ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НЕ СУЩЕСТВУЕТ

…по крайней мере в той форме, в которой нам спекулятивно пытаются это преподнести научно-фантастические рассказы маркетологов. И дело в том, что темы о скорой замене людей искусственным интеллектом (ИИ), да и сам термин ИИ сейчас хорошо продаётся.

Если копнуть в историю развития нейронных сетей, можно найти что термин искусственный интеллект появился не сразу. Сначала ученые занимались созданием моделей, которые могли бы имитировать человеческий мозг и его способности к обучению и принятию решений. Основное внимание уделялось попыткам воспроизвести когнитивные функции, такие как восприятие, память и решение проблем. Интерес к искусственному интеллекту возрос после того, как первые эксперименты показали, что машины могут выполнять задачи, ранее считавшиеся исключительно человеческими, например играть в шахматы или переводить тексты.

Итак, что же такое искусственный интеллект?

ИИ, в современном понимании — это широкая область, включающая машинное обучение, нейронные сети и другие технологии, позволяющие машинам выполнять задачи, которые традиционно считались требующими человеческого интеллекта.

Давайте разбираться. Начнем с машинного обучения.

Машинное обучение — это как обучение человека, но вместо человека учится компьютер. Вместо того чтобы говорить компьютеру точно, что делать в каждой ситуации, мы показываем ему много примеров, и он сам учится на них.

Допустим, вы хотите научить компьютер распознавать фотографии кошек. В классическом программировании вы бы писали точные правила: если на фото уши такой формы, глаза там-то и там-то, то это кошка. Но это сложно и не всегда работает хорошо. В машинном обучении вы делаете по-другому. Вы даете компьютеру много фотографий, на некоторых из которых есть кошки, а на других нет. Компьютер сам анализирует эти фото, пытаясь найти закономерности, которые помогают ему понять, как выглядит кошка.

После обучения на этих примерах компьютер сможет распознавать кошек на новых фотографиях, даже если он их раньше не видел. Такой же принцип применяется и в других задачах: переводе текстов, распознавании речи и даже в играх. Мы не говорим компьютеру, как решать задачу шаг за шагом, а даем ему возможность самому учиться на примерах и делать выводы.

Именно это отличает машинное обучение от традиционного программирования, в котором разработчик написал бы детальные инструкции (код) указывающие компьютеру, как реагировать на каждую возможную ситуацию или входные данные (например, в программе для расчета налогов разработчик предусматривает все возможные сценарии и правила расчета).

Теперь о нейронных сетях.

Это особый тип моделей машинного обучения, вдохновленный работой человеческого мозга. Нейронные сети состоят из слоев искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию, передавая ее друг другу. Каждый нейрон в сети может принимать входные данные, обрабатывать их и передавать дальше. Нейронные сети особенно хороши в обработке сложной информации, такой как изображения, звук, текст.

Нейронные сети не стремятся точно копировать человеческий мозг. Они используют некоторые базовые идеи о том, как нейроны могут работать вместе, но аппаратное и программное обеспечение компьютеров совершенно иное. Основная цель — эффективно решать задачи, а не имитировать человеческий мозг. Хотя мы иногда используем принципы, похожие на работу человеческого мозга, для вдохновения при создании искусственного интеллекта, это скорее источник идей, а не строгая модель для копирования.

Ключевым моментом в работе нейронных сетей является обучение. При обучении сеть подстраивается под конкретную задачу, настраивая веса связей между нейронами на основе данных и заданной ошибки. Этот процесс требует больших объемов данных и значительных вычислительных ресурсов, но результатом является способность сети к обобщению и решению сложных задач, даже если они не были явно запрограммированы разработчиками.

Один из интересных моментов в нейронных сетях — они могут обучаться самостоятельно. Это называется "обучение без учителя", когда нейронная сеть сама находит закономерности и структуры в данных, не получая конкретных указаний, что именно искать. Например, если нейросети предоставить множество музыкальных композиций разных жанров без каких-либо меток, она может сама научиться распознавать различия между жанрами.

Важно отметить, что нейронные сети не "думают" как человек. Они не имеют сознания или понимания. Они просто очень хороши в нахождении закономерностей в данных и выполнении задач на основе этих закономерностей. Однако важно помнить, что они работают только настолько хорошо, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные плохие или предвзятые, то и результаты будут ненадежными.

С развитием компьютерных технологий нейронные сети становятся всё более мощными и способными решать всё более сложные задачи. Одно из важных направлений — это улучшение алгоритмов обучения. Ученые и инженеры постоянно работают над тем, чтобы сделать обучение более эффективным, быстрым и требующим меньше данных.

Ещё одно направление — это создание более сложных и многослойных сетей. Это как если бы в мозгу увеличивалось количество нейронов и связей между ними, что позволяет решать более сложные задачи. Например, такие сети могут лучше понимать естественный язык или создавать более реалистичные изображения.

Однако с увеличением сложности сетей возрастает и сложность их понимания и контроля. Поэтому исследуются методы, которые могли бы сделать работу нейронных сетей более прозрачной и понятной для людей. Это важно для того, чтобы мы могли доверять решениям, принятым с помощью искусственного интеллекта, и понимать, как они были приняты.

Именно поэтому такое большое внимание уделяется этическим аспектам использования нейронных сетей. Например, важно обеспечить, чтобы они не усиливали предвзятость или дискриминацию и чтобы их использование не нарушало конфиденциальность и права человека.

В будущем мы можем ожидать, что нейронные сети будут играть ещё более значительную роль в различных областях жизни. От автоматизации производства до персонализированной медицины, от умных городов до развлечений — потенциал применения этих технологий огромен. Однако для этого потребуется не только технологический прогресс, но и ответственное отношение к развитию и применению искусственного интеллекта.

В следующих постах будем говорить про большие языковые модели (про маленькие тоже поговорим) и разберемся почему chatGPT лучшая модель на данный момент (и так ли это)…