Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

Стадия 1. Разочарование

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

По мнению заместителя министра экономического развития Максима Колесникова, без серьезного научного фундамента в области ИИ России будет тяжело конкурировать на мировой арене. «В рамках базовой стратегии первой волны мы уже запустили 6 исследовательских центров по развитию искусственного интеллекта. Мы помогаем им с бюджетным финансированием, с созданием инфраструктуры, с оплатой труда команд, которые работают в этих центрах. А исследовательские центры в свою очередь берут на себя научные обязательства. Каждый такой центр в обязательном порядке публикует результаты своих исследований в журналах A*, и для нас это является сильной метрикой того, что эти исследования востребованы в мире. Вторая составляющая центров — это их бизнес-партнеры и индустриальные заказчики, которые также участвуют в финансировании исследовательских центров, но уже для решения прикладных задач», — отметил в своем выступлении Колесников. Еще одним фактором, который может повысить конкурентоспособность российских разработчиков ИИ, является регуляторика, считает руководитель лаборатории машинного интеллекта «Яндекса » Александр Крайнов. «Когда-то я считал, что для успешного развития ИИ нужны лишь талантливые люди. Потом с развитием больших языковых моделей стало понятно, что нужно и «железо». Но ИИ-сервисы взрослеют, приходят в реальную жизнь, и появляется третий ингредиент — регуляторика, которая не запрещает это все делать. Сейчас во многих странах мира на волне популизма и других факторов появляется много законодательных ограничений, которые по факту тормозят там развитие ИИ. А у нас с этим все довольно хорошо, и если все будет продолжаться как есть, то это наш шанс. Мы на этом можем довольно много выиграть у наших конкурентов», — заключил Крайнов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Получение данных
После определения проблемы, которую необходимо решить, следующим шагом будет получение обучающих данных. Получить качественные данные проще, чем внести улучшения в модель ИИ. Независимо от того, структурированные или неструктурированные данные у вас есть, после сбора обучающих данных их необходимо очистить.

Искусственный общий интеллект
Искусственный интеллект общего назначения также называют сильным ИИ. Система сильного ИИ может выполнить любую интеллектуальную задачу, которая под силу человеку. Сильные системы ИИ являются лишь гипотетическими. Ни один искусственный интеллект не способен сравниться с человеком по уровню интеллекта и умению решать задачи.

В настоящее время существует несколько моделей ИИ, в том числе популярная ChatGPT, которая стала одной из ключевых систем ИИ, вызвавших интерес общественности и компаний к технологиям ИИ. Однако использование готовой системы искусственного интеллекта, подобной ChatGPT, может оказаться не самым эффективным решением для удовлетворения уникальных потребностей вашей организации.

Стадия 2. Принятие

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

В связи с этим растет интерес бизнеса к отказу от готовых решений в области ИИ, и все больше компаний рассматривают возможность создания собственной системы ИИ. Несмотря на то, что инициирование проекта по созданию ИИ для вашей организации может показаться недоступным, создание систем ИИ не так сложно, как вы думаете.

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Прежде чем использовать данные для обучения системы искусственного интеллекта, их необходимо обработать и очистить. Очистка данных позволяет исправить или устранить ошибки в данных для повышения их качества. Использование качественных данных для обучения систем ИИ очень важно, иначе они не будут работать надежно.

Искусственный сверхинтеллект
Если искусственный интеллект общего назначения был лишь гипотетическим, то системы сверхинтеллекта — еще более гипотетическими. Теоретически искусственный сверхинтеллект должен превосходить человеческий во всех возможных аспектах.

Знаменитый французский ученый в области машинного обучения, компьютерного зрения и вычислительной нейробиологии Ян Лекун считает, что разработка AGI должна фокусироваться на способности ИИ не просто выполнять сформулированную человеком задачу, а самостоятельно достигать поставленной перед ним цели. Схожую точку зрения, выступая на форуме «Открытые инновации», высказал и руководитель центра прикладного искусственного интеллекта «Сколтеха» и ведущий научный сотрудник института искусственного интеллекта (AIRI) Евгений Бурнаев. «Над определением, что такое AGI, сломалась не одна тысяча копий. Я предпочитаю отталкиваться от способа решения сложных инженерных задач. Обычно они решаются так: большая задача декомпозируется на множество небольших, и человек, используя различные инструменты, последовательно решает их одну за другой, приближаясь решению общей. А хотелось бы так — есть, например, какая-то сложная задача по проектированию, человек ставит перед ИИ высокоуровневую цель, и машина самостоятельно или взаимодействуя с человеком достигает ее и получает результат, который человека удовлетворяет. Речь идет о создании так называемых когнитивных архитектур. Вероятно, такой ИИ можно будет назвать общим», — считает Бурнаев. Вместе с тем, любая разработка ИИ требует больших вычислительных мощностей, и недавно сторонник увеличения размера нейросетей и глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что миру нужно больше вычислительной инфраструктуры для искусственного интеллекта. То есть, больше мощностей, больше энергии, больше центров обработки данных. Более того, по его мнению, нужно построить фабрики, специально предназначенные для производства чипов для работы с ИИ. Такой проект Альтман оценил в 5-7 трлн долларов и начал искать инвесторов для этого проекта. Эта сумма в 12-18 раз больше доходной части бюджета РФ в 2024 году. И независимо от того, найдет Альтман эти деньги или нет, такие инвестиции в «железо», какие делают OpenAI, Microsoft, Google, и другие BigTech гиганты, в России не может себе позволить ни бизнес, ни госструктуры.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда вы больше знаете о том, что такое искусственный интеллект и каковы его возможности, полезно понять, какие этапы включает в себя создание решения на основе искусственного интеллекта.
Важнейшими этапами создания искусственного интеллекта являются следующие:

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

Фреймворки также предлагают шаблоны и руководства, которые помогут вашей команде создавать нейронные сети и другие прогностические модели. Scikit, Pytorch и Tensorflow — наиболее популярные фреймворки и библиотеки для разработки моделей машинного обучения.

В этой статье мы рассмотрим, что потребуется вашей компании для создания системы искусственного интеллекта. Однако прежде чем мы расскажем о том, как создать ИИ, необходимо разобраться в различных типах искусственного интеллекта. Кроме того, существуют различные уровни возможностей искусственного интеллекта, которые следует учитывать перед началом работы с ним.

Обучение алгоритмов
Написать алгоритм недостаточно, необходимо также обучить его на собранных данных. Кроме того, для повышения точности модели ИИ может потребоваться получение дополнительных данных. В процессе обучения необходимо также корректировать алгоритмы для повышения их точности.

Однако такой оценочный термин говорит не о скромных возможностях актуальных ИИ-решений, а об огромном потенциале того, что называют «Общим искусственным интеллектом». Границы его возможностей пока не видят даже самые смелые визионеры. Во многом это связано с тем, что само понятие «Общий искусственный интеллект», в международной терминологии Artificial General Intelligence (AGI) окончательно не сформировалось. Пока ни ведущие международные, ни российские эксперты и ученые не могу дать единого определения AGI. Более того, даже стратегия и тактика движения в сторону AGI у разработчиков, компаний и исследователей ИИ разная. Соучредитель и генеральный директор компании Anthropic Дарио Амодей считает, что масштабирование уже существующих ИИ-систем рано или поздно приведет к переходу количества в качество. Схожей позиции придерживаются и Сэм Альтман и Илья Суцкевер из OpenAI (мирового лидера в области ИИ).