искусственном интеллекте и автоматизированных торговых системах.

Применение генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения

Приложения генеративного ИИ в последние годы приобрели известность благодаря своему творческому потенциалу. Некоторые известные варианты использования включают в себя:

• Генерация изображений и видео (например, технология deepfake)
• Генерация текста (например, чат-боты, создание контента)
• Открытие лекарств (создание новых молекулярных структур)
• Музыка и художественное творчество

Машинное обучение используется во многих отраслях:

• Прогнозная аналитика в финансах (например, прогнозирование цен на акции)
• Медицинская диагностика (например, анализ медицинских изображений)
• Автономные транспортные средства (например, технологии беспилотного вождения)
• Персонализированные рекомендации в электронной коммерции (например, рекомендации по продуктам)

Ключевые различия между машинным обучением и генеративным ИИ

Соображения при использовании машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта

При выборе между машинным обучением и генеративным искусственным интеллектом важно учитывать вариант использования и сложность задачи. Машинное обучение обычно лучше подходит для задач, требующих прогнозирования, классификации и структурированного принятия решений, тогда как генеративный ИИ идеально подходит для творческих задач или ситуаций, когда генерация новых данных является обязательным требованием.

Некоторые важные факторы, которые следует учитывать, включают в себя:

• Доступность данных. Модели машинного обучения часто требуют больших объемов помеченных данных, тогда как генеративные модели иногда могут работать с меньшими наборами данных, особенно с VAE.
• Точность против креативности. Машинное обучение делает упор на точность прогнозов, тогда как генеративный ИИ фокусируется на творчестве и получении новых результатов.
• Вычислительные ресурсы. Генеративные модели, особенно GAN, могут быть более интенсивными в вычислительном отношении, чем традиционные модели машинного обучения.

Проблемы генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения

Обе области имеют свои собственные проблемы:

• В машинном обучении распространенными проблемами являются такие проблемы, как предвзятость данных, интерпретируемость модели и необходимость в больших помеченных наборах данных.
• В генеративном искусственном интеллекте проблемы включают нестабильность обучения (особенно с GAN), возможность создания фальшивого или вводящего в заблуждение контента (например, дипфейков) и этические проблемы, связанные с использованием сгенерированных данных.

Заключение

И генеративный ИИ, и машинное обучение являются мощными подмножествами ИИ, но они существенно различаются с точки зрения целей, методологий и приложений. В то время как машинное обучение превосходно справляется с прогнозированием и принятием решений на основе данных, генеративный ИИ специализируется на создании новых синтетических данных. Выбор между ними во многом зависит от конкретных потребностей решаемой задачи. Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, мы можем ожидать, что обе области будут расти, предлагая более продвинутые и тонкие решения все более сложных проблем.

Если вы хотите узнать больше о генеративном ИИ и построить карьеру в этой области, вам необходимо изучить и записаться на нашу уникальную специализацию «Прикладной генеративный ИИ». Программа предлагает комплексный подход к освоению искусственного интеллекта поколения с упором на практические приложения и сочетает в себе практическое обучение с отраслевыми инструментами и проектами.

Кроме того, не упустите шанс погрузиться в наши ведущие программы по генеративному искусственному интеллекту. Вы освоите ключевые навыки, такие как оперативное проектирование, GPT и другие передовые концепции. Сделайте следующий шаг и зарегистрируйтесь сегодня, чтобы оставаться впереди в своей игре с искусственным интеллектом!

Часто задаваемые вопросы

1. В чем разница между генеративным ИИ и МО?

ИИ — это широкая область создания интеллектуальных систем. Машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, которое изучает закономерности на основе данных, чтобы делать прогнозы. Генеративный искусственный интеллект — это разновидность машинного обучения, ориентированная на создание нового контента, такого как изображения, текст или аудио.

2. ChatGPT — это искусственный интеллект или машинное обучение?

ChatGPT основан на машинном обучении, а именно на модели глубокого обучения, называемой преобразователем.

3. Использует ли генеративный ИИ глубокое обучение?

Да, генеративный ИИ часто использует модели глубокого обучения, такие как GAN и трансформаторы.

4. Какова основная цель генеративного ИИ?

Создавать новые реалистичные данные или контент на основе шаблонов, извлеченных из существующих данных.