Uczenie maszynowe a głębokie uczenie: Fundamentalne różnice, architektury neuronowe i granice możliwości modeli

Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której programy komputerowe uczą się wykonywać zadania nie przez bycie wprost zaprogramowanymi, ale przez analizowanie i wyciąganie wniosków z danych. W skrócie: dajemy komputerowi mnóstwo przykładów, a on sam znajduje w nich wzorce, by móc podejmować decyzje.

To jest fundament. Zamiast pisać sztywne reguły (JEŚLI x > 10 WTEDY zrób Y), pokazujemy maszynie tysiące przykładów i mówimy: „Patrz, tu są dane wejściowe, a tu prawidłowy wynik. Sam znajdź regułę”.

Analogia Mistrzowskiego Kucharza (Klasyczne ML)

Wyobraź sobie, że chcesz, by AI przewidziało cenę mieszkania. W klasycznym uczeniu maszynowym, ja jako inżynier Data Science, muszę być jak mistrzowski kucharz. Nie mogę po prostu dać modelowi surowego ogłoszenia. Muszę ręcznie przygotować mu idealnie odmierzone „składniki”. W naszym świecie nazywamy te składniki „cechami” (ang. features).

Moja praca polega więc na tym, by przeanalizować problem i powiedzieć modelowi:

• Cecha 1: Oto metraż (w m²).
• Cecha 2: Oto liczba pokoi.
• Cecha 3: Oto odległość od centrum (w km).
• Cecha 4: Czy jest balkon? (1 jeśli tak, 0 jeśli nie).

Dopiero gdy mam te pięknie przygotowane, czyste składniki, podaję je modelowi ML (np. prostemu modelowi zwanemu regresją liniową lub bardziej złożonemu, jak Las Losowy). Model jest wtedy „inteligentnym kalkulatorem”, który uczy się, jak ważyć te składniki. Szybko odkrywa, że „metraż” jest 10 razy ważniejszy dla ceny niż „obecność balkonu”.

Z mojego doświadczenia, w klasycznym ML sukces projektu w 80% zależy od tej „pracy w kuchni”. To od mojej wiedzy i intuicji zależy, czy przygotuję „składniki”, które dobrze opiszą problem.

Czym jest Głębokie Uczenie (Deep Learning)? Nowy sposób myślenia

Głębokie uczenie (Deep Learning, DL) to wyspecjalizowana poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje złożone, wielowarstwowe struktury zwane sztucznymi sieciami neuronowymi. Jego fundamentalną cechą jest to, że potrafi ono automatycznie uczyć się potrzebnych „składników” (cech) bezpośrednio z surowych, nieprzetworzonych danych.

To jest prawdziwa rewolucja i powód, dla którego DL zmieniło świat. Wróćmy do naszej kuchni.

Analogia Automatycznej Fabryki (Deep Learning)

Głębokie uczenie jest jak w pełni zautomatyzowana, magiczna fabryka jedzenia. Zamiast być kucharzem, który starannie kroi marchewkę, ja jako inżynier staję się architektem fabryki.

Chcemy przewidzieć cenę mieszkania? Świetnie. Nie muszę już tworzyć „cech”. Po prostu wrzucam do maszyny surowe produkty:

• Tysiące zdjęć mieszkania (w postaci surowych pikseli).
• Cały tekst ogłoszenia (jako surowe słowa).
• Lokalizację (jako współrzędne GPS).

„Fabryka” (czyli głęboka sieć neuronowa) sama uczy się je przetwarzać. Pierwsza warstwa maszyn uczy się rozpoznawać na zdjęciach proste krawędzie. Druga łączy je w kształty (np. „okno”, „drzwi”). Trzecia uczy się rozpoznawać całe „pomieszczenia”. Równolegle inna część fabryki czyta tekst. Na samym końcu maszyna sama dochodzi do wniosku, że „jasna kuchnia z dużym oknem” (cecha, którą sama wymyśliła) w połączeniu ze słowem „premium” w tekście mocno podbija cenę.

Zmienia to moją rolę. Nie jestem już kucharzem. Projektuję „taśmociąg”, który sam nauczy się gotować.

Uczenie Maszynowe a Głębokie Uczenie: Najważniejsze różnice w pigułce

Główna różnica leży w sposobie przetwarzania danych i tworzenia „składników” (cech). Klasyczne Uczenie Maszynowe wymaga od człowieka ręcznego przygotowania i selekcji cech. Głębokie Uczenie, dzięki wielowarstwowym sieciom neuronowym, uczy się tych cech automatycznie, bezpośrednio z surowych danych (np. pikseli obrazu czy tekstu).

Głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego. Oznacza to, że każdy model głębokiego uczenia jest modelem uczenia maszynowego, ale nie każdy model uczenia maszynowego jest modelem głębokiego uczenia.

Oto proste zestawienie kluczowych różnic:

Co to są Architektury Neuronowe i dlaczego DL jest „Głębokie”?

