Штучний інтелект (AI) дедалі частіше з’являється у нашому житті — від рекомендацій фільмів на Netflix до автономних автомобілів компанії Waymo. Чи замислювалися ви коли-небудь, як працює AI? За кожним розумним застосунком стоїть процес, у якому машина навчається на даних і приймає рішення.

У цій статті ми просто і зрозуміло розглянемо принцип роботи AI, особливо зосередившись на системах машинного навчання (machine learning), які є серцем більшості сучасних AI.

AI «навчається» і приймає рішення на основі даних

В основі лежить те, що AI працює, навчаючись на даних. Замість того, щоб бути запрограмованим на фіксовані відповіді у всіх ситуаціях, системи AI (особливо ті, що використовують машинне навчання) отримують велику кількість даних і самостійно шукають патерни або приховані закономірності у цих даних.

Потім вони використовують набуті знання, щоб прогнозувати або приймати рішення при зустрічі з новими даними. Цей процес схожий на те, як люди навчаються: ми спостерігаємо багато прикладів, робимо висновки і застосовуємо їх у нових ситуаціях.

Наприклад, щоб навчити AI розрізняти зображення котів і собак, збирають тисячі фотографій котів і собак та позначають їх (наприклад, це кіт, а це собака). Алгоритм AI аналізує цю величезну базу, щоб знайти характерні ознаки, які допомагають відрізнити кота від собаки — це можуть бути вуса у кота, форма морди тощо. Під час навчання система поступово налаштовує внутрішні параметри, щоб покращити точність розпізнавання.

В результаті AI створює модель, яка може визначати, де кіт, а де собака. Коли подається нове (раніше не бачене) зображення, модель прогнозує, чи це кіт чи собака, базуючись на вивченому. Якщо прогноз помилковий, AI можна відкоригувати (на основі алгоритму навчання) для підвищення точності в майбутньому.

У спрощеному вигляді процес навчання і роботи AI зазвичай включає основні етапи:

• Збір даних (Input)

Спершу AI потрібні вхідні дані для навчання. Дані можуть бути різного типу: числові, текстові, зображення, звук тощо, і зазвичай їх ретельно збирають і готують. Наприклад, щоб навчити AI розпізнавати котів, збирають десятки тисяч фотографій котів (і не котів) з відповідними позначками. Якість і кількість даних на цьому етапі дуже важливі — чим більше і різноманітніше дані, тим краще навчається AI.

• Навчання моделі (Learning/Training)

Далі відбувається етап навчання машини на даних. Вхідні дані подаються в алгоритм машинного навчання. Цей алгоритм шукає патерни або кореляції у даних і поступово налаштовує внутрішні параметри для кращого узгодження з даними.

У випадку штучних нейронних мереж (поширених у глибокому навчанні) навчання означає налаштування ваг (weights) зв’язків між нейронами через багато ітерацій. AI постійно робить прогнози на навчальних даних і самокоригується на основі різниці між прогнозом і фактичним результатом (цей процес називається зворотним поширенням помилки — backpropagation).

Важливо, що на цьому етапі AI навчається на досвіді (прикладах), подібно до учня, який тренується на вправах: робить помилки, робить висновки і коригує дії.

• Прогнозування/виведення результату (Inference)

Після навчання AI має навчену модель. Тепер, отримавши нові вхідні дані (яких раніше не бачив), AI може застосувати модель для прогнозування або прийняття рішення.

Наприклад, після навчання модель AI, що розрізняє котів і собак, може подивитися на нове зображення і з певною ймовірністю сказати «це кіт». Аналогічно, AI, навчений на банківських транзакціях, може прогнозувати, чи є нова транзакція шахрайською; або модель, навчена на медичних даних, може запропонувати діагноз для нового пацієнта. Цей етап називають виведенням (inference) — AI застосовує набуті знання на практиці.

• Корекція та покращення (Feedback & Improvement)

Важливою особливістю AI (особливо систем машинного навчання) є здатність самовдосконалюватися з часом. Якщо AI дає результат і отримує зворотний зв’язок щодо точності (наприклад, людина вказує, чи був прогноз правильним), він може коригувати модель для кращої відповідності.

Повертаючись до прикладу з котами і собаками: якщо модель помиляється в деяких випадках (наприклад, плутає собаку з котом), інженери можуть додати більше даних про складні випадки або налаштувати архітектуру/гіперпараметри моделі, щоб AI навчився краще. Завдяки постійному оновленню AI стає дедалі точнішим і розумнішим з часом.

Цей процес схожий на те, як ви виправляєте помилки у домашньому завданні за порадами вчителя і робите висновки на майбутнє. Для деяких спеціалізованих AI-систем (наприклад, підкріплювальне навчання у іграх) самокорекція відбувається безперервно під час роботи: AI пробує дії, уникає помилок і закріплює успішні стратегії.

Загалом, системи AI працюють, поєднуючи три основні здібності: навчання на даних, логічне виведення результатів і самокорекцію. На етапі навчання AI збирає і витягує інформацію з даних (створюючи «знання»).

На етапі виведення AI використовує набуті знання для обробки нових ситуацій і прийняття рішень. А завдяки самокорекції AI постійно вдосконалює свою роботу, підвищуючи точність. Саме поєднання навчання, логіки і самовдосконалення робить сучасні AI-системи потужними.

Простий приклад роботи AI

Розглянемо реальний приклад для кращого розуміння процесу: чат-бот AI, що автоматично відповідає на повідомлення. Припустимо, ви хочете створити чат-бота для підтримки клієнтів, який природно відповідає на запитання українською мовою.

