Как работает ИИ?
ИИ работает, обучаясь на опыте (данных), так же, как люди учатся на опыте. В процессе обучения машины постепенно обобщают знания из примеров данных и формируют модели для последующего применения.
Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще появляется в нашей повседневной жизни — от рекомендаций фильмов на Netflix до беспилотных автомобилей, таких как у Waymo. Вы когда-нибудь задумывались как работает ИИ? За каждым умным приложением стоит процесс, который позволяет машинам учиться на данных и принимать решения.
В этой статье мы рассмотрим простое для понимания объяснение принципов работы ИИ, уделяя особое внимание системам машинного обучения, которые лежат в основе большинства современных ИИ.
ИИ «учится» и принимает решения на основе данных
В своей основе ИИ работает, обучаясь на данных. Вместо того чтобы программировать фиксированные правила для каждой ситуации, системы ИИ (особенно использующие машинное обучение) получают большие объёмы данных и автоматически обнаруживают шаблоны или скрытые правила в этих данных.
Затем они используют полученные знания, чтобы предсказывать или принимать решения при встрече с новыми данными. Этот процесс похож на то, как учатся люди: мы наблюдаем множество примеров, делаем выводы и применяем этот опыт в новых ситуациях.
Во время обучения система постепенно настраивает внутренние параметры, чтобы повысить точность. В результате ИИ формирует модель, способную распознавать, изображена ли на фото кошка или собака. При подаче нового (неизвестного) изображения модель предскажет, кошка это или собака, основываясь на изученном. Если предсказание неверно, ИИ можно дообучить (с помощью математических алгоритмов) для повышения точности в следующий раз.
Четыре ключевых шага процесса обучения ИИ
Проще говоря, процесс обучения и работы ИИ обычно включает следующие ключевые этапы:
Сбор данных (Ввод)
Сначала ИИ нужны входные данные для обучения. Данные могут быть в разных форматах: числа, текст, изображения, аудио и т.д., и обычно тщательно собираются и подготавливаются. Например, чтобы обучить ИИ распознавать кошек, нужно собрать десятки тысяч изображений кошек (и не кошек) и правильно их размечать.
Обучение модели (Обучение/Тренировка)
Далее наступает этап, когда машина учится на данных. Входные данные подаются в алгоритм обучения (алгоритм машинного обучения). Этот алгоритм ищет шаблоны или корреляции в данных и постепенно настраивает внутренние параметры для соответствия данным.
В случае искусственных нейронных сетей (распространённых в глубоком обучении) обучение означает настройку весов связей между нейронами через множество итераций. ИИ постоянно пытается предсказывать на обучающих данных и самокорректируется на основе разницы между своим предсказанием и реальным результатом (этот процесс называется обратным распространением ошибки в нейронных сетях).
Делание предсказаний/Результаты (Вывод)
После обучения у ИИ есть обученная модель. Теперь, когда он получает новые входные данные (которые ранее не видел), ИИ может применить изученную модель, чтобы делать предсказания или принимать решения.
- Модель ИИ, различающая кошек и собак, может посмотреть на новую фотографию и предсказать «это кошка» с определённой уверенностью
- ИИ, обученный на данных банковских транзакций, может предсказать, какие новые операции являются мошенническими
- Модель, обученная на медицинских данных, может предложить диагнозы для новых пациентов
Этот этап называется выводомприменяет полученные знания в реальных ситуациях.
Обратная связь и улучшение
Важной особенностью ИИ (особенно систем машинного обучения) является способность улучшать себя со временем. Если ИИ выдаёт результаты и получает обратную связь по точности (например, люди указывают, было ли предсказание правильным или ошибочным), он может корректировать модель для лучшего соответствия данным.
Возвращаясь к примеру с классификацией кошек и собак: если модель ошибается в некоторых случаях (например, путает собаку с кошкой), инженеры могут добавить больше данных по сложным случаям или изменить архитектуру/гиперпараметры модели, чтобы ИИ учился лучше. Благодаря таким постоянным обновлениям ИИ становится всё точнее и умнее со временем.
Системы ИИ работают, сочетая три основные возможности: обучение на данных, применение логики для вывода результатов и самокоррекцию ошибок. Во время обучения ИИ собирает и извлекает информацию из данных (создавая «знания»). Во время вывода ИИ использует полученные знания для обработки новых ситуаций и получения результатов. А через самокоррекцию ИИ постоянно совершенствует свою работу для повышения точности.
