Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Стадия 3. Развитие

1. Эндрю Ын (Andrew Ng): профессор Стэнфордского университета, эксперт с мировым именем в области искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) и один из основателей образовательной платформы Coursera. Сейчас он ведущий исследователь ИИ в Baidu. Эндрю Ын является автором знаменитого курса по машинному обучению, который вы прямо сейчас можете пройти на упомянутой платформе, как это уже сделали 4 миллиона энтузиастов ИИ:

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 предпочитаете обработку естественного языка, то ваш выбор — NLTK. Это очень удобная библиотека, в которой есть всё, что нужно для обработки текстов, и не только. Это также ваш выбор, если вы изучаете компьютерную лингвистику или близкие предметы, такие как когнитивистика, информационный поиск и машинное обучение. Также может понадобиться Gensim — библиотека обработки естественного языка, предназначенная для тематического моделирования, то есть определения основных тем, которым посвящён текст. С её помощью также можно обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (такими как Word2Vec, FastText и т. д.) и создавать тематические модели текстов.

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

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:

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.

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.

2. Ян Гудфеллоу (Ian J. Goodfellow), исследователь МО, ранее работал в составе команды Google Brain, а сейчас отвечает за проекты машинного обучения в Apple Inc. В соавторстве с Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio) написал книгу «Глубокое обучение» (“Deep Learning Book”), которая обязательна к прочтению, если вы всерьез интересуетесь ИИ. В принципе, если даже вы прочитаете только её, то будете вполне осведомлены.

Стадия 5. Работа

5. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) – также лауреат премии Тьюринга 2018 года. Как и Йошуа Бенжио и Яна Лекуна, его называют «крестным отцом» искусственного интеллекта. Британец Джеффри Хинтон был одним из авторов знаменитой публикации 1986 года, в которой они предложили применять для тренировки многослойной нейронной сети метод обратного распространения ошибки. Он также был одним из создателей машины Больцмана. Сейчас Хинтон — один из вице-президентов компании Google и профессор-эмерит Торонтского университета.

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.

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:

4. Ян Лекун (Yann LeCun) – французский учёный, специалист по анализу данных, нейросетям и машинному обучению, также получивший премию Тьюринга в 2018 году. Достаточно упомянуть, что он был одним из создателей сверточных нейросетей (convolutional neural networks), которые являются сейчас краеугольным камнем компьютерного зрения. Также Лекун известен прорывными исследованиями в области распознания изображений. В настоящее время отвечает за ИИ в Facebook✴.

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.

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.

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.

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.