Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Стадия 1. Разочарование

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:

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.

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

Искусственный интеллект (ИИ) уже способен создавать высокореалистичное видео по голосовому запросу, общаться так, что его сложно отличить от человека, предсказывать поломки оборудования и находить оптимальные маршруты для доставки товаров из одной точки мира в другую. При этом в научной классификации современный ИИ, базирующийся на нейросетевых технологиях и машинном обучении, вполне официально называется «Слабым ИИ».

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 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:

Стадия 4. Азарт

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

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.

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:

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.

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.

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

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.