Що таке ШІ?

Штучний інтелект з'являється скрізь — на вашому телефоні, у вашій поштовій скриньці, підлаштовуючи карти, складаючи електронні листи, які ви майже хотіли написати. Але що таке ШІ ? Коротко кажучи: це набір методів, які дозволяють комп'ютерам виконувати завдання, які ми пов'язуємо з людським інтелектом, такі як розпізнавання закономірностей, прогнозування та генерування мови чи зображень. Це не маркетинг, заснований на помилках. Це обґрунтована галузь з математикою, даними та великою кількістю спроб і помилок. Авторитетні посилання представляють ШІ як системи, які можуть навчатися, міркувати та діяти для досягнення цілей так, як ми вважаємо розумними. [1]

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке штучний інтелект з відкритим кодом?
Розумійте штучний інтелект з відкритим кодом, його переваги, моделі ліцензування та співпрацю зі спільнотою.

🔗 Що таке нейронна мережа у штучному інтелекті?
Вивчіть основи нейронних мереж, типи архітектур, навчання та поширене використання.

🔗 Що таке комп'ютерний зір у штучному інтелекті?
Дізнайтеся, як машини інтерпретують зображення, ключові завдання, набори даних та програми.

🔗 Що таке символічний ШІ?
Дослідіть символічне мислення, графи знань, правила та гібридні нейросимволічні системи.

Що таке ШІ: швидка версія 🧠➡️💻

Штучний інтелект – це набір методів, які дозволяють програмному забезпеченню наближено описувати інтелектуальну поведінку. Замість того, щоб кодувати кожне правило, ми часто навчаємо моделі на прикладах, щоб вони могли узагальнюватися на нові ситуації – розпізнавання зображень, перетворення мовлення в текст, планування маршруту, помічники коду, прогнозування структури білків тощо. Якщо вам подобається чітке визначення для ваших нотаток: уявіть собі комп’ютерні системи, що виконують завдання, пов’язані з людськими інтелектуальними процесами, такими як міркування, пошук сенсу та навчання з даних. [1]

Корисна ментальна модель з цієї галузі полягає в тому, щоб розглядати ШІ як цілеспрямовані системи , які сприймають своє середовище та обирають дії – це корисно, коли ви починаєте думати про цикли оцінки та керування. [1]

Що робить ШІ справді корисним✅

Навіщо звертатися до штучного інтелекту замість традиційних правил?

• Сила закономірностей – моделі виявляють тонкі кореляції між величезними наборами даних, які люди пропустили б до обіду.

• Адаптація — з більшою кількістю даних продуктивність може покращитися без переписування всього коду.

• Швидкість у великих масштабах – після навчання моделі працюють швидко та стабільно, навіть за стресових обсягів.

• Генеративність – сучасні системи можуть створювати текст, зображення, код, навіть молекули-кандидати, а не просто класифікувати речі.

• Ймовірнісне мислення — вони справляються з невизначеністю більш витончено, ніж крихкі ліси if-else.

• Інструменти, що використовують інструменти – ви можете підключати моделі до калькуляторів, баз даних або пошуку для підвищення надійності.

• Коли це погано — упередженість, галюцинації, застарілі навчальні дані, ризики для конфіденційності. Ми це вирішимо.

Будемо відверті: іноді штучний інтелект здається велосипедом для розуму, а іноді — одноколісним велосипедом на гравії. Обидва варіанти можуть бути правдою.

Як працює ШІ, зі швидкістю людини 🔧

Більшість сучасних систем штучного інтелекту поєднують:

1. Дані – приклади мови, зображення, кліки, показники датчиків.

2. Цілі – функція втрат, яка показує, як виглядає «добре».

3. Алгоритми – процедура навчання, яка змушує модель мінімізувати ці втрати.

4. Оцінювання - набори тестів, метрики, перевірки на працездатність.

5. Розгортання – обслуговування моделі за допомогою моніторингу, безпеки та захисних огорож.

Дві широкі традиції:

• Символічний або логічний ШІ — явні правила, графи знань, пошук. Чудово підходить для формальних міркувань та обмежень.

