Как работает ИИ – без сложностей

Современные технологии настолько прочно вошли в повседневную жизнь, что многие воспринимают их помощь как нечто само собой разумеющееся. Хранение памятных дат родственников, установка напоминаний о звонках или покупках, ведение коммуникаций с коллегами и родственниками по видеосвязи, оплата счетов и приобретение лекарственных препаратов онлайн – всё это стало привычным делом. Параллельно с активным развитием технологий устройства становятся всё полезнее, облегчая жизнь и повышая её эффективность, вписываясь в плотные графики пользователей.

Проверка календаря, просмотр списков дел, пополнение корзины покупок – всё это вошло в обычную цифровую жизнь большинства людей. Многие сервисы и приложения, используемые ежедневно, либо функционируют, либо улучшаются благодаря искусственному интеллекту.

Например, рекомендации музыки, отражающие вкусы слушателей и открывающие новые музыкальные жанры, трекеры тренировок, фиксирующие физические нагрузки, приложения для мониторинга сна, оценивающие качество отдыха, и чат-боты поддержки, моментально отвечающие на вопросы покупателей, – всё это наглядные примеры того, как искусственный интеллект незаметно присутствует в нашей жизни, делая повседневные задачи легче и комфортнее.

Согласно проведённым исследованиям, большинство американских пользователей даже не догадываются, какую значительную роль играет ИИ в их повседневной деятельности (Kennedy et al., 2023). Настоящая глава посвящена основам искусственного интеллекта: мы разберём историю его развития, изучим принципы работы, посмотрим на примеры повседневного применения и обсудим его потенциал для преобразования окружающего мира.

Голосовые помощники и социальные сети: примеры ИИ в повседневной жизни

Голосовые помощники, такие как Siri или Alexa, наглядно демонстрируют возможности искусственного интеллекта в понимании и обработке естественной речи. Они позволяют удобно взаимодействовать с устройствами, непрерывно обучаясь на огромных объёмах данных, улучшают свои ответы и повышают точность рекомендаций.

Алгоритмы искусственного интеллекта играют ключевую роль и в социальных сетях, формируя индивидуальные ленты новостей, исходя из предпочтений и активности пользователей, тем самым предоставляя персонализированный контент.

Таким образом, искусственный интеллект незаметно проникает во многие аспекты повседневной жизни. Наиболее распространенные примеры включают рекламу и поисковую систему Google, программу идентификации лица Face ID, умные термостаты, холодильник с функциями ИИ, карты Google, рекомендации от Amazon и Netflix – всё это иллюстрации работы ИИ в привычной обстановке (Marr, 2021).

Несмотря на широкую распространенность и большое число точек взаимодействия, отношение к искусственному интеллекту часто остаётся искажённым. Образы антропоморфных роботов из научной фантастики вызывают тревогу, ассоциируются с угрозами независимости сознания и автономного поведения, что находит отражение в кинематографе. Однако реальная картина противоположна: ИИ функционирует строго в рамках, заложенных программистами, ограничиваясь набором данных, на которых он обучался, и алгоритмами, управляющими его действиями.

Важно помнить, что системы ИИ остаются инструментами, подверженными ошибкам, особенно в нестандартных или неожиданных ситуациях. Правильное понимание этих ограничений помогает устанавливать адекватные ожидания относительно роли ИИ в нашей жизни.

Каждое отдельное проявление ИИ может показаться несущественным, однако суммарное влияние этих технологий ощутимо воздействует на общество, промышленность и рынок труда. В медицине ИИ ускоряет диагностику болезней, анализируя рентгеновские снимки и МРТ-изображения с поразительной скоростью и точностью, способствуя улучшению медицинских решений. В банковской сфере ИИ помогает выявить мошеннические операции, защищая пользователей и компании, своевременно сигнализируя о сомнительных действиях.

Эти примеры иллюстрируют широкие возможности ИИ по изменению традиционных процессов, обеспечивая невиданный ранее уровень эффективности и понимания.

