Про ИИ и термины

Часто, выступая на конференциях и ведя презентации, я произношу термины: «ИИ», «нейросети», «машинное обучение».
И каждый раз понимаю: пора сделать памятку — чтобы мы все говорили на одном языке и не путались.
А то иногда я сам начинаю путаться.

Ниже — моя попытка объяснить это максимально просто.
Можно критиковать в комментариях и делиться с теми, кто тоже путается.

Искусственный интеллект (ИИ) — самый широкий термин.
Он охватывает всё, что связано с попытками сделать машину «умной»: имитировать человеческий интеллект, распознавать образы, принимать решения, понимать язык и т. д.
Это общее понятие, «зонтичный» термин, который объединяет всё остальное.

Машинное обучение (ML) — часть ИИ.
Это подход, при котором правила не прописывают вручную, а дают машине данные и критерии успеха — и она учится на примерах.
Пример: алгоритм, которому показывают тысячи фото кошек и собак, и он сам учится различать их.

Нейросеть (нейронная сеть) — один из методов машинного обучения.
Проще говоря, это сеть взаимосвязанных узлов (нейронов), которая обучается на большом количестве данных и слоёв.
Это самая «маленькая» часть, вложенная в машинное обучение.
Пример: глубокая нейронная сеть, которая распознаёт лица или генерирует текст.

Обычно пользователи работают с нейросетями, а инженеры — с машинным обучением, помогая этим самым нейросетям становиться умнее.