Umělá inteligence, strojové učení

a hluboké učení: Jak

spolu souvisejí a v čem

se liší

V současném světě technologií se často setkáváme s pojmy umělá inteligence (Artificial Intelligence – AI), strojové učení (Machine Learning – ML) a hluboké učení (Deep Learning – DL). Tyto termíny jsou úzce propojené, ale rozhodně nejsou totožné. Porozumění jejich významu a vztahu je klíčové nejen pro IT odborníky, ale i pro každého, kdo chce porozumět současným technologickým trendům.

Co je umělá inteligence (AI)

Umělá inteligence je nejširší pojem, který zastřešuje technologie a postupy umožňující strojům vykonávat úkoly vyžadující lidskou inteligenci. AI může zahrnovat pravidlové systémy, heuristiky, statistické metody i pokročilé algoritmy, které se samy učí.

Cíle AI:

Simulovat lidské myšlení a rozhodování

Automatizovat úlohy, které by jinak vyžadovaly člověka

Zlepšovat se v čase na základě zkušeností

Příklady AI v praxi:

Autonomní vozidla

Virtuální asistenti (Siri, Google Assistant, ChatGPT)

Analýza medicínských snímků

Co je strojové učení (ML)

Strojové učení je podmnožina AI. Zaměřuje se na algoritmy, které se učí z dat a zlepšují své výsledky bez nutnosti ručního programování každého pravidla. Namísto toho model nachází vzory v datech a na jejich základě predikuje výsledky.

Základní typy ML:

Učené s učitelem (Supervised Learning) – model se učí z dat se známými výstupy

Učené bez učitele (Unsupervised Learning) – model hledá struktury v datech bez známých výstupů

Posilované učení (Reinforcement Learning) – model se učí metodou odměn a trestů na základě interakcí s prostředím

Příklady ML:

Doporučovací systémy (Netflix, Spotify)

Systémy detekce podvodů v bankovnictví

Rozpoznávání hlasu

Co je hluboké učení (DL)

Hluboké učení je podmnožina strojového učení. Využívá vícevrstvé umělé neuronové sítě, které jsou inspirovány strukturou lidského mozku. Tyto sítě dokážou samy extrahovat příznaky z dat, aniž by je musel programátor explicitně definovat.

DL je zvlášť účinné u velmi rozsáhlých dat a složitých úloh, například v oblasti počítačového vidění, rozpoznávání řeči nebo generativních modelů.

Příklady DL:

Rozpoznávání objektů na fotografiích

Automatický překlad mezi jazyky

Generování realistických obrázků pomocí GAN sítí

Hierarchie pojmů

Pokud si představíme hierarchii:

AI – nejširší pojem, zastřešuje všechny přístupy k inteligentnímu chování strojů.

ML – podmnožina AI, která staví na učení z dat.

DL – specializovaná podmnožina ML, využívající hluboké neuronové sítě.

Srovnání AI, ML a DL

Umělá inteligence (AI) je zastřešující pojem pro technologie, které strojům dávají schopnost „myslet“. Strojové učení (ML) je metoda v rámci AI, která se zaměřuje na učení z dat. Hluboké učení (DL) je pak specifická technika ML, založená na hlubokých neuronových sítích, schopná zvládat extrémně komplexní úlohy. Porozumění této hierarchii pomáhá správně chápat technologické možnosti a vybírat optimální přístup pro konkrétní projekty.