Як працює штучний інтелект?
Штучний інтелект працює, навчаючись на досвіді (даних), так само як люди навчаються на власному досвіді. Під час процесу навчання машини поступово узагальнюють знання з прикладів даних і формують моделі для подальшого застосування.
Штучний інтелект (ШІ) все частіше з’являється у нашому повсякденному житті — від рекомендацій фільмів на Netflix до автомобілів з автопілотом, як у Waymo. Ви коли-небудь замислювалися як працює ШІ? За кожним розумним застосунком стоїть процес, який дозволяє машинам навчатися на даних і приймати рішення.
У цій статті ми розглянемо просте для розуміння пояснення принципів роботи ШІ, зосереджуючись особливо на системах машинного навчання, які є серцем більшості сучасних ШІ.
ШІ «навчається» і приймає рішення на основі даних
В основі ШІ працює, навчаючись на даних. Замість того, щоб програмувати фіксовані правила для кожної ситуації, системам ШІ (особливо тим, що використовують машинне навчання) надають великі обсяги даних, і вони автоматично виявляють патерни або приховані правила у цих даних.
Потім вони використовують отримані знання, щоб прогнозувати або приймати рішення при зустрічі з новими даними. Цей процес схожий на те, як навчаються люди: ми спостерігаємо багато прикладів, робимо висновки і застосовуємо цей досвід у нових ситуаціях.
Під час навчання система поступово налаштовує внутрішні параметри, щоб покращити точність. В результаті ШІ формує модель, здатну розпізнавати, чи є на зображенні кіт чи собака. Коли подається нове (не бачене раніше) зображення, модель прогнозує, чи це кіт чи собака, на основі отриманих знань. Якщо прогноз помилковий, ШІ можна донавчити (за допомогою математичних алгоритмів), щоб підвищити точність наступного разу.
Чотири ключові етапи процесу навчання ШІ
Простими словами, процес навчання і роботи ШІ зазвичай включає такі ключові етапи:
Збір даних (Вхідні дані)
Спершу ШІ потрібні вхідні дані для навчання. Дані можуть бути у різних формах: числа, текст, зображення, аудіо тощо, і зазвичай їх ретельно збирають і готують. Наприклад, щоб навчити ШІ розпізнавати котів, потрібно зібрати десятки тисяч зображень котів (і не котів) та відповідно їх позначити.
Навчання моделі (Навчання/Тренування)
Далі відбувається етап, коли машина навчається на даних. Вхідні дані подаються у алгоритм навчання (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 зв’язків між нейронами через багато ітерацій. ШІ постійно намагається прогнозувати на тренувальних даних і самокоригується на основі різниці між прогнозом і фактичним результатом (цей процес називається зворотним поширенням помилки у нейронних мережах).
Прогнозування/Отримання результатів (Виведення)
Після навчання ШІ має натреновану модель. Тепер, коли він отримує нові вхідні дані (яких раніше не бачив), ШІ може застосувати навчальну модель для прогнозування або прийняття рішень.
- Модель ШІ, що розрізняє котів і собак, може подивитися на нове фото і з певною впевненістю сказати «це кіт»
- ШІ, навчений на даних банківських транзакцій, може прогнозувати, які нові транзакції є шахрайськими
- Модель, навчена на медичних даних, може пропонувати діагнози для нових пацієнтів
Цей етап називається виведенням — ШІ застосовує набуті знання у реальних ситуаціях.
Зворотний зв’язок і покращення
Важливою особливістю ШІ (особливо систем машинного навчання) є здатність покращувати себе з часом. Якщо ШІ дає результати і отримує зворотний зв’язок щодо точності (наприклад, люди вказують, чи був прогноз правильним чи ні), він може налаштувати модель для кращої відповідності даним.
Повертаючись до прикладу класифікації котів і собак: якщо модель помиляється в деяких випадках (наприклад, плутає собаку з котом), інженери можуть додати більше даних про складні випадки або змінити архітектуру/гіперпараметри моделі, щоб ШІ навчився краще. Завдяки таким постійним оновленням ШІ з часом стає все точнішим і розумнішим.
Системи ШІ працюють, поєднуючи три основні можливості: навчання на даних, застосування логіки для виведення результатів і самокорекцію помилок. Під час фази навчання ШІ збирає і витягує інформацію з даних (створюючи «знання»). Під час фази виведення ШІ використовує набуті знання для роботи з новими ситуаціями і отримання результатів. А завдяки самокорекції ШІ постійно вдосконалює свою роботу для підвищення точності.
