Искусственный интеллект и нейросеть: в чем разница и отличие

Многим сложно ориентироваться в потоке информации, который сейчас «льётся» отовсюду о искусственном интеллекте. Чтобы хоть немного погрузиться в эту сферу, необходимо в первую очередь разобраться в базовых понятиях. Например, важно понять, почему искусственный интеллект не является синонимом нейросети и чем они отличаются друг от друга.

Попробуем прояснить это с помощью простого объяснения и примера.

Искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект — это умная система, которая может делать разные задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Например, ИИ может распознавать речь, переводить тексты, играть в шахматы или рекомендовать фильмы.

Пример: Представьте себе голосового помощника, такого как Siri или Google Assistant. Он может понимать ваши команды, отвечать на вопросы и выполнять задачи — все это примеры искусственного интеллекта.

Нейросеть

Нейросеть — это одна из технологий, которую используют для создания искусственного интеллекта. Это нечто вроде «умного мозга», который изучает информацию и учится на примерах. Нейросети состоят из «нейронов» (аналогично нейронам в человеческом мозге), которые обрабатывают данные.

Пример: Рассмотрим, как нейросеть может распознавать изображения кошек и собак. Мы показываем нейросети тысячи фотографий кошек и собак, и она учится различать их. После этого, когда мы покажем ей новое изображение, она сможет сказать, является ли это кошкой или собакой на основе того, что она выучила.

В общем:

Искусственный интеллект — это широкая концепция, которая охватывает множество технологий и методов, включая нейросети.

Нейросеть — это специфический метод или инструмент, который помогает создавать ИИ.

Таким образом, ИИ — это как общий термин для обозначения «умных» машин, а нейросеть — это один из способов, с помощью которого мы можем создавать такие «умные» машины.

Искусственный интеллект является общим термином, который охватывает множество технологий, включая нейросети. Нейросети, в свою очередь, являются одним из инструментов, используемых для разработки ИИ-систем. Это как разница между инструментом и областью его применения: ИИ — это область, а нейросети — один из инструментов в этой области.

Пример:

Если взять нейросеть, обученную распознавать лица на фотографиях, эта нейросеть будет решать конкретную задачу. Если её результаты позволяют с высокой точностью определить, кто изображён на фото, то мы можем сказать, что это часть системы искусственного интеллекта, так как она выполняет сложную задачу, которая традиционно требует человеческого интеллекта.

Сами нейросети представлены большим количеством  моделей и их подвидов.

Вот основной перечень наиболее популярных в наше время.

Модели искусственного интеллекта

Модели для обработки естественного языка (NLP)

• GPT (Generative Pre-trained Transformer):
  • Версии: GPT-2, GPT-3, GPT-4 и т.д.
  • Область применения: Генерация текста, чат-боты, резюмирование и перевод.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
  • Разработан Google.
  • Область применения: Понимание языка, классификация текста, ответ на вопросы.
• RoBERTa:
  • Улучшенная версия BERT от Facebook.
  • Область применения: Похожие задачи, но с более мощной обучающей архитектурой.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
  • Разработан Google.
  • Область применения: Универсальная платформа для применения различных NLP-задач.
• XLNet:
  • Объединяет автопредсказательные модели и BERT.
  • Область применения: Понимание и генерация языка.
• LLaMA (Large Language Model Meta AI):
  • Разработан Meta (Facebook).
  • Область применения: Генерация и понимание текста.
• Claude:
  • Модель от Anthropic.
  • Область применения: Чат-боты и генерация текста с акцентом на безопасность.

Модели для компьютерного зрения

• CNN (Convolutional Neural Networks):
  • Область применения: Классификация изображений, распознавание объектов.
• ResNet (Residual Networks):
  • Область применения: Глубокая классификация изображений и идентификация.
• YOLO (You Only Look Once):
  • Область применения: Обнаружение объектов в реальном времени.
• EfficientNet:
  • Оптимизирована для эффективности и производительности.
  • Область применения: Классификация изображений с высоким качеством.

Модели для генерации изображений

• DALL-E:
  • Разработан OpenAI.
  • Генерация изображений по текстовым описаниям.
• Midjourney:
  • Генерация художественных изображений на основе текстовых запросов.
  • Создает уникальные визуальные стили.
• Stable Diffusion:
  • Модель с открытым исходным кодом для генерации изображений.
  • Область применения: Преобразование текстовых описаний в визуальные произведения.
• DeepArt:
  • Использует нейросети для стилизации изображений.
  • Область применения: Превращение фотографий в произведения искусства в различных стилях.

Модели для аудио и музыки

• WaveNet:
  • Разработан DeepMind.
  • Область применения: Генерация реалистичной речи и музыки.
• MuseGAN:
  • Генерация музыкальных композиций с использованием генеративных состязательных сетей.
  • Область применения: Создание гармоничных музыкальных треков.
• Jukedeck:
  • Генерация музыки с учетом эмоций и тематики.
  • Область применения: Создание фоновой музыки для видео и проектов.