A hagyományos programban az ember írja le a szabályt: „ha az összeg nagyobb ötvenezernél, kérj jóváhagyást". A gépi tanulásban ehelyett sok példát adsz — jóváhagyott és elutasított eseteket —, és a rendszer maga állítja elő a szabályt. Ez akkor éri meg, ha a szabály túl bonyolult vagy túl változékony ahhoz, hogy leírd.
A három fogalom — AI, gépi tanulás, generatív AI — nem szinonima és nem versenytárs: egymásba ágyazódik. A gépi tanulás az AI egyik ága, a mai generatív modellek pedig a gépi tanuláson belül a mélytanulás egy fajtája. Ha tudod, melyik van melyikben, a szakcikkek fele hirtelen érthetővé válik.
A leggyakoribb tévhit, hogy a gépi tanulás új. Nem az — évtizedek óta működik, és a mai fellendülés nem új ötletből jött, hanem abból, hogy elég adat és elég olcsó számítás lett hozzá. Ez egyébként jó szűrő: ha valaki „forradalmi új megközelítést" hirdet, érdemes megkérdezni, mi lett hirtelen megfizethető.
A három szint viszonyáról machine learning, deep learning, generatív AIcímű írás szól. A közvetlenül kapcsolódó fogalmak: deep learning, training és neural network.