Как создать искусственный интеллект

Нейронные сети

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.

«Контент, созданный искусственным интеллектом, может оказаться проблемным. При разработке законодательной базы для регулирования ИИ главное — найти разумный баланс между безопасностью и тем, чтобы не создать препятствий развитию технологии в целом. Для этого не следует пренебрегать уже накопленным международным опытом. Но еще важнее привлекать к созданию законодательной базы экспертов отрасли».

22 мая на площадке Конференции «ЦИПР-2024» Ассоциация РУССОФТ при поддержке Московского отделения Ассоциация юристов России провел сразу две сессии на тематику искусственного интеллекта, который проникает в наши жизни все больше. Не замечать ускоренные темпы развития цифровых технологий, в том числе при использовании ИИ, невозможно, а отрицать их повсеместное влияние на нас – недальновидно. Поэтому необходимо трезво оценивать перспективы ИИ и в кооперации с государством решать вопросы его регулирования, чтобы технологии не вышли из-под контроля.

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:

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.

Первой состоялась сессия «Контроль ИИ. Возможные модели и способы регулирования ИИ», где эксперты обсудили, как в мире уже решают эти вопросы, на чей опыт стоит обратить внимание и как сейчас обстоят дела в России с ИИ на законодательном уровне. Ведь достигнуть лидерства удастся тем странам, которые смогут в том числе на законодательном уровне найти оптимальный баланс между поддержкой ИИ и его ограничением.

Стадия 4. Азарт

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

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:

«Действующие нормы не дают однозначного ответа на вопрос, возникают ли авторские права на результаты деятельности ИИ. Я поддерживаю идею о скорейшем включении в гражданское законодательство определения ИИ и результатов его деятельности, а также вижу объективную необходимость скорейшего внесения изменений в нормы об авторских правах, так как действующие не дают однозначного ответа даже на самые основные вопросы, к примеру, возникают ли вообще авторские права на результаты деятельности ИИ. Если соответствующие поправки, учитывающие новые реалии, не будут приняты, то это приведет к социальной несправедливости и неконтролируемому увеличению числа споров по авторским правам».

«Задача поиска баланса между регулированием искусственного интеллекта и развитием инноваций актуальна для всех стран. Для России важно разработать такой подход, который обеспечит высокие позиции в уровне технологического развития в мире и при этом будет гарантировать безопасность экономики и общества от потенциальных опасностей, связанных с бесконтрольным использованием технологий. Мы понимаем, что ИИ всегда будет развиваться быстрее, чем за ним будут успевать регуляторы, поэтому нормативно-правовая база должна обладать высокой гибкостью и адаптивностью. Кроме того, исходя из всеобъемлющего влияния технологии на различные сферы жизни общества, для регулирования правовых и этических вопросов необходимо тесное межведомственное взаимодействие, сотрудничество государственных, общественных, правовых и технологических субъектов как на национальном, так и международном уровне».

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.

Подводя итоги сессий, их модератор Александр Журавлев, председатель Комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики МО АЮР, управляющий партнер юридической компании ЭБР, сооснователь образовательной платформы Moscow Digital School, отмечает важность консолидации всех игроков рынка для вывода ИИ-технологий в России в мировые лидеры:

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.

«Для нас принципиален вопрос ИИ и его потенциала — как движется, как регулируется, как продвигается в другие страны. Сейчас приходит понимание, что важно быть не пользователями ИИ, а лидерами, выводя свои разработки в дружественные регионы, ведь в ИИ выигрывает не тот, кто придумал решение, а тот, кто сумел его внедрить. Поэтому понимание того, как быстро, но безопасно внедрить — критически важный вопрос для лидерства. Нужно иметь профессиональный взгляд, который РУССОФТ сформирует сегодня и будет продвигать с позиции разработчиков».

Стадия 1. Разочарование

«Вопросы, связанные с правовым регулированием использования искусственного интеллекта, остаются одними из наиболее актуальных как в России, так и в мировом контексте. Несмотря на определенные тенденции в законодательстве и судебной практике, существует значительная неопределенность в толковании и применении правовых норм в этой области. Одним из ключевых вопросов является определение авторства при создании объектов искусственного интеллекта. Также важно уделить внимание вопросам дата-майнинга, особенно в контексте конфиденциальности данных и их использования. Проблемы, связанные с прямым воздействием искусственного интеллекта на повседневную жизнь, такие как дипфейки и кража данных для преступлений, требуют особого внимания. Использование искусственного интеллекта в важных областях, таких как судопроизводство и медицина, требует особого подхода. Хотя ИИ может предложить рекомендации, окончательное решение должно приниматься человеком, особенно в контексте судебной практики. Гармоничное сочетание технологий ИИ с человеческим рассмотрением контекста и этических аспектов является ключом успешного применения искусственного интеллекта».

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:

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.

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.

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.

Также спикерами сессии стали: Андрей Незнамов, управляющий директор Центра регулирования ИИ ПАО Сбербанк, Георгий Пчелинцев, партнер практики Nextons в области интеллектуальной собственности, ИТ и телекоммуникаций, Александр Савельев, к.ю.н., доцент факультета права НИУ ВШЭ, и Владимир Маслов, директор Департамента цифровых технологий ТПП РФ.

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.

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.