Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Обучение искусственного интеллекта построению

Этот способ также позволяет управлять формированием. Группа назначает конкретный автомобиль в роли ведущего, за которым следуют другие транспортные средства. Он указывает им цель по условному часовому циферблату (5 часов, 7 часов) и расстояние. Затем другие Водители запускают пользовательскую службу поддержки в своем Древе поведения. Она представляет собой функцию, которая работает на пользовательском тикрейте только при выполнении задачи в своей ветви Древа. Служба вычисляет идеальное местоположение и передает его поведению Преследование в CBS.

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.

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.

В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.

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:

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.

В системе контекстного управления вместо достижения собственного решения и получения результата модели поведения обеспечивают контекст выбранного ими решения. Таким образом, система обладает значительно большим количеством информации для принятия окончательного решения.

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.

Методы и технологии обучения AI

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.

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

Решение этих задач включало в себя несколько ключевых изменений: ИИ Водителя должен информировать ИИ своей Группы о факте обнаружения цели вместо того, чтобы находить и захватывать собственные цели. Группа в это время сохраняет список всех известных целей и может устанавливать приоритеты, а также назначать Водителям цели.

Как вы можете представить, этот процесс чрезвычайно прожорлив. Мы не могли запустить на уровень одновременно больше четырех автомобилей, работающих с помощью CBS, не уронив эффективность системы до момента, когда все становится бессмысленным. Такой метод был неприемлем.

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

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.