Что такое ИИ?

Системы ИИ потребляют огромные объемы данных и используют для их анализа когнитивные процессы, похожие на человеческие. ИИ-системы выявляют и классифицируют закономерности и используют их для выполнения задач или прогнозирования будущих результатов без непосредственного надзора или инструкций со стороны человека.

Например, генератор изображений, такой как Midjourney, который получает огромное количество фотографий, может научиться создавать «оригинальные» изображения на основе запросов, введенных пользователем. Аналогичным образом, чат-бот по обслуживанию клиентов, обученный работе с большими объемами текста, может научиться взаимодействовать с клиентами таким образом, чтобы имитировать настоящих операторов.

Хотя каждая система уникальна, программирование ИИ-модели обычно следует по одному шаблону:

1. Обучение: ИИ-модель получает огромные объемы данных и использует ряд алгоритмов для их анализа и оценки.
   
   
2. Рассуждение: ИИ-модель классифицирует полученные данные и определяет закономерности в них.
   
   
3. Дообучение: ИИ-модель пробует разные алгоритмы, узнает, какие из них наиболее успешны, и соответствующим образом корректирует свои действия.
   
   
4. Генерация: ИИ-модель использует полученные знания для выполнения порученных задач, принятия решений или создания музыки, текста или изображений.
   
   
5. Улучшение: наконец, ИИ-модель постоянно корректируется для повышения точности, эффективно «обучаясь» на своем опыте.

Большинство современных систем искусственного интеллекта используют различные методы и технологии для моделирования процессов человеческого интеллекта. Наиболее важными из них являются глубокое и машинное обучение. Термины машинное и глубокое обучение иногда используются взаимозаменяемо, но на самом деле это отдельные процессы в контексте обучения ИИ.

Машинное обучение использует алгоритмы для анализа, категоризации, сортировки, изучения и «осмысления» огромных объемов данных для создания точных моделей и прогнозирования результатов без необходимости в точных указаниях.

Глубокое обучение — это подкатегория машинного обучения, в ходе которого те же цели достигаются с использованием нейронных сетей, имитирующих структуры и функции человеческого мозга. Ниже мы подробнее рассмотрим обе эти концепции.

Существует четыре основных типа машинного обучения:

1. Обучение с учителем — ИИ получает тщательно отобранные данные и ищет в них закономерности.
   
   
2. Обучение с частичным привлечением учителя — ИИ обучается на небольшом известном и маркированном наборе данных, который затем применяется к большим, немаркированным и неизвестным наборам данных.
   
   
3. Обучение без учителя — ИИ учится на неизвестных, немаркированных и неклассифицированных наборах данных.
   
   
4. Машинное обучение с подкреплением — ИИ-модель изначально не обучалась на наборах данных, поэтому учится методом проб и ошибок и меняет поведение, пока результат не будет успешным.

Машинное обучение позволяет беспилотным автомобилям реагировать на изменения в окружающей среде достаточно эффективно, чтобы безопасно доставлять пассажиров в пункт назначения. Машинное обучение имеет самое широкое применение: от программ распознавания изображений и речи, машинных переводчиков, узкоспециализированных ИИ-агентов и интеллектуального анализа данных до обнаружения мошенничества с кредитными картами, диагностики заболеваний и рекомендаций постов в социальных сетях или товаров на маркетплейсах.

Глубокое обучение — это форма машинного обучения, основанная на использовании передовых нейронных сетей, то есть алгоритмов машинного обучения, которые имитируют функцию нейронов в головном мозге человека для выявления сложных закономерностей в больших наборах данных.

Например, даже маленькие дети отличают родителей от других взрослых, потому что их мозг за мгновение ока анализирует и сравнивает сотни уникальных или отличительных деталей, от цвета глаз и волос до мимики и черт лица.

Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга, анализируя тысячи и миллионы крошечных деталей в полученных данных, чтобы обнаруживать и распознавать в них более значимые закономерности. Системы генеративного ИИ, такие как OpenAI ChatGTP или генератор изображений Midjourney, например, используют глубокое обучение для приема и анализа большого количества изображений или текста, а затем на основе этих данных создают новый текст или изображения, которые похожи на исходные данные, но отличаются от них.