У Вастрика вышел монументальный лонгрид о машинном обучении, рекомендую к прочтению.
Некоторые пометки, чтобы казаться чуточку умней и быстрого выявления делетантов.
Искусственный интеллект (ИИ) — общее название для разных видов машинного обучения, начиная с банальной регрессии, заканчивая нейросетями и прочими диплёрлингами. А есть ещё ансамбли нейронных сетей! Одно не лучше другого, не сравниваем машину и колесо.
Важная вещь для понимания и размышлений над вопросом, когда машины нас поработят:
Цель машинного обучения — предсказать результат по входным данным
Имеет смысл перестать придумывать ей другие мотивы и перекладывать собственные страхи (алгоритмы не умеют выходить за рамки поставленной задачи). Даже если Бредогенератор в какой-то момент кажется разумным, нужно помнить, что он только предсказывает наиболее подходящее следующее слово в общем потоке.
Для успешного выполнения поставленных задач, машине нужны: данные, признаки (features) и алгоритм. Качество результатов прямо зависит от всех трёх составляющих, ни один нельзя игнорировать.
Ну и как к этому относиться: бояться или восхищаться — дело личное, но по сути это ещё один инструмент на службе глупых кожанных мешков.