Как создать искусственный интеллект

Стадия 4. Азарт

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

Нейронные сети (или искусственные нейронные сети) представляют собой модели, вдохновленные биологическими нейронными сетями человеческого мозга. Они состоят из соединенных и взаимодействующих узлов, называемых «искусственными нейронами», которые обрабатывают информацию.

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума:

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область информатики, посвященную созданию компьютерных систем и моделей, способных выполнять задачи, требующие типично человеческого интеллекта. В отличие от человеческого интеллекта, искусственный интеллект стремится к созданию средств и систем, способных автоматизировать деятельность, обучаться на основе опыта и различать образы.

Искусственный интеллект — инновационная технология, которая предоставляет нам возможность решать самые сложные задачи и расширять наши познания. Это соединение машинного и человеческого интеллекта открывает перед нами новые горизонты и перспективы, которые могут изменить мир в лучшую сторону.

Прежде всего стоит отметить, что искусственный интеллект — это достаточно размытый термин, однозначного определения нет по сей день. В 1956 году, когда на научном семинаре в Дартмуте впервые прозвучало это словосочетание, в него вкладывалось значение, которое существенно отличалось от современного. В те годы искусственный интеллект рассматривался как некая сущность, которая сможет выполнять перевод текстов с одного языка на другой, производить распознавание объектов по фотографии или видеозаписи, понимать человеческую речь и соответственно на нее отвечать. Современный ИИ способен делать все вышеперечисленное. Однако чем больших успехов удавалось достичь, тем больше требований выдвигалось к ИИ.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) ― это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы, принимать решения или выполнять задачи без явного программирования для каждого конкретного случая.

Нейросети используются в машинном обучении для выполнения различных задач, включая классификацию образов, прогнозирование, распознавание речи и машинный перевод. Эти сети также имеют множество приложений в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях, где требуется извлечение сложных закономерностей из данных.

Обработка естественного языка

Чаще всего можно услышать, что искусственный интеллект подразумевает способность электронной вычислительной машины анализировать данные и принимать решения в соответствии с принципами, по которым функционирует человеческий мозг. Таким образом, от нейросети мы вправе требовать умения обучаться и применять свои знания на практике. Современный искусственный интеллект успешно справляется с этими задачами.

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

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.

В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.

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

Не секрет, что сегодня технологии развиваются с огромной скоростью. Искусственный интеллект (ИИ, AI) и нейронные сети еще не так давно были плодом воображения писателей-фантастов, а сегодня стали реальностью. С искусственным интеллектом можно решать множество задач, ведь он широко применяется в разных областях — медицине, тяжелой промышленности, маркетинге и других. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, нередко сами того не подозревая. Поскольку все больше компаний и предприятий внедряет ИИ в свою деятельность, спрос на высококвалифицированных специалистов в соответствующей сфере стремительно растет.

Методы и технологии обучения AI

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.

Если вы хотите профессионально работать над созданием ИИ, вы можете пройти обучение в GeekBrains. Вы научитесь создавать и обучать нейронные сети за 12 месяцев на 200+ реальных задачах, создадите ИИ, которые распознают изображения и лица, прогнозируют данные и генерируют текст. Выбрать свою программу обучения можно здесь .

К этой категории относят ботов в компьютерных играх, голосовых помощников и первые версии нейросетей. Особенность слабого AI — узкая специализация. Они не могут выйти за рамки скриптов и функций, которые были заложены разработчиком. Любая непредсказуемая ситуация поставит компьютер в тупик

Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ― это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка компьютерами. Используя техники машинного обучения и обработки больших данных, NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и взаимодействовать с человеческим языком на естественном уровне.

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.

Глубокое обучение (Deep Learning) ― это подраздел машинного обучения, фокусирующийся на использовании нейронных сетей с несколькими слоями для извлечения представлений из данных. В глубоком обучении компьютерная модель пытается обучаться представлять данные в иерархических уровнях абстракции, что позволяет модели в автоматическом режиме извлекать характеристики и сделать высококачественные прогнозы или принимать решения на основе сложных данных.