Sztuczna sieć neuronowa to program komputerowy luźno inspirowany działaniem ludzkiego mózgu. Składa się z połączonych ze sobą „neuronów” (prostych jednostek obliczeniowych) ułożonych w warstwy. „Głębokie” (Deep) uczenie wzięło swoją nazwę od faktu, że używa ono sieci posiadających wiele (dziesiątki, a nawet setki) tych warstw jedna po drugiej.

To właśnie liczba warstw jest kluczem.

Jak działa pojedynczy „neuron” (analogia bramkarza)

Wyobraź sobie pojedynczy sztuczny neuron jako bramkarza w klubie. Jego zadaniem jest podjęcie jednej prostej decyzji: „wpuścić sygnał dalej” lub „nie wpuścić”. Robi to na podstawie ważonych informacji, które do niego docierają (np. informacja od „kolegi” jest 2x ważniejsza niż od „nieznajomego”). Jeśli suma sygnałów, które do niego docierają, przekroczy jego próg – „otwiera bramkę” (mówimy, że aktywuje się).

Dlaczego „Głębokie”? (analogia wieżowca)

Wczesne sieci neuronowe były „płytkie”. Miały jedną, może dwie warstwy takich „bramkarzy”. To jak parterowy budynek. Wystarczało do prostych zadań.

Głęboka sieć neuronowa to wieżowiec ze stoma piętrami. Na każdym piętrze są tysiące „bramkarzy”. Bramkarze z parteru przekazują sygnały tylko do tych z 1. piętra. Ci z 1. piętra do tych z 2. i tak dalej.

Ta „głębokość” pozwala na coś magicznego: naukę hierarchii wiedzy. Wróćmy do „fabryki” rozpoznającej zdjęcia:

• Warstwa 1 (Parter): Uczy się najprostszych rzeczy. „Bramkarze” na tym piętrze aktywują się tylko, gdy widzą proste krawędzie lub jasne punkty.
• Warstwa 5: Uczy się łączyć te krawędzie. „Bramkarze” tutaj aktywują się, gdy widzą „koło” lub „kwadrat”.
• Warstwa 20: Łączy te kształty. „Bramkarze” aktywują się, gdy widzą „oko”, „nos” lub „ucho”.
• Warstwa 50 (Dach): Łączy te elementy i podejmuje decyzję: „Widzę oczy, nos i uszy ułożone w ten sposób. Otwieram bramkę z napisem: TWARZ”.

„Głębokość” oznacza więc zdolność do tworzenia coraz bardziej skomplikowanych pomysłów (jak „twarz”) z bardzo prostych cegiełek (jak „krawędź”).

Najważniejsze Architektury Neuronowe (które musisz znać)

Architektury neuronowe to różne „plany budowy” tych „wieżowców” (sieci), wyspecjalizowane w konkretnych typach zadań. Tak jak inaczej buduje się biurowiec, a inaczej halę produkcyjną, tak inaczej buduje się sieć do analizy obrazów, a inaczej do rozumienia mowy.

Nie musisz znać wszystkich, ale te trzy typy zasilają niemal wszystko, z czym masz dziś do czynienia.

Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN) – Mistrzowie Widzenia

• Do czego służą: Absolutni królowie analizy obrazu i wideo. To one rozpoznają Twoją twarz w telefonie, analizują zdjęcia RTG w poszukiwaniu nowotworów i pozwalają autonomicznym autom poruszać się po drodze.
• Jak działają (analogia „lupy”): CNN nie patrzy na cały obraz naraz. Używa zestawu małych „lup” (nazywamy je filtrami), które przesuwa kawałek po kawałku po całym obrazie. Jedna „lupa” jest wytrenowana, by szukać tylko pionowych linii. Inna szuka koloru czerwonego. Jeszcze inna szuka zakrzywień. Dzięki temu sieć „widzi” obraz tak jak my – składając go z tysięcy małych elementów.

Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN / LSTM) – Mistrzowie Pamięci

• Do czego służą: Analiza danych, w których kolejność jest kluczowa. Np. tekst (kolejność słów zmienia znaczenie), prognozy pogody (dzisiejsza pogoda zależy od wczorajszej), ceny akcji.
• Jak działają (analogia „notatnika”): Zwykła sieć nie ma pamięci. RNN to sieć, która ma „pętlę” – potrafi przekazać informację z jednego kroku do następnego. Kiedy czyta zdanie „Ala ma…”, pamięta słowo „Ala”, gdy analizuje słowo „ma”. Lepsze wersje (zwane LSTM) są jak sieć z notatnikiem i gumką. Potrafią inteligentnie decydować: „To słowo 'Ala’ jest ważne, zapiszę je na dłużej”, a „To słowo 'ma’ już nie, mogę je wymazać”. Przez lata były podstawą rozumienia języka.

