В чем разница между ИИ и нейросетью: объясняем простыми словами

В повседневной речи мы все чаще используем термины «ИИ» и «нейросети». Маркетологи и энтузиасты тоже любят играть с такими словами. Добавляют их к названиям любых современных технологий, которые выполняют задачи вместо человека. Однако в мире искусственного интеллекта эти понятия имеют разный смысл и употребляются в совершенно другом контексте. Чем же отличаются ИИ и нейросети? Давайте разбираться.

Что такое ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) — это система, которая может мыслить и решать задачи, как это делают люди. И выполнять задачи, которые делают люди. Например, ИИ может управлять автомобилем, отвечать клиентам в чате, сочинять музыку или рисовать картины.

Искусственный интеллект делят на три типа, в зависимости от того, как он работает и что умеет:

Слабый или узкий (Narrow AI). Самый распространённый тип ИИ, который выполняет только одну конкретную задачу. Он не умеет принимать решения самостоятельно — лишь использует заданные инструкции и алгоритмы в работе. На данный момент любой умный гаджет или программа попадают под эту категорию. Например, к узким ИИ относятся голосовые помощники вроде Siri или Алисы, рекомендательные системы на Netflix или в Дзене, навигаторы.

Сильный (General AI). Идеал, к которому стремится человечество. Он умеет думать, принимать решения и обучаться самостоятельно. Пока таких систем не существует.

Сверхинтеллект (Super AI). Ещё более продвинутая версия ИИ, которая умнее человека во всех областях. Такой ИИ может самостоятельно изобретать, принимать сложные решения и даже развивать новые технологии. Пока это фантазия из фильмов о будущем, но именно к этому типу ИИ часто привязывают опасения, что машины могут выйти из-под контроля.

Что такое нейросети

Нейросети — это программа для обработки данных с помощью математической модели. Нейросети имитируют работу человеческого мозга: у них тоже есть «нейроны», которые обрабатывают информацию и обучаются на примерах. А потом используют знания в работе.

Нейросети бывают разных видов.

Полносвязные (Fully Connected или Feedforward Networks) — самые простые из всех. Представьте себе цепочку из узлов, где каждый нейрон передаёт сигнал следующему, словно эстафету. Такие сети справляются с задачами вроде анализа текста или прогнозирования.

Сверточные нейросети (CNN) — мастера по работе с изображениями. Они устроены так, что умеют выделять ключевые детали. Например, различать края, текстуры и формы.

Рекуррентные нейросети (RNN) запоминают последовательности данных. Отличаются от других типов нейросетей тем, что могут учитывать информацию из предыдущих шагов обработки данных. Если говорить проще, у таких нейросетей есть память. Поэтому они подходят для задач, где важно учитывать предыдущую информацию. Например, распознавать речь, переводить и писать тексты.

Генеративные нейросети (GAN) — творцы среди нейросетей. Они состоят из двух сетей — одна создает (генератор), а другая проверяет качество (дискриминатор). Вместе они могут генерировать реалистичные изображения, придумывать новые лица, и даже писать музыку.

Трансформеры — универсальные нейросети. Они умеют анализировать и создавать тексты, учитывая сложные взаимосвязи между словами. Трансформеры лежат в основе моделей вроде ChatGPT, Claude или YandexGPT.

Отличие 1: ИИ — общее, нейросети — частное

Для обычного пользователя ИИ — это собирательный термин для всех технологий, которые кажутся «умными» и действуют по-человечески. Если сравнить искусственный интеллект с человеком, то нейросети — мозг ИИ. Только у человека мозг один, а у искусственного интеллекта их несколько (в статье на остальных «мозгах» останавливаться не будем). 

Нейросети в ИИ отвечают за решение определенных задач: генерацию текста или изображений, поиск информации или анализ данных.