— Основные принципы работы ИИ
Это сочетание обучения, рассуждения и самокоррекции формирует мощь современных систем ИИ.
Простой пример, иллюстрирующий работу ИИ
Рассмотрим реальный пример, чтобы лучше показать описанный процесс: чат-бот ИИ, который автоматически отвечает на сообщения. Допустим, вы хотите создать чат-бота, который поддерживает клиентов и может естественно отвечать на вопросы на вьетнамском языке.
Сбор данных
Обучение чат-бота
Ответ пользователя
Улучшение со временем
Этот пример ясно показывает, как практический ИИ «учится» и работает: обучаясь на прошлых данных для применения в будущих ситуациях. Будь то классификация кошек и собак или ответы на вопросы клиентов, основной принцип остаётся тем же.
Как работает генеративный ИИ?
Недавним заметным трендом в ИИ является генеративный ИИ — системы ИИ, способные создавать новый контент, такой как текст, изображения или аудио, которого раньше не существовало. Так как же работает генеративный ИИ и чем он отличается?
Классификация и предсказание
- Распознаёт шаблоны
- Делает предсказания
- Классифицирует данные
- Выбирает из существующих вариантов
Создание контента
- Создаёт новый контент
- Генерирует текст, изображения, аудио
- Комбинирует изученные шаблоны
- Производит оригинальные результаты
Фактически, генеративный ИИ также основан на глубоком обучении на огромных данных, но вместо простого предсказания или классификации модель обучается генерировать новые результаты на основе изученных шаблонов.
Большие языковые модели
Возьмём пример большой языковой модели, такой как ChatGPT: эта модель обучена на миллиардах слов текста (книги, статьи, сайты), чтобы изучить связи между словами и предложениями.
- Десятки миллиардов параметров
- Предсказывает следующее слово в последовательности
- Создаёт плавные, контекстуальные ответы
Генераторы ИИ-искусства
Генераторы ИИ-искусства, такие как Midjourney и DALL-E, работают, глубоко изучая «язык» изображений и затем создавая новые визуальные продукты по запросу.
- Базовые модели, обученные на огромных наборах данных
- Архитектура Transformer
- Креативное создание контента
При использовании, вместо ответа заранее сохранёнными ответами, ChatGPT создаёт новые ответы, выбирая каждое следующее слово на основе изученных вероятностей. В результате получается связный текст, отражающий стиль языка из обучающих данных, но с полностью новым содержанием.
Это позволяет таким программам, как ChatGPT или Midjourney, генерировать новый контент (текст, изображения, музыку и т.д.) на основе изученных знаний, а не просто выбирать готовый ответ.
Особенность генеративного ИИ в том, что он не только распознаёт или анализирует, но и в некоторой степени создаёт. Конечно, это творчество всё ещё основано на том, чему ИИ научился — он комбинирует и трансформирует увиденные шаблоны, чтобы создать что-то новое. Но результаты могут быть очень разнообразными и богатыми, что делает генеративный ИИ мощным инструментом в создании контента, дизайне, развлечениях и многих других областях.
— Сила генеративного ИИ
Основные выводы
В итоге, ИИ работает, обучаясь на опыте (данных), так же, как люди учатся на опыте. В процессе обучения машины постепенно обобщают знания из примеров данных и формируют модели для последующего применения.
Обнаружение шаблонов
ИИ выявляет скрытые шаблоны в данных для эффективного решения задач
Непрерывное обучение
Системы совершенствуются через метод проб и ошибок, постоянно улучшая производительность
Практические применения
От распознавания изображений до автоматической генерации текста и создания искусства
Хотя базовые алгоритмы могут различаться — от простых деревьев решений до глубоких нейронных сетей с миллиардами параметров — общая цель ИИ заключается в обнаружении скрытых шаблонов, которые помогают решать задачи. Благодаря огромным данным и мощным вычислениям сегодня ИИ достиг впечатляющих результатов — от точного распознавания изображений и голоса до способности автоматически писать тексты и создавать искусство.
Следите за INVIAI, чтобы быть в курсе последних знаний об ИИ!
