Как создать искусственный интеллект: все, что нужно знать

Методы и технологии обучения AI

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.

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.

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.

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.

Написание алгоритмов
Алгоритмы — это математические инструкции, которые указывают системе искусственного интеллекта, что делать и как улучшить ее работу. Суть ИИ-решения заключается в алгоритмах, на которых оно основано. Выбрав язык программирования и платформу, вы можете написать свои собственные алгоритмы.

Мы уже объясняли, что общий и сверхинтеллект — это всего лишь гипотезы, когда речь идет об искусственном интеллекте. Как следствие, ваш ИИ должен будет что-то делать. Прежде чем приступать к написанию и проектированию алгоритмов машинного обучения, необходимо решить, что будет делать ваш ИИ.

Как сделать свой ИИ самостоятельно: пошаговый план

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.

Например, если вы хотите создать ИИ для видеоигр, то лучшим вариантом будет C++. Если же вы хотите построить модели глубокого обучения для прогностического анализа, то лучше использовать R. Кроме того, Python является гибким и наиболее удобным для начинающих языком программирования для задач ИИ.

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:

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).

Определение проблемы
Первым шагом в разработке программного обеспечения с искусственным интеллектом является определение проблемы или задачи, которую он может решить. Например, ChatGPT помогает людям писать контент, а Dall-E — создавать уникальные изображения. Какую задачу будет решать ваш искусственный интеллект?

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.

Почему следует выбрать курсы GeekBrains

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.

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.

Развернуть
Если вы успешно построили и обучили свою модель, пришло время ее развертывания. Разумеется, необходимо следить за ее работой, чтобы убедиться, что она соответствует ожиданиям. Вероятно, со временем потребуется дополнительное обучение для повышения точности и производительности модели искусственного интеллекта.

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.

GeekBrains — это ведущая образовательная онлайн-платформа в русскоязычном пространстве. Над курсами GB работают опытные преподаватели, которые отлично разбираются в теории и могут похвастаться практическими достижениями, а значит, на личном опыте расскажут, как создают ИИ. Программа обучения построена таким образом, чтобы у пользователей оставалось время на работу и личную жизнь. Кроме того, GB поможет войти в профессию. Для этого площадка обеспечивает все условия:

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.

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.

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.