Штучний інтелект може здаватися магічним трюком, на який усі кивають, тихо думаючи… зачекайте, а як це насправді працює? Гарні новини. Ми розвіємо це міфи без зайвих слів, залишимося практичними та додамо кілька недосконалих аналогій, які все одно допоможуть зрозуміти суть. Якщо ви просто хочете зрозуміти суть, перейдіть до відповіді за хвилину нижче; але, чесно кажучи, саме деталі спалахують на перший план 💡.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Що означає абревіатура GPT
Короткий опис абревіатури GPT та її значення.
🔗 Звідки ШІ отримує свою інформацію
Джерела, які ШІ використовує для навчання, тренування та відповідей на запитання.
🔗 Як впровадити штучний інтелект у свій бізнес
Практичні кроки, інструменти та робочі процеси для ефективної інтеграції штучного інтелекту.
🔗 Як створити компанію зі штучним інтелектом
Від ідеї до запуску: перевірка, фінансування, команда та реалізація.
Як працює ШІ? Відповідь за одну хвилину ⏱️
Штучний інтелект вивчає закономірності з даних, щоб робити прогнози або генерувати контент – без необхідності написаних від руки правил. Система приймає приклади, вимірює, наскільки вона помиляється, за допомогою функції втрат і налаштовує свої внутрішні регулятори – параметри – щоб щоразу помилятися трохи менше. Промийте, повторіть, покращте. З достатньою кількістю циклів це стане корисним. Та сама історія, незалежно від того, класифікуєте ви електронні листи, виявляєте пухлини, граєте в настільні ігри чи пишете хайку. Для простого розуміння основи «машинного навчання» огляд IBM є солідним [1].
Більшість сучасного штучного інтелекту — це машинне навчання. Найпростіший варіант: ввести дані, вивчити відповідність вхідних даних виходам, а потім узагальнити їх для нових цілей. Не магічна математика, обчислення і, якщо бути відвертими, дрібка мистецтва.
«Як працює штучний інтелект?» ✅
Коли люди шукають у Google «Як працює ШІ?» , вони зазвичай хочуть:
-
багаторазова ментальна модель, якій вони можуть довіряти
-
карта основних типів навчання, щоб жаргон перестав бути страшним
-
зазирнути всередину нейронних мереж, не заблукавши
-
чому трансформери, здається, зараз керують світом
-
практичний процес від даних до розгортання
-
таблицю швидкого порівняння, яку можна зробити з екрана та зберегти
-
бар'єри щодо етики, упередженості та надійності, які не є нечіткими
Ось що ви тут отримаєте. Якщо я й блукаю, то навмисно — ніби йду мальовничим маршрутом і наступного разу краще запам'ятаю вулиці. 🗺️
Основні інгредієнти більшості систем штучного інтелекту 🧪
Уявіть собі систему штучного інтелекту як кухню. Чотири інгредієнти з'являються знову і знову:
-
Дані — приклади з підписами або без них.
-
Модель — математична функція з налаштовуваними параметрами.
-
Мета — функція втрат, яка вимірює, наскільки погані припущення.
-
Оптимізація — алгоритм, який підлаштовує параметри для зменшення втрат.
У глибокому навчанні цей поштовх зазвичай є градієнтним спуском зі зворотним поширенням — ефективним способом з'ясувати, яка ручка на гігантській деці скрипіла, а потім трохи зменшити її [2].
Міні-кейс: Ми замінили крихкий спам-фільтр на основі правил невеликою контрольованою моделлю. Після тижня циклів «мітка → вимірювання → оновлення», кількість хибнопозитивних результатів та заявок на підтримку зменшилася. Нічого особливого — лише чіткіші цілі (точність у «хакерських» електронних листах) та краща оптимізація.
Парадигми навчання з першого погляду 🎓
-
Навчання з учителем.
Ви надаєте пари вхід-вихід (фотографії з мітками, електронні листи з позначкою спам/не спам). Модель навчається вхід → вихід. Основа багатьох практичних систем [1]. -
Самостійне навчання.
Без позначок. Знайдіть структурні кластери, стиснення, латентні фактори. Чудово підходить для дослідження або попереднього навчання. -
Самостійне навчання.
Модель створює власні мітки (передбачає наступне слово, відсутню ділянку зображення). Перетворює необроблені дані на навчальний сигнал у великому масштабі; лежить в основі сучасних мовних та візуальних моделей. -
Навчання з підкріпленням.
