Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще встречается в нашей жизни — от рекомендаций фильмов на Netflix до автономных автомобилей компании Waymo. Вы когда-нибудь задумывались, как работает ИИ? За каждым умным приложением стоит процесс, в ходе которого машина учится на данных и принимает решения.

В этой статье мы простым языком разберём принцип работы ИИ, особенно сосредоточившись на системах машинного обучения, которые являются сердцем большинства современных ИИ.

ИИ «учится» и принимает решения на основе данных

В своей основе ИИ работает, обучаясь на данных. Вместо того чтобы быть запрограммированным на фиксированные ответы во всех ситуациях, системы ИИ (особенно использующие машинное обучение) получают большой объём данных и самостоятельно выявляют шаблоны или скрытые закономерности в этих данных.

Затем они используют полученные знания для прогнозирования или принятия решений при встрече с новыми данными. Этот процесс похож на обучение человека: мы наблюдаем множество примеров, извлекаем опыт и применяем его в новых ситуациях.

Например, чтобы научить ИИ различать изображения кошек и собак, собирают тысячи фотографий кошек и собак и помечают их (например, «это кошка», «это собака»). Алгоритм ИИ анализирует этот огромный набор изображений, чтобы найти особенности, которые помогают отличить кошку от собаки — например, у кошек есть усы, а форма морды отличается от собачьей. В процессе обучения система постепенно настраивает внутренние параметры, чтобы повышать точность распознавания.

В итоге ИИ формирует модель, способную определить, где кошка, а где собака. При подаче нового (ранее не виденного) изображения модель прогнозирует, кошка это или собака, основываясь на изученных данных. Если прогноз ошибочен, ИИ можно донастроить (с помощью алгоритмов обучения) для повышения точности в будущем.

Вкратце, процесс обучения и работы ИИ обычно включает следующие основные этапы:

• Сбор данных (Input)

Сначала ИИ нужны входные данные для обучения. Данные могут быть разного типа: числовые, текстовые, изображения, звук и т.д., и обычно их тщательно собирают и подготавливают. Например, чтобы обучить ИИ распознавать кошек, собирают десятки тысяч фотографий кошек (и не кошек) и соответствующим образом их маркируют. Качество и количество данных на этом этапе крайне важны — чем больше и разнообразнее данные, тем лучше учится ИИ.

• Обучение модели (Learning/Training)

Далее наступает этап обучения на данных. Входные данные подаются в алгоритм машинного обучения. Этот алгоритм ищет шаблоны и взаимосвязи в данных и постепенно настраивает внутренние параметры для лучшего соответствия данным.

В случае искусственных нейронных сетей (широко используемых в глубоком обучении) обучение означает настройку весов связей между нейронами через множество итераций. ИИ постоянно пытается делать прогнозы на обучающих данных и самостоятельно исправляет ошибки на основе разницы между прогнозом и реальным результатом (этот процесс называется обратным распространением ошибки — backpropagation).

Важно, что на этом этапе ИИ учится на опыте (образцах данных), подобно тому, как ученик тренируется на упражнениях: ошибается, извлекает уроки и корректируется.

• Выдача прогноза/результата (Inference)

После обучения у ИИ появляется обученная модель. Теперь при поступлении новых данных (которые модель ранее не видела) ИИ может применить модель для прогноза или принятия решения.

Например, после обучения модель ИИ, различающая кошек и собак, может взглянуть на новое изображение и с определённой вероятностью сказать: «это кошка». Аналогично, ИИ, обученный на банковских транзакциях, может предсказать, является ли новая операция мошеннической; или модель, обученная на медицинских данных, может предложить диагноз для нового пациента. Этот этап называется выводом (inference) — ИИ применяет полученные знания на практике.

• Корректировка и улучшение (Feedback & Improvement)

Важной особенностью ИИ (особенно систем машинного обучения) является способность самоулучшаться со временем. Если ИИ выдаёт результат и получает обратную связь о точности (например, человек указывает, правильен ли прогноз), он может корректировать модель для повышения качества.

Возвращаясь к примеру с кошками и собаками: если модель ошибается в некоторых случаях (например, путает собаку с кошкой), инженеры могут добавить данные с трудными примерами или изменить архитектуру/гиперпараметры модели, чтобы ИИ учился лучше. Благодаря постоянным обновлениям ИИ становится всё точнее и умнее со временем.

Этот этап похож на исправление ошибок в домашнем задании по замечаниям учителя и извлечение уроков для будущих заданий. Для некоторых специализированных систем ИИ (например, обучение с подкреплением в играх) корректировка происходит непрерывно во время работы: ИИ пробует действия, если результат плохой — избегает их в будущем, если хороший — закрепляет поведение.

В целом, системы ИИ работают, сочетая три ключевых способности: обучение на данных, применение логики для вывода результатов и самокоррекцию на основе ошибок. На этапе обучения ИИ собирает и извлекает информацию из данных (создавая «знания»).

На этапе вывода ИИ использует полученные знания для обработки новых ситуаций и выдачи результатов. А через самокоррекцию ИИ постоянно совершенствует свои методы для повышения точности. Именно сочетание обучения, рассуждения и самокоррекции делает современные системы ИИ такими мощными.

Простой пример работы ИИ

Рассмотрим реальный пример, чтобы лучше понять описанный процесс: чат-бот ИИ для автоматических ответов на сообщения. Допустим, вы хотите создать чат-бота, который поддерживает клиентов и может естественно отвечать на вопросы на русском языке.

