Содержание статьи
Что такое искусственный интеллект и как стать AI-разработчиком
Кибербезопасность
Однако в качестве инструмента для разработки игр, Python выглядит более полезным. В командах разработчиков игр очень важна мобильность кода — он должен быть легко передан, воспринят и понят членами команды разработчиков, от опытных до новичков, находящихся в разных местах физически.
Данные обучения (training data) помогают обучать нейронную сеть и улучшать её точность с течением времени. Когда алгоритмы обучения качественно настроены, они становятся прочным фундаментом ИИ, поскольку могут очень быстро классифицировать и кластеризовать данные – это позволяет существенно ускорить различные операции. Классификация нейронных сетей с примерами реализации здесь приводиться не будет, но отметим поисковый алгоритм Google – это, наверное, самая известная реализация нейронки; именно благодаря ей поисковик столь быстр и эффективен.
Алгоритмический воркфлоу построен таким образом, чтобы воспринимать и обрабатывать информацию в манере, напоминающей человеческий разум. Этот процесс, являющийся начальным состоянием программы ИИ, в дальнейшем применяется на набор данных, относящихся к решаемой проблеме.
Получив набор данных, алгоритм или модель ИИ распознает в них закономерности и пытается учиться на них. При выполнении второй итерации алгоритма на наборе данных он использует знания, полученные в ходе первой итерации, постепенно совершенствуясь в решении проблемы. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет определенной степени точности. Этот процесс называется обучением модели.
Чтобы убедиться, что модель ищет наиболее оптимальное решение, обычно рассчитывают так называемую “функцию стоимости”. Функция стоимости определяет, насколько эффективно алгоритм справляется с поставленной задачей, рассчитывая некоторый процент ошибки в конечном результате работы алгоритма.
После того как модель прошла обучение и научилась самостоятельно решать задачу, ее можно запустить в работу. Такой подход позволяет получить алгоритмы, точность и эффективность которых превосходит человеческий труд.
Языки, используемые для создания этих сложных алгоритмов ИИ, похожи на те, что применяются для создания других компьютерных программ. Однако в последнее время на первый план выходит концепция, известная как фреймворки. Фреймворки строятся на основе существующих языков программирования, но предоставляют уникальную функциональность, позволяющую создавать алгоритмы искусственного интеллекта.
На этом же сайте мы посмотрели, сколько зарабатывают AI-разработчики – от 150 до 400 тыс. руб. в зависимости от квалификации, опыта, должностных обязанностей, места и региона работы, а также сферы деятельности: Image Recognition, Video Analytics, Computer Vision и др.
TensorFlow — это библиотека на языке Python, разработанная компанией Google и предоставленная в открытом доступе. Библиотека используется для написания программ ИИ, использующих машинное обучение. Она также поддерживает реализацию нейронных сетей и составляет большую часть производственных ИИ-сервисов Google. TensorFlow широко используется многими специалистами в области ИИ благодаря возможности распараллеливания рабочих нагрузок и легкому масштабированию. Она активно поддерживается компанией Google и имеет развитое сообщество разработчиков.
В России профессия набирает популярность. На сайте по поиску работы Head Hunter в настоящий момент опубликовано почти 4000 вакансий, в которых требуется знание искусственного интеллекта. Наиболее востребованы специалисты с опытом 1-3 года в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Новосибирске и Краснодаре.
Что такое искусственный интеллект
ИИ применяется в разных сферах: продажи, финансы, производство, добыча полезных ископаемых, наука и т. д. Например, искусственный интеллект используется для поиска мошеннических схем среди огромного потока банковских транзакций. А также в качестве примера можно привести голосовых помощников Siri, Алиса, Олег, которые распознают и воспроизводят голос.
«Умные» системы анализируют огромные потоки данных для проактивного выявления уязвимостей, угроз и их минимизации, изучают модели поведения пользователей и маркируют подозрительные действия, анализируют финансовые транзакции, помогают в создании отчетов и т. д.
Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.
Разработка искусственного интеллекта — не такая уж и непонятная, как может показаться с первого взгляда, задача. В своей основе ИИ представляет собой последовательность алгоритмов, предназначенных для выполнения конкретной задачи. Алгоритм — это просто способ, с помощью которого пользователь указывает компьютеру, каким образом выполнять ту или иную задачу.
Например, можно написать короткий алгоритм для определения наибольшего из трех чисел. В этом алгоритме компьютеру предлагается сравнить все три числа между собой и вывести число, которое больше двух других. В свою очередь алгоритмы искусственного интеллекта — это более специализированный тип алгоритмов.
