Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

Стадия 1. Разочарование

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Например, если вы хотите создать ИИ для видеоигр, то лучшим вариантом будет C++. Если же вы хотите построить модели глубокого обучения для прогностического анализа, то лучше использовать R. Кроме того, Python является гибким и наиболее удобным для начинающих языком программирования для задач ИИ.

В настоящее время существует несколько моделей ИИ, в том числе популярная ChatGPT, которая стала одной из ключевых систем ИИ, вызвавших интерес общественности и компаний к технологиям ИИ. Однако использование готовой системы искусственного интеллекта, подобной ChatGPT, может оказаться не самым эффективным решением для удовлетворения уникальных потребностей вашей организации.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

В этой статье мы рассмотрим, что потребуется вашей компании для создания системы искусственного интеллекта. Однако прежде чем мы расскажем о том, как создать ИИ, необходимо разобраться в различных типах искусственного интеллекта. Кроме того, существуют различные уровни возможностей искусственного интеллекта, которые следует учитывать перед началом работы с ним.

Мы уже объясняли, что общий и сверхинтеллект — это всего лишь гипотезы, когда речь идет об искусственном интеллекте. Как следствие, ваш ИИ должен будет что-то делать. Прежде чем приступать к написанию и проектированию алгоритмов машинного обучения, необходимо решить, что будет делать ваш ИИ.

Стадия 3. Развитие

В связи с этим растет интерес бизнеса к отказу от готовых решений в области ИИ, и все больше компаний рассматривают возможность создания собственной системы ИИ. Несмотря на то, что инициирование проекта по созданию ИИ для вашей организации может показаться недоступным, создание систем ИИ не так сложно, как вы думаете.

Обучение алгоритмов
Написать алгоритм недостаточно, необходимо также обучить его на собранных данных. Кроме того, для повышения точности модели ИИ может потребоваться получение дополнительных данных. В процессе обучения необходимо также корректировать алгоритмы для повышения их точности.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Прежде чем использовать данные для обучения системы искусственного интеллекта, их необходимо обработать и очистить. Очистка данных позволяет исправить или устранить ошибки в данных для повышения их качества. Использование качественных данных для обучения систем ИИ очень важно, иначе они не будут работать надежно.

Искусственный узкий интеллект
Искусственный узкий интеллект также называют слабым ИИ. Система слабого ИИ предназначена для выполнения конкретной задачи. Например, искусственным узким интеллектом считается система ИИ, созданная для обработки естественного языка, игры в шахматы, перевода языка, распознавания лиц, речи и т.д.

Получение данных
После определения проблемы, которую необходимо решить, следующим шагом будет получение обучающих данных. Получить качественные данные проще, чем внести улучшения в модель ИИ. Независимо от того, структурированные или неструктурированные данные у вас есть, после сбора обучающих данных их необходимо очистить.