Агент діє, збирає винагороди та вивчає політику, яка максимізує кумулятивну винагороду. Якщо «функції цінності», «політики» та «навчання з часовими відмінностями» вам знайомі, то це їхній дім [5].
Так, на практиці категорії розмиваються. Гібридні методи – це нормально. Реальне життя складне, але хороша інженерія відповідає вимогам.
Всередині нейронної мережі без головного болю 🧠
Нейронна мережа об'єднує шари крихітних математичних одиниць (нейронів). Кожен шар перетворює вхідні дані за допомогою ваг, зміщень та м'якої нелінійності, подібної до ReLU або GELU. Ранні шари вивчають прості функції; глибші кодують абстракції. «Магія» – якщо можна так її назвати – полягає в композиції : об'єднуйте невеликі функції в ланцюжки, і ви можете моделювати надзвичайно складні явища.
Тренувальний цикл, лише вібрації:
-
припущення → виміряти помилку → приписати звинувачення через зворотну пропозицію → зсунути ваги → повторити.
Робіть це для кількох партій, і, подібно до незграбного танцюриста, який покращує кожну пісню, модель перестане наступати вам на ноги. Розділ про дружній та ретельний підхід до роботи з зворотним пропіоном див. у [2].
Чому трансформери захопили світ — і що насправді означає «увага» 🧲
Трансформери використовують самоувагу , щоб одночасно зважити, які частини вхідного сигналу важливі одна для одної. Замість того, щоб читати речення строго зліва направо, як у старіших моделях, трансформер може дивитися всюди та динамічно оцінювати взаємозв'язки, ніби скануючи переповнену кімнату, щоб побачити, хто з ким розмовляє.
У цій конструкції було виключено рекурентність та згортки для моделювання послідовностей, що дозволило реалізувати масивний паралелізм та чудове масштабування. У статті, яка започаткувала цей процес, — «Увага — це все, що вам потрібно» — викладено архітектуру та результати [3].
Самоаналіз в одному рядку: створіть запитів , ключів та значень для кожного токена; обчисліть подібності, щоб отримати вагові коефіцієнти уваги; відповідно поєднайте значення. Вибагливий у деталях, елегантний за духом.
Увага: Трансформатори домінують, а не монополізують. ЗНС, РНН та ансамблі дерев все ще виграють за певними типами даних та обмеженнями затримки/вартості. Вибирайте архітектуру для роботи, а не для реклами.
Як працює ШІ? Практичний конвеєр, який ви насправді використовуватимете 🛠️
-
Формулювання проблеми.
Що ви прогнозуєте або створюєте, і як буде вимірюватися успіх? -
дані
, за потреби маркуйте, очищуйте та розділяйте. Очікуйте відсутні значення та граничні випадки. -
Моделювання.
Почніть з простого. Базові варіанти (логістична регресія, градієнтне підвищення або невеликий трансформатор) часто перевершують героїчну складність. -
Навчання.
Виберіть мету, виберіть оптимізатор, встановіть гіперпараметри. Виконайте ітерацію. -
Оцінювання.
Використовуйте ухилення від відповідальності, перехресну перевірку та метрики, пов'язані з вашою реальною метою (точність, F1, AUROC, BLEU, спантеличеність, затримка). -
Розгортання.
Обслуговування за API або вбудовування в додаток. Відстеження затримки, вартості, пропускної здатності. -
Моніторинг та управління.
Спостерігайте за дрейфом, справедливістю, надійністю та безпекою. Структура управління ризиками NIST AI (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) – це практичний контрольний список для надійних систем від початку до кінця [4].
Міні-кейс: модель візуального аналізу чудово пройшла випробування в лабораторії, а потім дала збій у польових умовах через зміну освітлення. Моніторинг позначеного дрейфу на вхідних гістограмах; швидке доповнення + точне налаштування відновили продуктивність. Нудно? Так. Ефективно? Теж так.