Отсюда и путанница. Мы привыкли, что задачи за нас выполняет, например, ChatGPT. В нашем понимании он и является искусственным интеллектом и нейросетью. Хотя на самом деле, ChatGPT — это сервис на основе ИИ, который состоит из:

• нейросети GPT для работы с текстовыми данными; 
• нейросети DALL-E для генерации изображений;
• нейросети, которая умеет распознавать картинки. 

Но для простоты все такие сервисы обычно называют «нейросетями». А в английском используют термин AI (artificial intelligence, в переводе — искусственный интеллект), что еще сильнее сближает такие разные понятия при переводе.

Отличие 2: нейросети и ИИ обучаются по-разному

Для тренировки ИИ используют машинное обучение (Machine Learning) и глубокое обучение (Deep Learning).

Машинное обучение — это метод, при котором компьютеры обучают анализировать данные для выполнения определенных задач. Вместо того, чтобы строго следовать заранее написанным правилам, они находят закономерности в данных и делают выводы. Чем больше примеров обрабатывает компьютер, тем лучше понимает, что нужно делать.

Чтобы обучение прошло успешно, программисты пишут специальные алгоритмы — последовательные команды. С помощью алгоритмов ИИ понимает, откуда брать данные и как с ними работать. 

Один из самых простых алгоритмов анализа — «линейная регрессия», в которой используется линейная зависимость между переменными. Пример такой регрессии — «чем больше заработок, тем больше накоплений». По такой формуле ИИ сможет рассчитать сумму накоплений за месяц или год.

Раньше алгоритмы рекомендаций в приложениях для прослушивания музыки вроде Apple Music работали по принципу машинного обучения. Программа анализировала композиции по частоте прослушиваний, жанрам, рейтингу, новизне и количеству лайков. Затем на основе этих данных предлагала пользователям плейлисты и других исполнителей, которые с большей вероятностью им понравятся.

Глубокое обучение — вид машинного обучения, в котором нет пошаговых команд. Алгоритмы на основе загруженных данных сами учатся выявлять закономерности и находить общие характеристики. Самый распространённый и известный способ глубокого обучения — это нейросети. Они учатся на примерах, как дети: запоминают образы и отличительные черты предметов. 

Например, чтобы нейросеть смогла распознавать яблоки на фотографиях, ей показывают тысячи картинок с фруктами. Нейросеть «запоминает» ключевые особенности — форму, цвет и др. Со временем она учится распознавать яблоки даже на новых снимках, которых раньше не видела. Чем больше примеров она обработает, тем точнее будет результат.

Так работает система распознавания лиц Face ID. Нейросеть анализирует особенности вашего лица: форму глаз, носа, расстояние между чертами — и сопоставляет их с сохраненным шаблоном, чтобы понять, вы это или нет.

Поэтому нейросети — одна из моделей обучения ИИ. В перспективе нейронки должны учиться самостоятельно и дальше развивать искусственный интеллект робота, устройства или гаджета. 

Отличие 3: у нейросетей и ИИ разные принципы работы

Если мы говорим об ИИ как о программе или технологии, выполняющей действие, то он может работать и без нейросети. А только за счет загруженных инструкций.

ИИ без нейросетей. Представьте себе старую программу для распознавания текста, в которой заранее запрограммированы правила: буква «А» состоит из двух наклонных линий, соединенных перекладиной. 

Программа просто сравнивает изображение с набором таких правил. Если она видит что-то, похожее на эти линии, то определяет букву «А». Это обычный алгоритм ИИ: он выполняет задачу на основе заранее заданных инструкций. Работает быстро, но если текст написан нестандартно, программа может не справиться.

Вот несколько примеров работы ИИ без нейронок:

• Поисковые алгоритмы (классический поиск в Google). Ранние версии поисковиков использовали алгоритмы ИИ, основанные на правилах и условиях, чтобы показывать результаты. Они находили страницы, основываясь только на ключевых словах и релевантности.
• Робот-пылесос с ограниченной логикой (первые модели Roomba). Использует простые алгоритмы для навигации, например, поворачивает при столкновении с препятствием. Пылесос не запоминает, где было препятствие, и точно не может оценить его размеры, чтобы сразу обойти.

