Сегодня мы раскроем тайны искусственного интеллекта, исследуя увлекательный мир больших языковых моделей, машинного обучения, нейронных сетей и многого другого.
Прежде чем мы углубимся в эту тему, давайте вспомним, что нам уже известно:
- Искусственный интеллект (ИИ) — это создание умных машин, которые могут имитировать человеческое мышление и решать проблемы.
- Эта технология приводит к появлению приложений, которые могут помочь нам в различных повседневных задачах, от планирования питания до маркетинга по электронной почте. Теперь мы собираемся точно узнать, как работает искусственный интеллект.
НЕ ЛЮБИТЕ ЧИТАТЬ? Вместо этого посмотрите наш видеоурок:
Мощное трио искусственного интеллекта: LLM, ML и нейронные сети
ИИ — это не просто одна технология, а три технологии, работающие вместе:
- LLM (большая языковая модель): так мы учим машины мыслить логически, как Шерлок Холмс, разгадывающий тайны. Всё дело в принятии разумных решений на основе анализа огромных массивов языковых данных.
- ML (машинное обучение): представьте, что ваш компьютер учится на собственном опыте, как вы учитесь на своих ошибках. MLL — это процесс, в ходе которого компьютеры со временем становятся умнее с помощью таких методов, как метод проб и ошибок.
- Нейронная сеть: она немного похожа на проводящие пути вашего мозга — сложную сеть узлов, которая помогает компьютерам распознавать закономерности, например, отличать кошку от собаки на картинке.😺🐶
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, в игру вступают и другие технологии, такие как обработка естественного языка, генеративные предварительно обученные трансформеры (GPT) и вариационные автокодировщики, которые используются в продвинутой форме ИИ, называемой генеративным ИИ, или Gen AI.
По сути, такие приложения, как ChatGPT и DALL-E, используют ИИ нового поколения, чтобы становиться умнее и креативнее по мере того, как мы их используем.
Большая языковая модель (LLM): Логика и рассуждения искусственного интеллекта
В повседневной жизни вам может хотеться, чтобы ваши коллеги, друзья, члены семьи — и особенно ваши дети — чаще пользовались логикой.
ИИ использует большую языковую модель (LLM) для логических рассуждений, что помогает ему решать проблемы и принимать решения. LLM помогает научить компьютер разгадывать тайны, как ведущего детектива в телесериале о раскрытии преступлений.
Чтобы понять, что нужно для разработки таких продвинутых возможностей, представьте, что ИИ — это ребёнок, который не умеет логически мыслить. Разработчикам и инженерам пришлось учить его.
Машины с удивительной лёгкостью усваивают то, чему мы их учим. Когда вы говорите об искусственном интеллекте, основанном на правилах и использующем большую языковую модель, компьютеры следуют набору правил, как в настольной игре.
Например, если вы создаёте чат-бота, вы устанавливаете правила, по которым он будет отвечать на разные вопросы. «Если спросят о погоде, расскажите прогноз!»
Некоторые программы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, имеют широкую направленность. Это означает, что они могут быстро стать экспертами практически в любой области.
С другой стороны, другие программы ИИ считаются «экспертными системами». Они созданы для имитации человеческого опыта в определённой области. Они могут диагностировать заболевания, устранять технические неполадки и даже рекомендовать идеальный рецепт ужина.
Машинное обучение:открытые методы обучения, самообучения и адаптации
Машинное обучение — это основа ИИ, позволяющая компьютерам учиться на собственном опыте. Представьте, что вы учите робота танцевать, снова и снова показывая ему танцевальные движения.
Существует три разновидности машинного обучения:
- Обучение под руководством: это похоже на дрессировку собаки. Вы говорите компьютеру, что правильно, а что нет, и он учится под вашим руководством. 🐕
- Обучение без учителя: здесь компьютер самостоятельно изучает данные, находя скрытые закономерности и группировки без каких-либо указаний. Это похоже на то, как если бы ребёнок играл с конструктором «Лего» и открывал для себя новые формы.
- Обучение с подкреплением: это самое интересное! Это похоже на обучение ребёнка езде на велосипеде. Компьютер принимает решения и учится на их последствиях. Если он падает, то понимает, что не стоит делать это снова! 🚴
Машинное обучение повсюду. От фильтров спама, которые очищают ваш почтовый ящик, до Netflix, который рекомендует вам следующий сериал для просмотра, — машинное обучение творит чудеса.
Чем больше данных мы передаём машинному обучению, тем умнее оно становится. Таким образом, когда ваш фитнес-трекер запоминает ваши тренировки, это происходит благодаря машинному обучению.