Порівняльна таблиця - підходи, для кого вони, приблизна вартість, чому вони працюють 📊
Недосконало навмисно: трохи нерівне формулювання допомагає відчувати людське відчуття.
| Підхід | Ідеальна аудиторія | Ціна приблизно | Чому це працює / примітки |
|---|---|---|---|
| Кероване навчання | Аналітики, продуктові команди | низький–середній | Пряме відображення вводу → мітка. Чудово, коли існують мітки; утворює основу багатьох розгорнутих систем [1]. |
| Без нагляду | Дослідники даних, дослідження та розробки | низький | Знаходить кластери/стиснення/латентні фактори — добре для виявлення та попереднього навчання. |
| Самостійно | Команди платформи | середній | Створює власні мітки з необроблених шкал даних за допомогою обчислень та даних. |
| Навчання з підкріпленням | Робототехніка, операційні дослідження | середньо-високий | Вивчає політики з сигналів винагороди; прочитайте Саттона та Барто для отримання канону [5]. |
| Трансформери | НЛП, зір, мультимодальний | середньо-високий | Самоувага фіксує глибини на великій відстані та добре паралелізує; див. оригінальну статтю [3]. |
| Класичне машинне навчання (дерева) | Табличні бізнес-додатки | низький | Дешеві, швидкі, часто вражаюче сильні базові моделі для структурованих даних. |
| На основі правил/символічний | Відповідність, детермінована | дуже низький | Прозора логіка; корисна в гібридних системах, коли потрібна можливість аудиту. |
| Оцінювання та ризик | Усі | змінюється | Використовуйте методологію NIST «УПРАВЛІННЯ-МАПИ-ВИМІРЮВАННЯ-КЕРУВАННЯ», щоб забезпечити його безпеку та корисність [4]. |
Ціноподібне = маркування даних + обчислення + люди + обслуговування.
Глибоке занурення 1 - функції втрат, градієнти та крихітні кроки, які змінюють усе 📉
Уявіть, що ви прокладаєте лінію для прогнозування ціни будинку на основі його розміру. Ви вибираєте параметри (w) та (b), прогнозуєте (\hat{y} = wx + b) та вимірюєте похибку за допомогою середньоквадратичного відхилення втрат. Градієнт вказує вам, в якому напрямку рухатися (w) та (b), щоб найшвидше зменшити втрати – це як спуск у тумані, відчуваючи, в якому напрямку нахилена земля. Оновлюйте дані після кожної партії, і ваша лінія наближається до реальності.
У глибоких мережах це та сама пісня з більшою смугою. Backprop ефективно обчислює, як параметри кожного шару вплинули на кінцеву помилку, щоб ви могли підштовхнути мільйони (або мільярди) ручок у правильному напрямку [2].
Ключові інтуїції:
-
Втрати формують ландшафт.
-
Градієнти – це ваш компас.
-
Швидкість навчання залежить від розміру кроку: занадто великий — і ви хитаєтесь, занадто малий — і ви дрімаєте.
-
Регуляризація запобігає запам'ятовуванню навчального набору, як папуга, з ідеальною пам'яттю, але без розуміння.
Глибоке занурення 2 - вбудовування, підказки та пошук 🧭
Вбудовування відображають слова, зображення або елементи у векторні простори, де подібні речі розташовуються поруч один з одним. Це дозволяє вам:
-
знайти семантично схожі уривки
-
пошук потужності, який розуміє значення
-
підключити генерацію з доповненим пошуком (RAG) , щоб мовна модель могла шукати факти перед записом
Підказки – це те, як ви керуєте генеративними моделями: описуєте завдання, наводите приклади, встановлюєте обмеження. Уявіть собі це як написання дуже детального технічного завдання для дуже швидкого стажера: завзятого, часом надмірно впевненого.
Практична порада: якщо ваша модель галюцинує, додайте функцію відтворення, уточніть підказку або оцінюйте за допомогою обґрунтованих метрик замість «вібрацій».
Глибоке занурення 3 - оцінювання без ілюзій 🧪
Гарне оцінювання здається нудним — у цьому й полягає суть.
-
Використовуйте заблокований тестовий набір.
-
Виберіть метрику, яка відображає біль користувача.
-
Зробіть абляцію, щоб знати, що насправді допомогло.
-
Реєструйте невдачі з реальними, незручними прикладами.
У виробництві моніторинг – це оцінювання, яке ніколи не припиняється. Трапляються відхилення. З'являється новий сленг, датчики перекалібруються, а вчорашня модель трохи зміщується. Структура NIST є практичним орієнтиром для постійного управління ризиками та управління, а не політичним документом, який можна відкласти [4].
Примітка щодо етики, упередженості та надійності ⚖️
Системи штучного інтелекту відображають свої дані та контекст розгортання. Це створює ризики: упередженість, нерівномірність помилок між групами, крихкість під час зміни розподілу. Етичне використання не є необов'язковим – це ставки на результат. NIST вказує на конкретні практики: документування ризиків та наслідків, вимірювання шкідливої упередженості, створення резервних варіантів та інформування людей, коли ставки високі [4].
