Как работают искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение

Что значит «поощрять» и «штрафовать» нейросеть?

Такое сравнение действительно часто используется. Нейронная сеть — это последовательность слоев, каждый из которых, в свою очередь, состоит из нейронов, и каждый выполняет свою роль. Есть нейроны (или структуры нейронов), которые учатся выделять важные элементы на изображениях, например шерсть у кошки или собаки; есть те, которые учатся делать выводы, исходя из выделенных элементов — например, если у животного длинные лапы, то, скорее всего, это собака. Эти нейроны объединяются в группы (слои), а они превращаются в единую искусственную нейронную сеть.

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Murf AI – революционное решение в сфере преобразования текста в речь. Реализован огромный инструментарий для создания качественного контента с отличной озвучкой. Есть свыше 100 голосовых актеров, поддержка 20+ языков и акцентов. Компании или блогеру не нужно тратить время, чтобы найти специалиста по озвучке, также можно существенно экономить бюджет на создание роликов. Доступны настраиваемые скорость, высота и другие параметры звука. Сервис подходит для подкастов, роликов для видеохостингов, рекламы и другого контента, нуждающегося в естественной речи с минимальными временными и финансовыми затратами.

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

Искусственный интеллект, особенно в проектах с потребностью быстрого принятия решений, должен адаптироваться под текущую ситуацию. Например, ИИ в интеллектуальных системах управления транспортом должен подстраиваться под текущие дорожные и даже погодные условия, а также продолжать обучаться для постепенного улучшения работы.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – это не программа или приложение, а наука, находящаяся на стыке кибернетики, программирования, математики, биологии и других направлений. В основе искусственного интеллекта лежит способность обучаться, принимать решения и осуществлять действия, аналогичные человеческим. Используются алгоритмы для обработки огромных массивов данных: в них выявляются закономерности, на базе которых принимаются решения или делаются выводы.

ИИ анализирует и интегрирует информацию, а также разные типы данных, полученные из многочисленных источников: в качестве примера – одновременно обрабатывает текст, видео и изображения. Дополнительно – объединение и использование знаний и методов из разных научных отраслей.

Основные принципы искусственного интеллекта

В 60 годах развитие продолжалось, техника становилась более мощной и доступной, что оптимизировало научные процессы. В этот период создавались экспертные системы, которые аккумулировали знания в определенной области, например, биологии или математике. Еще один прорыв – создание первого чат-бота ELIZA (общался на естественном языке), появление прототипов современных нейронных систем, которые учились выполнять простейшую классификацию, и языка LISP, ставшего основным в исследованиях AI.

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Виртуальный голосовой ассистент в смартфоне, сайты с подборками персональных рекомендаций, чаты и программы, пишущие тексты и создающие изображения, – все это создано с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. ИИ уже используется практически во всех сферах: выполняет рутинные и творческие задачи, повышает эффективность бизнес-процессов, делает технику и транспорт более автономными. Рассказываем, что такое искусственный интеллект, чем ИИ отличается от нейросетей, разбираем историю создания ИИ, основные принципы и лучшие наработки, которые уже можно использовать.

Чем больше мощность, тем быстрее и эффективнее протекает подготовка. Если проводится обучение нейронной сети, которая должна отличать изображения собак от котов, то возможность использования для обработки широкого набора картинок существенно ускорит процесс.

Суперинтеллект – еще одна теория: будет реализован в ИИ, который в любых задачах существенно превосходит возможности человека. Над вопросом создания суперинтеллекта постоянно ведутся споры в научном сообществе: как его контролировать, как заложить правило «не причинять вред людям», как ограничить возможности. Некоторые ученые считают, что супер ИИ будет невозможно сдерживать, что может повлечь за собой воплощение в реальность фильмов и книг о восстании машин.

Дальнейшие годы стали золотыми для развития искусственного интеллекта, его активно использовали в NASA для исследования космоса и далеких планет, внедряли в смартфоны и технологии самоуправляемых автомобилей, применяли в медицине, рекрутинге и других отраслях. В 2015 году появилась робот София (ее создала гонконгская компания) – она видит, демонстрирует эмоции, ведет диалоги и полностью имитирует другие действия человека с помощью ИИ. Кстати, всего через 2 года после разработки София стала подданной Саудовской Аравии, она активно путешествует по миру, дает интервью и встречается с известными личностями.

В теории — да. Но на практике мы сталкиваемся с большим количеством проблем, начиная от недостаточного количества данных для обучения, заканчивая невозможностью интерпретировать действия человека при решении такой же задачи. Получается, что невозможно построить алгоритм, который эти действия бы совершал. Хороший пример — автопилотируемый автомобиль. Научить машину держать полосу, входить в повороты и автоматически перестраивать маршрут, если на дороге ремонт, сравнительно несложно, потому что есть понимание, как вел бы себя человек (а значит, как должна вести себя машина) в таких ситуациях.

Искусственный интеллект часто используется в финансово-кредитном секторе, объясняя клиентам принятые решения. В качестве примера: подается заявка на ипотеку, ИИ оценивает кредитную историю и другие параметры, после чего формирует отказ. В этом случае он предоставляет информацию о причинах отказа, а сотрудники банка лишь осуществляют контроль над системой.