Чем отличаются два разных сайта, которые предоставляют ИИ? Как интеллект может быть разным? Весь искусственный интеллект одинаковый? Почему варьируются результаты по одинаковому запросу? Что такое ИИ-модели?

Спасибо, что пишите. А теперь давайте разберемся в паре монументальных вещей, которые помогут в понимании того, как работает ИИ. Если вдруг вам интересно узнать об общих принципах его работы, то чекните наш ответ на июльский вопрос. Здесь мы покроем немного другую сферу.

‍

ИИ-модели

Модели искусственного интеллекта (ИИ) — это компьютерные программы, разработанные для имитации определенных аспектов человеческого интеллекта. Разработчики создают эти модели с использованием алгоритмов — наборов правил, которые позволяют программе принимать решения, распознавать шаблоны и делать прогнозы на основе входных данных.

Успешные ИИ-модели часто имеют удобный интерфейс, позволяющий новым пользователям взаимодействовать с ними без инструкций. Самый очевидный и популярный пример – ChatGPT, вы пишите, он отвечает. Все максимально просто. Не требуется читать 40-страничный мануал, чтобы понять, как им пользоваться.

Но есть и более сложные модели. Те, которые направлены на узкую специальность и помогают в профессиональной сфере.

ИИ — это широкая и сложная область со множеством пересекающихся терминов, где часто путаются понятия. Давайте расставим все по своим местам.

‍

ИИ, машинное обучение, глубокое обучение

Искусственный интеллект: Область компьютерных наук, направленная на создание машин или программного обеспечения, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, интерпретация изображений или принятие решений. Находит применение абсолютно везде.

Машинное обучение: Подмножество ИИ, в котором алгоритмы учатся на данных, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы. Например, Netflix использует эту технологию для рекомендаций фильмов на основе истории просмотров. Также это лента в инстаграме или оценка рисков при выдаче кредита.

Глубокое обучение: Более специализированное подмножество ML, использующее нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом, для обработки сложных паттернов в больших объемах данных. Например, модели глубокого обучения могут выявлять заболевания на медицинских изображениях или управлять автономными транспортными средствами. Мы также писали, что такие технологии используются для того, чтобы понять какого размера айсберг, плавится ли он и так далее. В целом, название говорит само за себя.

‍

Вернемся к моделям.

‍

Принцип работы

По сути, принцип работы ИИ = принцип работы ИИ-модели. Так что воспользуемся шпаргалкой (простите это все первое сентября и возьмем ответ из прошлого текста:

У моделей нет “знаний”, они просто отличные детективы, которые распознают и продолжают шаблоны.

Представьте себе попугая, сидящего в комнате, где двое людей общаются с помощью азбуки Морзе. Попугай не понимает концепции языка. Однако со временем он может разработать детализированную статистическую модель точек и тире, которую слышит.

Или представьте, что у вас есть собака, вы говорите “гулять”, она начинает бегать и вилять хвостом. Слово “гулять”, как таковое, ничего не значит для животного. Для него важна последовательность, то, что после “гулять” вы берете поводок и вместе идете на улицу. Если собака сама возьмет поводок в пасть – она предскажит ваше действие.

Но вернемся к попугаю. Он понятия не имеет, что определенные сигналы означают "Как дела?" и "Хорошо, спасибо". Он не понял бы эти слова, даже если бы попытался. Но он замечает, что один шаблон точек и тире всегда следует за другим и никогда не предшествует ему. После многолетнего прослушивания попугай изучает эти шаблоны настолько хорошо, что может имитировать сигналы и убедительно поддерживать разговор.

‍

Типы ИИ-моделей

Существуют различные типы моделей ИИ, каждая из которых разработана для выполнения конкретных задач. Вот некоторые из наиболее распространённых:

‍

Фундаментальные модели

Фундаментальные модели — это крупномасштабные, предварительно обученные модели, способные выполнять разнообразные задачи. Они обучены на обширных наборах данных с использованием нейронных сетей, что позволяет им адаптироваться к различным приложениям. Все самые популярные модели от Google, Microsoft, OpenAI – фундаментальные. Чем больше может программа, тем она фундаментальнее.

‍

Большие языковые модели

Большие языковые модели  специализируются на понимании и генерации текста. Они используют методы глубокого обучения в сочетании с обработкой естественного языка для обработки языка так, как это делают люди.

‍

Например, модель BERT от Google использует глубокую нейронную сеть для понимания контекста слов в предложении. LLMs могут выполнять различные задачи (перевод, анализ настроения и генерация текста) и все чаще используются в таких областях, как здравоохранение. Кажется, что между фундаментальными и большими языковыми моделями тонкая грань, но в реальности это не совсем так. Языковые модели специализируются на речи и тексте, а ChatGPT уже вовсю анализирует странички ваших друзей в Инсте.

‍

Диффузионные модели

Диффузионные модели используются для генерации изображений путем добавления шума к данным, а затем его удаления для создания новых паттернов. Например, если попросить создать изображение слона, диффузионная модель использует изученные характеристики, такие как длинные хоботы и большие уши, чтобы воссоздать изображение. Самое популярное применение – генерация изображений.

‍

Модели машинного обучения

Модели машинного обучения обучены для выполнения конкретных задач, таких как классификация и регрессия. Например, модель машинного обучения может быть обучена для распознавания различных видов цветов путем анализа паттернов на изображениях. Из прикольных фактов – чем больше у этих моделей данных и времени, тем лучше они становятся. Прям как мы. Вообще, так можно сказать про любую модель, только давайте не будем рассказывать об этом модели машинного обучения.

‍

Как создают ИИ-модели?

Модели ИИ разрабатываются с использованием алгоритмов, которые представляют собой наборы пошаговых правил, предназначенных для решения конкретных задач. По сути, вы кормите их данными, а на основе которых получается что-то работающее. Правильнее будет сказать, что вы обучаете компьютер. Чем отличается кот от дерева? Глазами и хвостом. И так бесконечное множество раз, пока компьютер не будет знать все различия между деревом и котом.

‍

Как обучают?

Обучение с учителем: Включает обучение модели ИИ на размеченных данных, где модель учится делать прогнозы или идентифицировать паттерны на основе примеров входных и выходных данных. Этот метод часто используется для задач классификации и регрессии. Вы заранее говорите чем кот отличается от дерева.

Обучение без учителя: Включает обучение модели ИИ на неразмеченных данных. Модель анализирует сырые данные для выявления шаблонов или группировок без явного руководства со стороны человека. Есть тысячи картинок, и компьютер должен сам понять, чем кот отличается от дерева.

Глубокое обучение: Продвинутая форма машинного обучения, в которой данные обрабатываются через несколько слоев нейронной сети. Каждый слой обрабатывает данные по-разному, чтобы выявить сложные паттерны. Могут у кота и дерева быть сходства на генном уровне, и можно ли это понять по картинкам из интернета? Ответ на эти вопросы и искало бы глубокое обучение.

‍

Заключение

Наш текст – максимально упрощенная выжимка идей и мыслей, которая помогает понять, что искусственный интеллект – далеко не магия, а вполне объяснимая вещь, которая может помогать вам day-to-day.