Конкретні кроки, які допомагають:
-
збирати різноманітні, репрезентативні дані
-
вимірювати ефективність у різних підгрупах населення
-
картки моделей документів та інформаційні аркуші
-
додати людський нагляд там, де ставки високі
-
проектувати відмовостійкі механізми, коли система невизначена
Як працює ШІ? Як ментальну модель ви можете використовувати повторно 🧩
Компактний контрольний список, який можна застосувати майже до будь-якої системи штучного інтелекту:
-
Яка мета? Прогнозування, ранжування, генерація, контроль?
-
Звідки береться сигнал навчання? Мітки, завдання під самостійним контролем, винагороди?
-
Яка архітектура використовується? Лінійна модель, ансамбль дерев, CNN, RNN, трансформатор [3]?
-
Як це оптимізовано? Варіації градієнтного спуску/зворотне просування [2]?
-
Який режим даних? Невеликий набір з мітками, океан немаркованого тексту, змодельоване середовище?
-
Які режими відмови та запобіжні заходи? Зміщення, дрейф, галюцинації, затримка, відображення витрат відповідно до схеми NIST GOVERN-MAP-MEASURE-MANAGE [4].
Якщо ви можете відповісти на ці запитання, ви, по суті, розумієте систему, решта — це деталі реалізації та знання предметної області.
Швидкі джерела, які варто додати в закладки 🔖
-
Вступ до концепцій машинного навчання (IBM) простою мовою [1]
-
Зворотне поширення з діаграмами та плавною математикою [2]
-
Стаття про трансформатор, яка змінила моделювання послідовностей [3]
-
Структура управління ризиками штучного інтелекту NIST (практичне управління) [4]
-
Канонічний підручник з навчання з підкріпленням (безкоштовно) [5]
Найчастіші запитання: раунд блискавок ⚡
Чи ШІ — це просто статистика?
Це статистика плюс оптимізація, обчислення, інженерія даних та дизайн продукту. Статистика — це скелет, решта — м'язи.
Чи завжди перемагають більші моделі?
Масштабування допомагає, але якість даних, оцінка та обмеження розгортання часто мають більше значення. Найменша модель, яка досягає вашої мети, зазвичай найкраща для користувачів та гаманців.
Чи може ШІ розуміти?
Дайте визначення розуміння . Моделі фіксують структуру даних і вражаюче узагальнюють, але вони мають сліпі зони і можуть впевнено помилятися. Ставтеся до них як до потужних інструментів, а не як до мудреців.
Чи ера трансформаторів назавжди?
Ймовірно, не назавжди. Зараз вона домінує, тому що увага добре паралелізується та масштабується, як показала оригінальна стаття [3]. Але дослідження продовжуються.
Як працює ШІ? Занадто довго, не читав 🧵
-
Штучний інтелект вивчає закономірності з даних, мінімізує втрати та узагальнює їх на нові вхідні дані [1,2].
-
Основними методами навчання є навчання з учителем, без учителя, самостійне навчання та навчання з підкріпленням; навчання з підкріпленням навчається за допомогою винагород [5].
-
Нейронні мережі використовують зворотне поширення та градієнтний спуск для ефективного налаштування мільйонів параметрів [2].
-
Трансформери домінують у багатьох послідовних завданнях, оскільки самоувага фіксує взаємозв'язки паралельно у великому масштабі [3].
-
Штучний інтелект у реальному світі – це процес, що триває від формулювання проблеми до розгортання та управління, а структура NIST дозволяє вам чесно оцінювати ризики [4].
Якщо хтось знову запитає « Як працює ШІ?» , ви можете посміхнутися, попити кави та сказати: він навчається на даних, оптимізує втрати та використовує такі архітектури, як трансформатори або ансамблі дерев, залежно від проблеми. Потім додайте підморгування, бо це і просто, і непомітно завершено. 😉
Посилання
[1] IBM - Що таке машинне навчання?
читати далі
[2] Майкл Нільсен - Як працює алгоритм зворотного поширення
читати далі
[3] Васвані та ін. - Увага – це все, що вам потрібно (arXiv)
читати далі
[4] NIST - Система управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0)
читати далі
[5] Саттон і Барто - Навчання з підкріпленням: Вступ (2-ге видання)
читати далі