• Статистичний або навчальний штучний інтелект – моделі, що навчаються на основі даних. Саме тут живе глибоке навчання і звідси береться більшість недавнього ажіотажу; широко цитований огляд охоплює територію від багатошарових представлень до оптимізації та узагальнення. [2]

У рамках штучного інтелекту, що базується на навчанні, важливі кілька основних принципів:

• Навчання з учителем – навчайтеся на позначених прикладах.

• Неконтрольований та самостійний контроль – вивчення структури з немаркованих даних.

• Навчання з підкріпленням – навчання через спроби та зворотний зв'язок.

• Генеративне моделювання — навчіться створювати нові зразки, які виглядають реалістично.

Дві генеративні сім'ї, про які ви чутимете щодня:

• Трансформери — архітектура, що лежить в основі більшості великих мовних моделей. Вона використовує увагу для зв'язку кожного токена з іншими, що дозволяє паралельне навчання та дивовижно плавні результати. Якщо ви чули про «самостійну увагу», то це основний трюк. [3]

• Моделі дифузії – вони вчаться звертати процес шумозаглушення, переходячи від випадкового шуму назад до чіткого зображення чи аудіо. Це як перетасування колоди, повільно та обережно, але з використанням математичного аналізу; фундаментальна робота показала, як ефективно навчати та семплювати. [5]

Якщо метафори здаються натягнутими, це справедливо — штучний інтелект — це рухома мішень. Ми всі вчимося танцювати, поки музика змінюється посеред пісні.

Де ви вже щодня зустрічаєте ШІ 📱🗺️📧

• Пошук і рекомендації - результати ранжування, стрічки, відео.

• Електронна пошта та документи – автозаповнення, підсумовування, перевірка якості.

• Камера та аудіо - шумозаглушення, HDR, транскрипція.

• Навігація - прогнозування дорожнього руху, планування маршруту.

• Підтримка та сервіс – агенти чату, які проводять сортування та складають чернетки відповідей.

• Кодування - пропозиції, рефакторинг, тести.

• Охорона здоров'я та наука – сортування, підтримка візуалізації, прогнозування структури. (Розглядати клінічні контексти як критично важливі для безпеки; використовувати людський нагляд та задокументовані обмеження.) [2]

Міні-анекдот: команда розробників продукту може провести A/B-тестування кроку пошуку перед мовною моделлю; рівень помилок часто знижується, оскільки модель обмірковує більш свіжий, специфічний для завдання контекст, а не здогадується. (Метод: заздалегідь визначити метрики, зберегти запасний набір і порівнювати схожі запити.)

Сильні сторони, обмеження та легкий хаос між ними ⚖️

Сильні сторони

• З легкістю обробляє великі, невпорядковані набори даних.

• Масштабується між завданнями з тим самим основним обладнанням.

• Вивчає латентну структуру, яку ми не створювали вручну. [2]

Ліміти

• Галюцинації – моделі можуть видавати правдоподібні, але неправильні результати.

• Упередженість – навчальні дані можуть кодувати соціальні упередження, які системи потім відтворюють.

• Надійність – граничні випадки, вхідні дані суперників та зсув розподілу можуть призвести до порушення роботи.

• Конфіденційність і безпека – конфіденційні дані можуть витікати, якщо ви не будете обережні.

• Пояснення – чому так сказано? Іноді незрозуміло, що засмучує аудити.

Управління ризиками існує для того, щоб не створювати хаосу: Структура управління ризиками для штучного інтелекту NIST надає практичні, добровільні рекомендації щодо підвищення надійності під час проектування, розробки та розгортання – подумайте про картування ризиків, їх вимірювання та управління використанням від початку до кінця. [4]

Правила дорожнього руху: безпека, управління та відповідальність 🛡️

Регулювання та керівництво наздоганяють практику:

• Підходи, що ґрунтуються на ризиках – використання з вищим рівнем ризику стикаються з суворішими вимогами; важливі документація, управління даними та обробка інцидентів. Публічні структури наголошують на прозорості, людському контролі та постійному моніторингу. [4]

• Нюанси сектору – критично важливі для безпеки сфери (наприклад, охорона здоров'я) вимагають залучення людини та ретельної оцінки; універсальні інструменти все ще мають чітку документацію щодо цільового використання та обмежень. [2]

Йдеться не про придушення інновацій; йдеться про те, щоб не перетворювати свій продукт на апарат для приготування попкорну в бібліотеці… що звучить цікаво, поки не перестає бути таким.