Transformery – Nowi Królowie Języka (i nie tylko)

• Do czego służą: To jest architektura, która napędza ChatGPT, Tłumacza Google, a nawet generatory obrazów (jak Midjourney). Zdetronizowały RNN.
• Jak działają (analogia „książki na podłodze”): Jak już wspominałem w poprzednim artykule, RNN czytały książkę strona po stronie. Transformer rozkłada całą książkę na podłodze i może patrzeć na wszystkie strony (słowa) naraz. Używa mechanizmu „uwagi” (attention), by w jednej chwili ocenić, które słowa są dla siebie najważniejsze, niezależnie od tego, jak daleko od siebie leżą. To daje mu bezprecedensowe rozumienie kontekstu.

Granice Możliwości: Czego AI (jeszcze) nie potrafi?

Mimo że postępy są zdumiewające, dzisiejsze modele mają fundamentalne ograniczenia. Brakuje im prawdziwego rozumienia świata (zdrowego rozsądku), są „czarnymi skrzynkami”, wymagają gigantycznych ilości danych i energii oraz nie posiadają świadomości, intencji ani uczuć.

Jako ekspert jestem daleki od zachwytu nad „świadomą AI”. Widzę za to codzienne, praktyczne problemy, z którymi się borykamy.

Problem „Czarnej Skrzynki” (Black Box)

• Z mojego doświadczenia, to ogromny problem w biznesie. W przypadku głębokiego uczenia, „wieżowiec” ma miliardy „bramkarzy”. Kiedy podejmuje decyzję (np. „Odrzuć wniosek kredytowy”), często nie jesteśmy w stanie w pełni wyjaśnić, dlaczego to zrobił. Którzy „bramkarze” na którym „piętrze” o tym zadecydowali? To sprawia, że trudno jest zaufać AI w krytycznych zastosowaniach, jak medycyna czy prawo, gdzie „bo tak” nie jest odpowiedzią.

Brak Zdrowego Rozsądku i Rozumienia Świata

• AI wie, że po słowach „lód jest…” statystycznie często występuje „zimny”, bo przeczytała to milion razy. Ale nie rozumie, co to znaczy „zimny”. Nie ma doświadczenia fizycznego świata. Nie rozumie przyczyny i skutku. Jeśli zapytasz AI: „Czy zmieszczę żyrafę do lodówki?”, może zacząć wymyślać bzdury, bo nie ma fizycznego „wyczucia” skali i przestrzeni.

Gigantyczny Apetyt na Dane i Energię

• Aby nasza „automatyczna fabryka” (DL) nauczyła się dobrze działać, musimy wrzucić do niej miliony przykładów. Klasyczny model ML (kucharz) często poradzi sobie z tysiącem. Co gorsza, trenowanie tych gigantycznych „wieżowców” trwa tygodniami na setkach kart graficznych (GPU), zużywając tyle energii co małe miasto i kosztując miliony dolarów. To ogromna bariera.

Halucynacje i Uprzedzenia

• AI jest tylko tak dobra, jak dane, którymi ją nakarmimy. Jeśli karmimy ją „śmieciowymi” danymi z internetu, pełnymi stereotypów i uprzedzeń, AI nauczy się ich jako „faktów”. Co gorsza, AI nie wie, kiedy „nie wie”. Zamiast powiedzieć „nie znam odpowiedzi”, z pełną pewnością wymyśli (shalucynuje) odpowiedź, która brzmi wiarygodnie, ale jest kompletnym fałszem.

Przeszliśmy długą drogę – od prostego „kucharza” (ML), który potrzebuje naszej pomocy, po skomplikowaną, automatyczną „fabrykę” (DL), która sama uczy się przetwarzać surowe produkty.

Oto kluczowe wnioski, które warto zapamiętać:

• Uczenie Maszynowe (ML) to szeroka dziedzina, w której AI uczy się z danych. Najczęściej wymaga jednak od człowieka ręcznego przygotowania „składników” (cech).
• Głębokie Uczenie (DL) to jego potężna podkategoria. Wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe (głębokie „wieżowce”), aby sama tworzyła „składniki” (cechy) z surowych danych (np. obrazów, tekstu).
• Architektury Neuronowe to „plany budowy” tych sieci, wyspecjalizowane w różnych zadaniach (np. CNN do widzenia obrazów, Transformery do rozumienia języka).
• Mimo gigantycznych postępów, AI wciąż brakuje zdrowego rozsądku, jest trudna do zinterpretowania („czarna skrzynka”) i całkowicie zależna od jakości i ilości danych, co pokazuje, jak długa droga jeszcze przed nami.

Jako ekspert jestem podekscytowany możliwościami, jakie daje głębokie uczenie, ale jako realista wiem, że w wielu codziennych problemach biznesowych stary, dobry „kucharz” (klasyczne ML) jest wciąż niezastąpiony – bo jest szybszy, tańszy i doskonale wiemy, co robi. Zrozumienie tych różnic to pierwszy krok, by świadomie wybierać narzędzia do pracy.

Najczęściej Zadawane Pytania (FAQ)