🤖 Искусственный интеллект, модель машинного обучения, нейросеть — эти термины часто появляются в нашем канале и в технологических медиа в целом. Может показаться, что все они — синонимы, но это совсем не так. Сейчас объясним, в чём отличие.

Искусственный интеллект (ИИ) — это зонтичный термин, к тому же имеющий разные трактовки. Во-первых, он обозначает компьютерные программы, моделирующие умственные функции человека. Во-вторых, этим термином называют область компьютерных наук, в рамках которой изучают такие системы. ИИ принято разделять на три типа, которые соответствуют стадиям его развития.

Современные нейросети часто называют ИИ, но, строго говоря, это неверно. Даже самые совершенные нейросети пока не равны человеческому интеллекту, а лишь убедительно его имитируют.

Модель машинного обучения (ML-модель) — это компьютерная программа, созданная с помощью методов машинного обучения. В отличие от классических программ, которые действуют по составленной разработчиком схеме, ML-модели учатся на больших массивах данных, находя в них закономерности. Во время работы ML-модели получают входные данные, например текстовый промпт, и на основе изученных закономерностей предсказывают выходные данные: текст, картинку, числовые значения и тому подобное.

Сейчас под моделями машинного обучения чаще всего подразумевают именно нейросети, но это далеко не единственный их вид. Например, широко применяются ML-алгоритмы, использующие метод градиентного бустинга, такие как CatBoost, разработанный и выложенный в опенсорс Яндексом.

Нейросеть — это один из видов ML-моделей, вдохновлённый принципами работы нейросетей в живых организмах. Искусственные нейросети тоже состоят из связанных друг с другом элементов, передающих сигналы между собой. У каждого соединения есть вес — число, которое влияет на передаваемый дальше сигнал и отвечает за то, какой вклад это соединение вносит в итоговый результат. Веса нейросети формируются во время её обучения, именно они отвечают за её поведение и знания.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex