Ежегодно авторитетные издательства и лингвистические сервисы разных стран выбирают Слово года с целью выявления наиболее актуальных, значимых и популярных слов и выражений. В 2023 году таким словом по версии Collins стало «искусственный интеллект», а вот российский сервис «Грамота.ру» совместно с Институтом русского языка имени А. С. Пушкина назвал «нейросеть». Неудивительно, что именно эти термины стали знаковыми, ведь в последние время они всплывают в разговоре не только технических специалистов, но и обычных людей.
В сфере технологий и инноваций термины «искусственный интеллект» и «нейронные сети» часто используются как синонимы. Однако это не одно и то же. Чтобы прояснить ситуацию, мы рассмотрим эти термины через, в том числе и через призму машинного перевода, который подчеркнет их различия.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект, или ИИ, — это широкая концепция, охватывающая множество методов, которые позволяют компьютерам учиться на собственном опыте, приспосабливаться к новым входным данным и выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.
Компоненты ИИ
Машинное обучение включает в себя алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных и делать прогнозы.
Это как если бы вы учили ребенка отличать корову от лошади. Сначала вы показываете ему много разных картинок, называя их, и со временем ребенок уже может самостоятельно определить, кто изображен, даже если он видит эту картинку впервые.
Обработка естественного языка позволяет компьютерам анализировать и понимать человеческую речь, а также каким-либо образом взаимодействовать с человеком на основе полученной информации.
Представим, что вы решили воспользоваться чат-ботом для покупки билета на поезд. Вы оставляете запрос: ‘Мне нужен билет на поезд из Калининграда в Краков на завтра.’ Текст разбивается на токены (небольшие части), для каждого из которых определяются лексические и синтаксические особенности. После этого происходит семантический анализ и чат-бот выдает ответ, например: ‘Конечно! Давайте я помогу вам забронировать билет на поезд из Калининграда в Краков на завтра. Какие у вас предпочтения по времени отправления?’
Машинное зрение позволяет компьютерам и машинам понимать и интерпретировать визуальные данные из окружающего мира.
Самым простым примером являются беспилотные автомобили Tesla, которые оснащены системой автопилота. С помощью камер и датчиков система оценивает состояние дороги, наличие пешеходов и других автомобилей, распознает дорожные знаки и разметку.
Робототехника занимается разработкой и созданием физических машин, предназначенных для выполнения разнообразных задач. Роботы могут иметь различные формы и функции в зависимости от предназначения.
Одним из новейших достижений в области робототехники является робот-гуманоид Ameca от британской компании Engineered Arts. Ameca предназначен для взаимодействия с людьми и может использоваться в различных сферах, от обучения до обслуживания клиентов.
Экспертные системы имитируют способности человека-эксперта в определенной области, используя заранее установленные правила и базы знаний для анализа данных и принятия решений.
Примером экспертной системы является MYCIN, разработанная для диагностики бактериальных инфекций. И хотя ее так и не применили на практике (из-за этических вопросов), она показала достойные результаты.
Что такое нейронная сеть?
Нейронная сеть — это разновидность моделей машинного обучения, которую можно рассматривать как специализированный инструмент в более широком наборе инструментов ИИ.
Представьте себе каждый узел нейросети как крошечный элемент, принимающий решения — нейрон. Нейроны объединяются в слои. Когда вы вводите данные (например, изображение), входной слой получает информацию, которая обрабатывается в скрытых слоях. Каждый слой извлекает различные характеристики объекта — края, формы, текстуры, цвет — и объединяет эту информацию для принятия решения, например, для распознавания лица. Выходной слой формирует окончательный результат работы.
Кроме того, каждый входной сигнал нейрона умножается на определенный вес. Веса определяют важность каждого входного сигнала и изменяются в процессе обучения сети на основе тренировочных данных, помогая сети делать более точные прогнозы или решения с течением времени. К выходному сигналу нейрона может применяться функция активации, чтобы определить, следует ли активировать нейрон. Функции активации вводят нелинейность, позволяя сети моделировать сложные закономерности.
ИИ и нейросеть: ключевые различия
Основное различие между ИИ и нейросетью заключается в их масштабах и целях применения. В то время как ИИ включает в себя широкий спектр технологий и методов, направленных на создание интеллектуальных систем, нейронные сети представляют собой особый подход в этом более широком контексте, ориентированный на обучение на основе данных и распознавание закономерностей.
Различие между искусственным интеллектом и нейронными сетями можно эффективно проиллюстрировать на примере машинного перевода.
Ранние подходы ИИ к машинному переводу, в том числе системы, основанные на правилах, опирались на обширные наборы лингвистических правил и словарей, имитируя человеческий перевод, применяя грамматические и синтаксические правила. Другой подход ИИ использовал статистические модели, основанные на больших двуязычных корпусах, чтобы делать обоснованные предположения о переводах путем выявления закономерностей и вероятностей. Системы, основанные на правилах, а также статистические методы подпадают под ИИ и используют разные стратегии для выполнения перевода с одного языка на другой.
Однако нейронные сети — это особая технология, широко используемая в системах нейронного машинного перевода. Эти системы обучаются на больших наборах данных двуязычного текста, изучая сложные закономерности и отношения между словами и фразами на разных языках. Нейронные сети представляют собой более продвинутый, управляемый данными подход в рамках ИИ, улавливающий нюансы лингвистических моделей для более точного перевода. Они обычно обеспечивают более высокую производительность и адаптируемость по сравнению с более ранними методами искусственного интеллекта, продолжая улучшаться за счет дополнительных обучающих данных. Подробнее про различные типы машинного перевода можно прочитать в нашей статье.
Давайте рассмотрим пример предложения: ‘The weather today is sunny with a chance of rain in the evening.’
При переводе с помощью статистических моделей перевод на русский язык будет выглядеть, вероятно, так: ‘Погода сегодня солнечная с вероятностью дождя вечером.’ Получается достаточно точный перевод, но структура несколько шаблонная и прямолинейная.
Сервисы, подобные Lingvanex, которые в значительной степени полагаются на нейронный машинный перевод, дают такой вариант: ‘Сегодня солнечная погода, вечером возможен дождь.’ Перевод звучит более естественно и лучше передает тон и контекст исходного предложения.
Согласно исследованию Google, нейронный машинный перевод снижает количество ошибок перевода в среднем на 60 % по сравнению с традиционными статистическими методами. Lingvanex использует гибридный методы, сочетание статистического и нейронного подхода, для обеспечения контекстуально-ориентированных и естественных переводов.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что использование терминов «искусственный интеллект» и «нейросеть» вышло за рамки технических текстов и стало частью повседневного языка. Несмотря на то, что иногда они используются как синонимы, в мире технологий они выполняют разные роли. ИИ — это широкая область, целью которой является моделирование человеческого интеллекта в машинах, а нейронные сети — один из инструментов в рамках ИИ, успешно применяемых особенно для таких задач, как машинный перевод. Это взаимосвязанные, но в то же время отдельные части технологической головоломки, которые делают нашу жизнь немного проще и интереснее.
Будущее искусственного интеллекта и нейронных сетей обещает значительные преобразования в различных областях, делая эти технологии незаменимыми инструментами не только для специалистов, но и для широкой общественности.