Вместе с тем высокая значимость ИИ подразумевает необходимость внимательного рассмотрения этических вопросов, таких как защита частной жизни и риски потери рабочих мест в связи с автоматизацией. Несмотря на то, что главная ответственность за соблюдение норм конфиденциальности и этики лежит на разработчиках ИИ, государственные органы начинают формулировать стандарты и лучшие практики для работодателей и разработчиков (например, инициативы Министерства труда США).

Далее мы подробнее рассмотрим ключевые концепции, которые необходимы для полноценного понимания основ искусственного интеллекта, создавая прочный фундамент для изучения последующих глав.

Независимо от того, планируете ли вы внедрить ИИ в свой бизнес, ищете новую специальность или просто интересуетесь темой, полученные здесь знания послужат хорошим стартом для следующих шагов.

ПОНИМАЯ РАЗНИЦУ МЕЖДУ МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Часто термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) употребляются как синонимы, хотя это разные понятия, и машинное обучение является подразделом искусственного интеллекта.

Специалисты Колумбийского университета поясняют: «Категория машинного обучения в рамках искусственного интеллекта предполагает использование алгоритмов для автоматического анализа данных, обнаружения закономерностей и выработки решений на основе накопленных знаний» (Колумбийский инженерный факультет, н.д.). Таким образом, искусственный интеллект – это общая концепция, а машинное обучение – его составная часть.

Совместно они позволяют автоматизировать обработку данных и строить прогнозы для принятия решений. История развития машинного обучения насчитывает около двух десятилетий активных исследований и сделала его основным компонентом большинства современных приложений ИИ.

Машинное обучение лежит в основе многих приложений ИИ, сосредотачиваясь на способности компьютеров учиться на примере данных, находить закономерности и принимать решения с минимальной необходимостью вмешательства человека.

Можно представить такую систему как студента, который учится на основе наблюдений и постепенно развивает свои навыки. В процессе машинного обучения данные выступают в роли учителей, а алгоритмы – в роли учебных методик.

В отличие от классического программирования, где требуются четкие инструкции для каждого этапа, модели машинного обучения обучаются на примерах, адаптивно корректируя своё поведение в зависимости от полученной информации. Автономное развитие делает машинное обучение центральным элементом глобальной стратегии развития искусственного интеллекта.

Само машинное обучение делится на две главные категории: контролируемое (supervised) и неконтролируемое (unsupervised) обучение.

Контролируемое обучение

Метод контролируемого обучения предусматривает подготовку модели на размеченной обучающей выборке, где каждая запись содержит известные значения входных признаков и соответствующих целевых переменных. Это похоже на обучение ребёнка с использованием картинок с подписанными изображениями: модель учится сопоставлять входящие данные с правильными результатами.

Например, в процессе контролируемого обучения модель может научиться классифицировать фотографии животных, таких как кошки и собаки, на основе тысяч промаркированных изображений, постепенно улучшая точность распознавания и запоминая характеристики, необходимые для правильного отнесения новых изображений к соответствующему классу.

Неконтролируемое обучение

Метод неконтролируемого обучения применяется к неразмеченным данным. Модель самостоятельно ищет закономерности, структуры и взаимосвязи в данных без предварительного указания верных ответов. Этот подход широко используется для задач сегментации, выявления аномалий и обнаружения скрытых характеристик в данных.

Например, торговая сеть может применять неконтролируемое обучение для разделения своих клиентов на группы с аналогичным поведением, выявляя скрытые паттерны потребительских предпочтений среди аудитории.

Место машинного обучения в структуре искусственного интеллекта

Чтобы яснее понять роль машинного обучения в рамках искусственного интеллекта, полезно рассматривать ИИ как совокупность технологий и приложений, охватывающих широкий диапазон областей – от робототехники до обработки естественного языка. Внутри этого круга машинное обучение выступает специализированным инструментом, сосредоточенным на извлечении знаний из данных.

В то время как искусственный интеллект пытается воссоздать человеческое мышление в широком диапазоне задач, машинное обучение нацелено непосредственно на выработку прогнозов и решений на основе данных. Это различие подчёркивает особую роль машинного обучения в развитии способностей ИИ, предоставляя проверенные решения для решения сложных задач в различных отраслях.