• Збір даних: Вам потрібна величезна база діалогів, щоб навчити чат-бота розуміти мову і відповідати. Ці дані можуть містити мільйони запитань і зразків відповідей з попередніх розмов служби підтримки або з інтернету (форумів, соцмереж), які очищають і структурують. Кожне запитання супроводжується правильною відповіддю (міткою) для навчання чат-бота.
• Навчання чат-бота: Ви обираєте модель AI для обробки мови (наприклад, велику нейронну мережу Transformer) і даєте їй «прочитати» всю зібрану базу діалогів. Модель вчиться зв’язувати запитання з відповідями, освоює природну мову. З часом чат-бот покращує здатність розуміти контекст і давати доречні відповіді. Він навчається, що коли клієнт питає «Я забув пароль, що робити?», відповідь має містити інструкції з відновлення, а не відволікати. Цей процес схожий на те, як новий співробітник вивчає тисячі сценаріїв обслуговування.
• Відповідь користувачу: Коли чат-бот запущений, клієнт вводить нове запитання (якого чат-бот раніше не бачив). Чат-бот аналізує запитання, виділяє основний зміст (наприклад, клієнт питає про забутий пароль) на основі вивченого і генерує відповідь, використовуючи накопичені знання. Якщо навчання було якісним, відповідь буде природною і точною, як написана людиною.
• Покращення з часом: Після кожної взаємодії можна повідомити чат-боту, чи була відповідь правильною чи ні (на основі відгуків клієнтів або оцінок співробітників). Якщо відповідь була неякісною, ці дані додають до навчальної бази для наступного оновлення. Завдяки цьому чат-бот постійно вдосконалює свої знання і відповіді. Це і є цикл зворотного зв’язку, що допомагає AI самовдосконалюватися.

Цей приклад чітко ілюструє, як AI на практиці «навчається» і працює: вивчає минулі дані, щоб застосувати знання у майбутньому. Незалежно від того, чи це класифікація котів і собак, чи відповіді клієнтам, базовий принцип однаковий.

Як працює генеративний AI?

Останнім часом особливої популярності набув генеративний AI (Generative AI) — системи, які можуть створювати новий контент, як-от текст, зображення, звук, яких раніше не існувало. Як працює генеративний AI і чим він відрізняється?

Насправді генеративний AI також базується на глибокому навчанні на величезних обсягах даних, але замість прогнозування чи класифікації модель навчають генерувати новий вихідний контент на основі вивчених патернів.

Наприклад, великі мовні моделі, як ChatGPT, навчаються на трильйонах слів тексту (книги, статті, сайти), щоб зрозуміти зв’язки між словами і реченнями. Їхня структура — це глибока нейронна мережа з десятками мільярдів параметрів, здатна прогнозувати наступне слово у реченні.

При використанні замість того, щоб просто відтворювати збережені відповіді, ChatGPT створює нові відповіді, вибираючи кожне наступне слово на основі ймовірностей, які він вивчив. В результаті виходить плавний текст, що відображає стиль мови з навчальних даних, але з унікальним змістом.

Інакше кажучи, системи Generative AI, як ChatGPT або AI для створення зображень (Midjourney, DALL-E), працюють, ретельно вивчаючи «мову» своєї сфери (людську мову, зображення, музику) і створюють нові продукти за запитом на основі набутих знань. Вони оснащені величезними моделями глибокого навчання — так званими фундаментальними моделями (foundation models) або великими мовними моделями (LLM), навченими на колосальних обсягах даних за допомогою спеціальних алгоритмів (наприклад, Transformer у обробці мови).

Це дозволяє програмам на кшталт ChatGPT або Midjourney створювати новий контент (текст, зображення, музику) на основі вивчених знань, а не просто вибирати готову відповідь. Наприклад, якщо ви попросите «написати історію про кота-програміста», ChatGPT використає свої знання про мову і безліч прочитаних історій, щоб створити абсолютно новий текст за вашим запитом.

Особливість генеративного AI в тому, що він не лише розпізнає чи аналізує, а й фактично творить у певному сенсі. Звісно, ця творчість базується на тому, що AI вже вивчив — він комбінує і трансформує знайдені патерни, створюючи щось нове. Але результат може бути дуже різноманітним і багатим, що робить генеративний AI потужним інструментом у створенні контенту, дизайні, розвагах та інших сферах.

>>> Клікніть, щоб дізнатися більше про:

Історія становлення та розвитку штучного інтелекту

Поширені типи штучного інтелекту

Підсумовуючи, AI працює, навчаючись на досвіді (даних), подібно до того, як людина навчається на власному досвіді. Через процес навчання машини поступово узагальнюють знання з прикладів даних і формують модель для подальшого застосування.

Хоч алгоритми можуть бути різними — від простих дерев рішень до глибоких нейронних мереж з мільярдами параметрів — спільна мета AI полягає в тому, щоб знайти приховані закономірності, які допомагають розв’язувати завдання. Завдяки величезним обсягам даних і потужним обчислювальним ресурсам сьогодні AI досяг вражаючих результатів — від точного розпізнавання зображень і голосу до здатності автоматично писати тексти і створювати зображення.

Сподіваємося, що цей огляд допоміг вам отримати чітке і наочне уявлення про те, як AI «мислить» і працює за лаштунками. AI вже не є «чорною скринькою» — це результат процесу навчання на даних і проб і помилок, що постійно вдосконалюється, дуже схожий на те, як ми, люди, набуваємо знань і навичок.

Слідкуйте за INVIAI, щоб отримувати більше нових знань про AI!