ИИ с нейросетями. Нейросеть учится распознавать буквы на основе большого количества примеров. Ей не нужно объяснять, как выглядит нестандартная буква «А». Благодаря нейросети ИИ сделает это сам, даже если кто-то напишет ее криво.

А вот ИИ с нейросетями:

• Голосовые помощники (Алиса от Yandex или Маруся от Сбера). Обучены на огромных массивах данных, что позволяет им точно понимать речь и даже анализировать контекст, чтобы давать более подходящие ответы.
• Переводчики текста (Google или Яндекс Переводчик). Ранние версии работали по словарным и грамматическим правилам, но сейчас Google Translate использует нейросеть DeepL, которая обучались на миллиардах переводов. В Яндекс Переводчик внедрили нейросеть YandexGPT, которая тоже обучалась на огромных массивах данных. 

Теперь переводчики помогают грамотно переводить не только слова, но и правильно формулировать предложения. Не дословно как это было раньше.

Отличие 4: нейросети и ИИ применяют по-разному

ИИ сам выполняет действия за нас и решает задачи с помощью алгоритмов и нейросетей. Мы не можем использовать его в прямом смысле как программу или гаджет. Ведь ИИ — это не конкретное приложение, а технология, лежащая в основе работы какого-то инструмента.  

Нейросети же применяют для решения узких задач. Например, в медицине нейронки анализируют рентгеновские снимки и помогают врачам выявлять заболевания на ранних стадиях. В маркетинге нейросети применяют для создания рекламного контента.

Нейросети активно используют для улучшения привычных приложений. Например, на музыкальных платформах подборки теперь составляют умные алгоритмы. Они учитывают не только ваши любимые жанры и исполнителей, но и анализируют сами треки: голос исполнителя, настроение мелодии, ритм. Затем сравнивают их с другими композициями, чтобы создать идеальные рекомендации. Чем дольше вы пользуетесь приложением, тем точнее становятся подборки.

В редакторе фотографий Piscart нейросети с функцией компьютерного зрения научились анализировать изображения и выделять отдельные объекты. Теперь можно одним кликом удалить фон, поменять цвета или даже полностью изменить объекты на фото.

А крупные компании и ИИ-энтузиасты используют нейросети для создания продвинутых сервисов типа ChatGPT, Midjourney, Udio, которые могут решать различные задачи. Писать тексты, генерировать картинки и даже создавать музыку. Называть такие сервисы нейросетями не совсем корректно. Правильнее называть их нейросетевыми инструментами на основе ИИ. Все потому, что для их создания используют сразу несколько нейросетей и алгоритмов, которые затем помещают в удобный интерфейс для пользователя.

Что называть ИИ, а что — нейросетью

Искусственный интеллект — это возможность компьютера подражать человеческому ходу мыслей. Нейросети — это математические модели или обучающиеся алгоритмы, созданные под конкретные задачи.

Отдельные сервисы с интерфейсом неправильно называть ИИ или нейросетями, лучше использовать словосочетания «сервис на основе ИИ или нейросетей», «нейросетевой сервис». 

❌ ChatGPT — это нейросеть или ИИ для генерации текста.

✅ ChatGPT — это нейросетевой сервис для генерации текста.

✅ ChatGPT умеет генерировать изображения благодаря (сверточной) нейросети DALL-Е.

Если мы говорим в общем об искусственном интеллекте, то термин ИИ и нейросети уместен в таких вариантах:

 ✅ Я внедрил ИИ / нейросети в новое приложение.

 ✅ Он погрузился в изучение ИИ и нейросетей

 ✅ В работе я часто использую ИИ / нейросети.

Сейчас многие называют нейросетями такие инструменты, как Midjourney, Claude или Recraft. Возможно, скоро это слово приобретет новое значение, и говорить так будет правильно. Но пока с технической точки зрения это не совсем корректно — нейросеть лишь часть технологии, которая лежит в основе этих программ.