Несколько примеров реального применения ИИ и машинного обучения помогут наглядно увидеть разницу между ними. В службах поддержки чат-боты, оснащённые механизмами обработки естественного языка (NLP), умеют воспринимать запросы клиентов и давать ответы. Такие боты иллюстрируют широкие возможности ИИ, объединяющие несколько технологий для обеспечения качественного пользовательского опыта. Между тем, машинное обучение активно используется в электронной коммерции для анализа спроса и управления запасами. Модели машинного обучения анализируют покупательские привычки и тенденции, позволяя прогнозировать спрос и избегать избыточных запасов, что уменьшает убытки и увеличивает рентабельность бизнеса. Такой подход на основе данных подчёркивает важность машинного обучения в превращении сырых данных в полезные и действенные выводы, способствующие повышению эффективности и прибыли компаний.

Данные – это сердце машинного обучения, напрямую влияющее на производительность и точность моделей. Начинается всё с этапа сбора данных, когда нужная информация собирается из различных источников. Затем данные подвергаются предварительной обработке: очищаются от шумов и приводятся к единой форме, подходящей для обучения модели. Качество и количество данных играют решающую роль, так как именно они определяют способность модели правильно обобщать и выдавать точные прогнозы. Хорошие данные обеспечивают высокое качество моделей, тогда как плохие приводят к некорректным результатам.

Понимание нюансов работы с данными критически важно для раскрытия потенциала машинного обучения, подчёркивая значимость компетентных подходов к управлению данными в проектах, связанных с искусственным интеллектом.

Таким образом, машинное обучение – это мощный инструмент в экосистеме искусственного интеллекта, позволяющий машинам обучаться и адаптироваться, имитируя процессы человеческого мышления. Оно находит множество применений, предлагая решения, которые увеличивают эффективность и стимулируют инновации в различных сферах деятельности. Понимая тесную взаимосвязь между ИИ и машинным обучением, видно, что хотя они различаются, обе технологии жизненно важны для развития интеллектуальных систем.

Создаём новые возможности с помощью генеративного ИИ

Генеративный ИИ – это перспективное направление в области искусственного интеллекта, характеризующееся уникальной способностью создавать новое содержание, а не просто обрабатывать имеющуюся информацию.

В отличие от классических приложений ИИ, предназначенных для анализа данных и выявления закономерностей, генеративный ИИ создает оригинальные объекты – изображения, музыку, тексты и другие типы контента, обучаясь на структуре и особенностях существующих данных. Один из популярных методов в этой области – генеративные состязательные сети (GAN), состоящие из двух нейронных сетей: генератор производит контент, а дискриминатор оценивает его. Задача генератора – создавать материалы, неотличимые от оригинальных данных, в то время как дискриминатор пытается отличить настоящие данные от синтетических («реальные» или «подделка») (AWS, 2023). Это соревнование способствует постоянному улучшению качества результата, расширяя возможности творчества и новаторства.

Генеративный ИИ произвёл настоящий переворот в искусстве и дизайне. Артисты и дизайнеры используют эту технологию для исследования новых путей творчества, создавая уникальные арт-объекты, объединив воображение человека и вычислительные возможности компьютера.

Так, картины, созданные с помощью ИИ, экспонируются в галереях и музеях, где цифровые холсты обновляются каждый раз при получении новой порции данных. Произведения, созданные с помощью генеративного ИИ, появились даже в престижных музейных коллекциях, таких как Музей современного искусства Нью-Йорка, организовавший выставку, основанную на материалах, обработанных с помощью генеративного ИИ (Appel et al., 2023). Эти работы выходят далеко за рамки копий оригиналов, бросая вызов традиционным представлениям о творчестве и авторском праве.

В музыкальной сфере генеративный ИИ выступает партнёром композитора, создавая мелодии или дополняя композиции новыми звучаниями. Это сотрудничество открывает музыканту простор для экспериментов с музыкальными формами и стилями, расширяя границы художественного выражения.