Когда речь идет об искусственном интеллекте, большее количество подобных алгоритмов объединяется для выполнения более сложных процессов. Однако некоторые алгоритмы ИИ позволяют компьютерам самообучаться и улучшать свои предыдущие результаты. Такой подход чаще всего называют машинным обучением.
Современный технологический ландшафт меняется с невероятной скоростью, и искусственный интеллект (ИИ, AI) сегодня является одним из его Эверестов. Он уже помогает нам в автоматизации различных задач и процессов: упрощает написание текстов и программного кода, генерирует изображения и видеоряды, консультирует нас по различным вопросам, помогает учить иностранные языки.
Для разработки алгоритмов ИИ сегодня могут использоваться различные универсальные и специализированные языки программирования, наиболее популярным из которых является универсальный Python. Python используется энтузиастами ИИ из-за его мощности и в то же время простому синтаксису, что делает язык одинаково доступным как для новичков, так и для опытных пользователей.
R, специальный язык программирования используемый для статистических вычислений, — также популярен для разработки алгоритмов ИИ. R хорошо подходит для современного ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, статистика является важной частью разработки модели ИИ, что делает его вторым, наиболее распространенным языком программирования для ИИ.
Кроме них, для программирования ИИ используются такие языки программирования, как C++ и Java. Эти языки используются в тех случаях, когда существует конкретная потребность, которая может быть решена только с их помощью. Другим популярным вариантом для программирования ИИ является Scala — объектно-ориентированный язык программирования.
Чтобы определиться с языком программирования ИИ предлагаем подробнее узнать о каждом из них.
Использование ИИ в IT
Многие студии используют движки для разработки игр, такие как Unreal, Unity или Lumberyard (или их сочетание), требующие определенной интеграции. Lisp пока не предлагает (насколько нам известно) простого подхода для работы с такими ограничениями или интеграциями. И хотя в некоторых вариантах есть определенные подвижки, этот язык все еще остается гораздо более сложным в использовании и поддержке.
Каждый слой нейросети состоит из узлов – искусственных нейронов. Каждый узел соединен с нейронами следующего слоя, причем каждый имеет свой вес и порог. На вход узла поступает определенное значение, которое подвергается воздействию веса, и если затем это значение превышает порог, данный узел «активируется» с помощью активационной функции, и результирующие данные направляются в следующий слой сети. Если исходное значение узла ниже порога, в следующий узел оно не попадает.
Кроме перечисленных выше языков, сегодня большую популярность приобретает Lisp. На вопрос о причинах этого Даниэль Вивона, генеральный директор UDX Interactive, отвечает: «Lisp и его разновидности — языки, предоставляющие программисту широкие возможности. Его растущая популярность является отражением зрелости области ИИ. Для крупных проектов, в которых имеются исследовательские группы или много опытных программистов в области ИИ, Lisp является отличным языком.
Многие популярные библиотеки также представлены на Java, например Deeplearning4j — библиотека с открытым исходным кодом, ориентированная на приложения глубокого обучения, и Neuroph — библиотека для построения нейронных сетей на Java. Java также обладает мощными возможностями для обработки данных, что позволяет полностью управлять пайплайном данных в корпоративной среде.
Кстати, средняя зарплата выпускников Kata через год — 221 000 рублей. Так что если ты планировал начать карьеру в IT, сейчас самое время. Переходи по ссылке и узнавай подробности.
ITVDN – это образовательная онлайн платформа, которая позволяет изучать программирование и IT, поэтому мы не могли пройти мимо темы перспективности профессии разработчика. Предлагаем окунуться в неё и вместе разобраться, чья литосферная плита будет сверху и кто возьмёт гору в этой борьбе: программисты или искусственный интеллект?
Scala, или «scalable language (масштабируемый язык)», — это универсальный язык, который был создан для усовершенствования Java, сохранив при этом его самую мощную особенность — JVM. Таким образом, Scala полностью совместим с Java. Код, написанный на Scala, полностью исполняется на Java, и наоборот. Scala обеспечивает взаимодействие со всей экосистемой JVM и даже имеет тот же синтаксис, что и Java.
Однако Scala имеет множество улучшений по сравнению с Java, наиболее существенным из которых является возможность одновременного выполнения множества операций. Это расширяет возможности распараллеливания тяжелых вычислительных операций, позволяя сократить общее время выполнения программы. Scala также имеет доступ ко всему набору библиотек для Java, что делает ее очевидным выбором для тех, кто уже работает на Java.