Machine Learning, Deep Learning и обычное программирование

Три принципиально разных подхода к решению задачи — и понимание разницы между ними снимает большую часть путаницы вокруг слова "ИИ".

Обычное программирование: человек пишет явные правила

В классическом программировании (об этом — учебники по программированию и логическим элементам на этом сайте) человек явно прописывает правила: если условие X — делай Y. Компьютер точно выполняет ровно те инструкции, что были написаны, не больше и не меньше.

Machine Learning: система учится на примерах, а не на явных правилах

Вместо того чтобы прописывать правило вручную, системе показывают множество примеров "вход → правильный выход", и она сама находит закономерность, связывающую их, — без человека, формулирующего точное правило заранее.

Практический контраст: определение спама

Deep Learning — частный случай Machine Learning

Глубокое обучение — не отдельная область, а конкретное семейство методов внутри Machine Learning, использующее искусственные нейронные сети с множеством слоёв (отсюда слово "глубокое" — много слоёв друг за другом). Иерархия вложенности: ИИ — самое широкое понятие, Machine Learning — часть ИИ, Deep Learning — часть Machine Learning.

Почему именно Deep Learning взлетел в последние годы

Три фактора сошлись одновременно: доступность огромных объёмов данных для обучения, резкий рост вычислительной мощности именно видеокарт (прямая связь с твоим собственным RTX 4090 — тема подробно раскрывается в блоке 2), и усовершенствование самих алгоритмов обучения. Каждый из этих трёх факторов по отдельности существовал и раньше, но именно их сочетание сделало возможным современный резкий скачок качества.

Честная оговорка: не каждая задача требует Deep Learning

Значительная часть практических задач Machine Learning по-прежнему успешно решается более простыми методами, без нейронных сетей вовсе — предсказание цен, классификация по немногим чётким признакам. Глубокое обучение особенно выигрывает именно там, где нужно распознавать сложные, неочевидные закономерности в тексте, изображениях или звуке — ровно то, чем занимаются современные языковые модели, тема следующего блока книги.

Что дальше

Финальная глава этого блока — что такое нейронная сеть на пальцах: простое объяснение внутреннего устройства, лежащего в основе всего Deep Learning.