Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Кратко о программировании AI

Далеко не все правильно понимают, что скрывается за термином «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence). В сети встречаются объяснения, что ИИ — компьютер или система, способная думать и принимать разумные решения. Это не совсем верно. Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные решать сложные задачи, для которых требуется наличие человеческого интеллекта.

Комплексную методику используют в крупных проектах, поскольку требуется широкая и неоднородная база данных. Обучающая часть используется для получения базовых навыков, тестовая — для оценки качества и работоспособности, валидационная — для настройки гиперпараметров

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.

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.

Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.

Когда у новичка появляется первая мысль о создании AI и программировании в целом, глаза наполняются блеском. Сразу скажем, что все наши преподаватели прошли этот этап. Однако он заканчивается на грустной ноте, потому что начинающий разработчик сталкивается с тысячами страниц скучной теории, без которой создать ИИ невозможно.

Стадия 1. Разочарование

Во время обучения рекомендуется регулярно заниматься проверкой промежуточных результатов. В зависимости от качества материала качество работы AI может не только расти, но и падать. К примеру, недавно ChatGPT «отупел» в ходе общения с человеком, из-за чего потерял возможность правильно определять тип числа.

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.

Определение проблемы
Первым шагом в разработке программного обеспечения с искусственным интеллектом является определение проблемы или задачи, которую он может решить. Например, ChatGPT помогает людям писать контент, а Dall-E — создавать уникальные изображения. Какую задачу будет решать ваш искусственный интеллект?

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.

Искусственный интеллект — привлекательное и перспективное направление, которое приближает мир к фантастическим книгам и играм. Спектр применения AI широк. Они нужны в медицине, автомобилестроении, космосе, науке, поэтому специалист с навыками разработки ИИ — один из ключевых сотрудников IT-компании.

Разработчики AI должны стремиться к созданию этичной технологии, которая сделает человеческую лучше, а не добавит новые трудности и угрозы, включая захват мира, о котором уже много лет пишут фантасты. Терминатором управляет совершенный ИИ, до которого, конечно, далеко, но когда-то полет на самолете казался фантастикой.