Но, как и в случае с любыми технологиями ИИ, популяризация генеративного ИИ порождает этические вопросы и юридические проблемы. Вопрос о правах на произведения, созданные с участием ИИ, остается открытым. «Who owns the rights to artworks or songs created with the help of AI?» Кому принадлежат права на произведения искусства или песни, созданные с помощью ИИ? – задаётся вопросом издание Harvard Business Review. Законодательство в области авторского права, патентов и торговых марок сталкивается с проблемой адаптации к произведениям, созданным машинами (Appel et al., 2023). Отсутствие чётких правовых норм заставляет задуматься о необходимости установления стандартов регулирования.

Кроме того, возникает проблема оригинальности и аутентичности. Является ли продукция, созданная машиной, оригинальной или это всего лишь зеркальное отображение тех данных, на которых она обучалась? Эти вопросы подчёркивают необходимость тщательной проработки этических норм и регуляторных мер для предотвращения злоупотреблений, таких как фальсификация данных или производство ложной информации.

Перспективы генеративного ИИ поражают воображение. Технология способна преобразить целые отрасли и предложить новые подходы к созданию и восприятию контента. В маркетинге генеративный ИИ может совершить революцию, позволяя брендам создавать персонализированный контент, который привлечёт аудиторию более эффективно. Индивидуализированные рекламы, рекомендации товаров и коммуникация с клиентами, настроенные на индивидуальные предпочтения, создают более глубокий контакт с потребителем.

В образовании генеративный ИИ поможет разработать персонализированные учебные материалы, адаптированные к особенностям каждого учащегося, что увеличит доступность качественного образования и улучшит результаты обучения. В дальнейшем развитие технологии откроет новые возможности в экономике, подстёгивая инновации и креативность там, где мы только начинаем видеть потенциал.

Таким образом, генеративный ИИ представляется мощным двигателем перемен, но вместе с тем ставит перед обществом серьезные вопросы ответственности и регулирования.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ – ОСНОВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Нейронные сети занимают центральное место в архитектуре искусственного интеллекта, будучи вдохновлёнными структурой и функциональностью человеческого мозга. Они представляют собой сложную систему, обучающую компьютеры обрабатывать информацию подобным образом, используя алгоритм машинного обучения, построенный из множества взаимосвязанных узлов. Аналогично нервной ткани мозга, каждый узел принимает сигнал, обрабатывает его и передает дальше другим узлам (ISO, 2024).

Искусственные нейроны организованы слоями, каждый из которых проводит вычисления с помощью математических функций. Во входном слое принимаются исходные данные, проходящие через один или несколько промежуточных слоёв, где осуществляется основная обработка сигналов, и выдаются конечные результаты на выходе. Такая архитектура позволяет нейронным сетям выявлять закономерности, принимать решения и решать сложные задачи, следуя процессу обработки информации, схожему с функционированием головного мозга.

Один отдельно взятый нейрон выполняет простые математические операции, но, работая в составе многослойной сети, такие нейроны могут справляться с задачами повышенной сложности, ранее доступными только человеческому разуму.

Специфические задачи требуют особых типов нейронных сетей, имеющих уникальные архитектурные схемы, приспособленные для обработки конкретных видов данных.

Специализированные типы нейронных сетей

Конволюционные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)

Конволюционные нейронные сети зарекомендовали себя как отличные инструменты для обработки визуальной информации и задач распознавания образов. Их специфика заключается в том, что они последовательно сканируют изображение специальными фильтрами, выделяя пространственные структуры и закономерности. Благодаря этому достигается высокий уровень точности распознавания объектов, что делает их незаменимыми в таких устройствах, как смартфоны, умеющие автоматически распознавать лица и сортировать фотоколлекции. Однако такая технология не идеальна: иногда встречаются ошибки классификации, а функция распознавания лиц требует точной настройки для корректной работы с лицами близнецов. Но с каждым годом качество таких систем повышается благодаря постоянной доработке и обучению.