Нейронные сети: Мозги, стоящие за Магией
Поскольку мы считаем машинное обучение основой ИИ, логично предположить, что нейронная сеть — это мозг, верно?
Представьте себе следующее: нейронная сеть — это виртуальный мозг, состоящий из мельчайших взаимосвязанных элементов, называемых нейронами, которые функционируют как эксперты по принятию решений, каждый со своей специализацией. Некоторые из них хорошо распознают узоры и формы, другие отлично понимают язык, и так далее.
Способ, которым эта нейронная сеть обучается и становится все более и более интеллектуальной, заключается в том, что мы загружаем в нее объемы данных. Например, мы можем показывать ей миллионы фотографий кошек, пока она не станет экспертом по кошкам. После дрессировки он может распознавать кошек на фотографиях, которых никогда раньше не видел.
Если вам нужна метафора, которая поможет лучше понять это, вот вам отличная: нейронные сети состоят из слоёв, как сэндвич. Каждый слой изучает что-то новое: первый может распознавать края, второй — формы, а последний определяет, кошка это или собака.
Когда мы объединяем несколько таких слоёв, мы получаем глубокое обучение — ещё один популярный термин, о котором вы, возможно, слышали, когда речь заходит об искусственном интеллекте. Глубокое обучение лежит в основе многих интересных возможностей ИИ — от беспилотных автомобилей до победы над людьми в шахматах.
Обработка естественного языка: улучшение понимания человеком и компьютером
Обработка естественного языка (NLP) объединяет вышеупомянутые технологии для создания ИИ, который может понимать и воспроизводить человеческую речь осмысленным и уместным образом.
По сути, НЛП разрабатывает модели, которые могут обрабатывать и анализировать текстовые и речевые данные. Вот как это работает, по нашему мнению, в простой для понимания форме:
- Понимание текста: в НЛП всё начинается с этого. Речь идёт о разбиении различных типов человеческого общения на составные части: письменное слово, учебники, расшифрованные речи и всё, что между ними. Это позволяет разделить данные на сегменты слов, фраз, предложений… и так далее.
- Разберёмся: в технических терминах этот этап называется токенизацией. Представьте, что вы разрезаете текст на небольшие кусочки — слова или токены. Этот этап очень важен, потому что он закладывает основу для понимания компьютером структуры текста.
- Погружаясь в лингвистику: и последнее, но не менее важное, алгоритмы НЛП погружаются в лингвистический анализ. И вот тут начинается самое интересное… Алгоритмы немного «пошумят», определяя грамматику и роль каждого слова (например, существительное это, глагол или прилагательное). Эти алгоритмы также изучают структуру предложений и развивают способность понимать значение слов в конкретных контекстах. Это похоже на обучение компьютера понимать язык так, как понимаем его мы.
Чувствуете себя немного подавленным — или ошарашенным? Не волнуйтесь. Вам не нужно быть инженером, специалистом по обработке данных или программистом, чтобы разбираться во всех технических деталях. Конечно, понимание того, как работает ИИ на базовом уровне, может сделать его менее пугающим, поэтому мы решили, что важно поделиться этой информацией.
Понимание Порождающего искусственного интеллекта
Если вы всё чаще слышите термин «генеративный ИИ» или «ген ИИ», то это потому, что он относится к подмножеству искусственного интеллекта, который творит чудеса, о которых мы слышим. Да, это термин, обозначающий создание нового контента, данных или информации, которые ИИ выдаёт в виде текста, изображений и других медиа. Ген ИИ может генерировать контент, который не был явно запрограммирован или заранее определён людьми.
С другой стороны, «обычный ИИ» или «традиционный ИИ» — это системы ИИ, созданные для выполнения конкретных задач и функций. Традиционный ИИ отлично справляется с распознаванием образов, принятием решений или решением проблем в рамках заранее определённых границ. Вот простой способ взглянуть на это:
От распознавания видео с кошками до диагностики заболеваний — обе формы ИИ удивительным образом меняют наш мир. Это как иметь дружелюбного ИИ-помощника, готового помочь во всём: от ответов на вопросы или рекомендаций по следующему сериалу до раскрытия вашего творческого потенциала в словах или изображениях.
Итак, продолжайте изучать, повышайте свою концентрацию на обучении и сохраняйте интерес к миру ИИ. Кто знает, какие захватывающие приключения с ИИ ждут вас впереди?
Далее мы расскажем вам, как обучить ИИ с помощью «инженерии подсказок» — развивающейся области, которая позволяет общаться с ИИ для повышения вашей продуктивности.
Загрузка...