• Сбор данных: Вам нужен огромный объём диалоговых данных, чтобы обучить чат-бота понимать язык и уметь отвечать. Эти данные могут включать миллионы вопросов и типовых ответов из предыдущих клиентских обращений или собранные из интернета (форумы, соцсети), которые очищаются и структурируются. Каждый вопрос сопровождается правильным ответом (меткой) для обучения чат-бота.
• Обучение чат-бота: Вы выбираете языковую модель ИИ (например, большую нейронную сеть Transformer) и «читаете» ей весь собранный корпус диалогов. Модель учится связывать вопросы с подходящими ответами, осваивает естественный и плавный язык. Постепенно с каждой итерацией чат-бот улучшает способность понимать контекст и давать уместные ответы. Он учится, что когда клиент спрашивает «Я забыл пароль, что делать?», ответ должен объяснять, как восстановить пароль, а не уходить в сторону. Этот процесс похож на обучение нового сотрудника, который читает тысячи сценариев общения для освоения профессии.
• Ответ пользователю: После запуска чат-бота клиент вводит новый вопрос (которого бот ранее не видел). Чат-бот анализирует вопрос, извлекает основную идею (например, клиент спрашивает о восстановлении пароля) на основе изученных данных и генерирует подходящий ответ на основе накопленных знаний. Если обучение проведено хорошо, ответ будет естественным и точным, как будто его написал человек.
• Улучшение со временем: После каждого взаимодействия можно сообщать чат-боту, правильно ли он ответил (на основе отзывов клиентов или оценок сотрудников поддержки). Если ответы недостаточно хороши, данные взаимодействия добавляются в обучающий набор для следующей итерации улучшения. Благодаря этому чат-бот со временем становится всё более компетентным и точным. Это и есть цикл обратной связи, который помогает ИИ самоулучшаться.

Этот пример наглядно показывает, как ИИ в реальности «учится» и работает: извлекая знания из прошлого опыта для применения в будущих ситуациях. Независимо от задачи — классификация кошек и собак или ответы клиентам — базовый принцип остаётся тем же.

Как работает генеративный ИИ?

Одним из последних трендов в области ИИ стал генеративный ИИ (Generative AI) — системы, способные создавать новый контент — текст, изображения, звук, которых ранее не существовало. Как устроен генеративный ИИ и чем он отличается?

Фактически, генеративный ИИ также основан на глубоком обучении на огромных данных, но вместо простого прогнозирования или классификации модель обучается генерировать новый выходной контент на основе изученных шаблонов.

Возьмём, к примеру, большую языковую модель вроде ChatGPT: она обучена на миллиардах слов из книг, статей и сайтов, чтобы понять взаимосвязи между словами и предложениями. Это очень глубокая нейронная сеть (с десятками миллиардов параметров), способная предсказывать следующее слово в предложении.

При использовании вместо того, чтобы просто выбирать готовый ответ из памяти, ChatGPT создаёт новый ответ, выбирая каждое следующее слово на основе вероятностей, изученных во время обучения. В результате получается связный текст, отражающий стиль и язык обучающих данных, но с уникальным содержанием.

Иными словами, системы Generative AI, такие как ChatGPT или ИИ для создания изображений (Midjourney, DALL-E), работают, тщательно изучая «язык» своей области (человеческий язык, изображения, музыку и т.д.) и создавая новые продукты по запросу на основе полученных знаний. Они оснащены очень крупными моделями глубокого обучения — так называемыми фундаментальными моделями (foundation models) или большими языковыми моделями (LLM), обученными на огромных объёмах данных с помощью специальных алгоритмов (например, Transformer в обработке языка).

Это позволяет таким программам, как ChatGPT или Midjourney, создавать новый контент (текст, изображения, музыку и т.п.) на основе изученных знаний, а не просто выбирать готовый ответ. Например, если вы попросите «написать рассказ о кошке, которая умеет программировать», ChatGPT сгенерирует уникальный рассказ, опираясь на свои знания языка и множество прочитанных историй.

Особенность генеративного ИИ в том, что он не просто распознаёт или анализирует, а действительно создаёт в определённой степени. Конечно, это творчество основано на том, что ИИ уже изучил — он комбинирует и трансформирует знакомые шаблоны, создавая нечто новое. Результаты могут быть очень разнообразными и богатыми, что делает генеративный ИИ мощным инструментом для создания контента, дизайна, развлечений и многих других сфер.

>>> Нажмите, чтобы узнать больше о:

История становления и развития ИИ

Популярные виды искусственного интеллекта

В итоге, ИИ работает, обучаясь на опыте (данных), подобно тому, как человек учится на собственном опыте. Через процесс обучения машины постепенно обобщают знания из примеров данных и формируют модель для последующего применения.

Хотя под капотом могут использоваться разные алгоритмы — от простых деревьев решений до глубоких нейронных сетей с миллиардами параметров — общая цель ИИ остаётся выявлять скрытые закономерности для решения задач. Благодаря огромным объёмам данных и современной вычислительной мощности ИИ достиг впечатляющих успехов — от точного распознавания изображений и голоса до способности автоматически писать тексты и создавать изображения.

Надеемся, что благодаря этому объяснению у вас появилось более чёткое и наглядное понимание того, как ИИ «думает» и работает за экраном. ИИ перестал быть «чёрным ящиком» — это результат процесса обучения на данных и проб и ошибок, постоянного совершенствования, очень похожего на то, как мы, люди, осваиваем знания и навыки.

Следите за INVIAI, чтобы узнавать больше новых знаний об ИИ!