— Основні принципи роботи ШІ
Це поєднання навчання, мислення і самокорекції формує потужність сучасних систем ШІ.
Простий приклад, що ілюструє, як працює ШІ
Розглянемо приклад із реального життя, щоб краще проілюструвати описаний процес: чатбот ШІ, який автоматично відповідає на повідомлення. Припустимо, ви хочете створити чатбота, який підтримує клієнтів і може природно відповідати на запитання в’єтнамською мовою.
Збір даних
Навчання чатбота
Відповідь користувача
Покращення з часом
Цей приклад чітко показує, як практично ШІ «навчається» і працює: навчаючись на минулих даних, щоб застосовувати знання у майбутньому. Незалежно від того, чи класифікує він котів і собак, чи відповідає на запитання клієнтів, основний принцип залишається тим самим.
Як працює генеративний ШІ?
Останнім часом популярним трендом у ШІ став генеративний ШІ — системи, здатні створювати новий контент, наприклад текст, зображення чи аудіо, яких раніше не існувало. Отже, як працює генеративний ШІ і чим він відрізняється?
Класифікація та прогнозування
- Розпізнає патерни
- Робить прогнози
- Класифікує дані
- Вибирає з наявних варіантів
Створення контенту
- Створює новий контент
- Генерує текст, зображення, аудіо
- Комбінує вивчені патерни
- Виробляє оригінальні результати
Насправді генеративний ШІ також базується на глибокому навчанні на величезних даних, але замість просто прогнозування чи класифікації модель навчають генерувати нові результати на основі вивчених патернів.
Великі мовні моделі
Візьмемо приклад великої мовної моделі, як ChatGPT: ця модель навчена на мільярдах слів тексту (книги, статті, сайти), щоб вивчити зв’язки між словами і реченнями.
- Десятки мільярдів параметрів
- Прогнозує наступне слово в послідовності
- Створює плавні, контекстуальні відповіді
Генератори мистецтва ШІ
Генератори мистецтва ШІ, як Midjourney і DALL-E, працюють, глибоко вивчаючи «мову» зображень і потім створюючи нові візуальні продукти на замовлення.
- Фундаментальні моделі, навчанні на величезних наборах даних
- Архітектура Transformer
- Креативне створення контенту
При використанні замість відповіді з попередньо збережених варіантів ChatGPT створює нові відповіді, вибираючи кожне наступне слово на основі вивчених ймовірностей. Результат — плавний текст, що відображає стиль мови з тренувальних даних, але з абсолютно новим змістом.
Це дозволяє програмам, як ChatGPT чи Midjourney, генерувати новий контент (текст, зображення, музику тощо) на основі вивчених знань, а не просто вибирати готову відповідь.
Особливість генеративного ШІ в тому, що він не лише розпізнає чи аналізує, а й певною мірою створює. Звісно, ця творчість все ще базується на тому, що ШІ навчився — він комбінує і трансформує побачені патерни, щоб створити щось нове. Але результати можуть бути дуже різноманітними і багатими, що робить генеративний ШІ потужним інструментом у створенні контенту, дизайні, розвагах та багатьох інших сферах.
— Потужність генеративного ШІ
Основні висновки
Підсумовуючи, ШІ працює, навчаючись на досвіді (даних), так само як люди навчаються на досвіді. Через навчання машини поступово узагальнюють знання з прикладів даних і формують моделі для подальшого застосування.
Виявлення патернів
ШІ виявляє приховані патерни у даних для ефективного розв’язання задач
Безперервне навчання
Системи покращуються через спроби і помилки, постійно підвищуючи продуктивність
Практичні застосування
Від розпізнавання зображень до автоматичного створення тексту і мистецтва
Хоча базові алгоритми можуть відрізнятися — від простих дерев рішень до глибоких нейронних мереж з мільярдами параметрів — спільна мета ШІ полягає у виявленні прихованих патернів, які допомагають розв’язувати задачі. Завдяки величезним даним і потужним обчисленням сьогодні ШІ досяг вражаючих результатів — від точного розпізнавання зображень і голосу до здатності автоматично писати тексти і створювати мистецтво.
Слідкуйте за INVIAI, щоб бути в курсі останніх знань про ШІ!