Типи ШІ на практиці, з прикладами 🧰

• Сприйняття - зір, мовлення, сенсорне злиття.

• Мова - чат, переклад, підсумовування, вилучення.

• Прогнозування - прогнозування попиту, оцінка ризиків, виявлення аномалій.

• Планування та контроль - робототехніка, логістика.

• Генерація - зображень, аудіо, відео, коду, структурованих даних.

Під капотом математика спирається на лінійну алгебру, теорію ймовірностей, оптимізацію та обчислювальні стеки, які підтримують безперебійну роботу всього процесу. Для глибшого ознайомлення з основами глибокого навчання дивіться канонічний огляд. [2]

Порівняльна таблиця: короткий огляд популярних інструментів штучного інтелекту 🧪

(Трохи недосконало навмисно. Ціни змінюються. Ваш пробіг буде відрізнятися.)

Як оцінити систему штучного інтелекту як професіонал 🧪🔍

1. Визначте роботу – формулювання завдання в одному реченні.

2. Виберіть показники – точність, затримку, вартість, тригери безпеки.

3. Створіть тестовий набір – репрезентативний, різноманітний, витриманий.

4. Перевірте режими збоїв – вхідні дані, які система повинна відхиляти або ескалювати.

5. Перевірка на упередженість – демографічні зрізи та чутливі атрибути, де це можливо.

6. Людина в курсі – вкажіть, коли людина повинна переглядати.

7. Ведення журналу та моніторинг - виявлення дрейфу, реагування на інциденти, відкати.

8. Документ – джерела даних, обмеження, цільове використання, попереджувальні сигнали. NIST AI RMF надає вам спільну мову та процедури для цього. [4]

Поширені помилки, які я чую постійно 🙃

• «Це просто копіювання». Навчання вивчає статистичну структуру; генерація створює нові результати, що відповідають цій структурі. Це може бути винахідливим – або неправильним – але це не копіювання та вставка. [2]

• «Штучний інтелект розуміє, як людина». Він моделює закономірності. Іноді це виглядає як розуміння; іноді це впевнене розмиття. [2]

• «Більше завжди краще». Масштаб допомагає, але якість даних, узгодженість та пошук часто мають більше значення. [2][3]

• «Один ШІ, який керуватиме всіма». Справжні стеки є багатомодельними: пошук фактів, генеративний пошук тексту, невеликі швидкі моделі на пристрої та класичний пошук.

Трохи глибший погляд: Трансформери та дифузія, за одну хвилину ⏱️

• Трансформатори обчислюють показники уваги між токенами, щоб вирішити, на чому зосередитися. Стекування шарів фіксує довгострокові залежності без явного повторення, забезпечуючи високий паралелізм та високу продуктивність у мовних завданнях. Ця архітектура лежить в основі більшості сучасних мовних систем. [3]

• Моделі дифузії вчаться крок за кроком усувати шум, подібно до полірування затуманеного дзеркала, доки не з'явиться обличчя. Основні ідеї навчання та семплінгу розблокували бум генерації зображень і тепер поширюються на аудіо та відео. [5]

Мікроглосарій, який ви можете зберегти 📚

• Модель – параметризована функція, яку ми навчаємо для відображення входів на виходи.

• Навчання - оптимізація параметрів для мінімізації втрат на прикладах.

• Перенавчання - чудово справляється з навчальними даними, але в інших випадках нічого.

• Галюцинація – вільний, але фактично неправильний висновок.

• RAG – покоління з доповненим пошуком, яке консультується зі свіжими джерелами.

• Узгодження – формування поведінки для дотримання інструкцій та норм.

• Безпека – запобігання шкідливим наслідкам та управління ризиками протягом усього життєвого циклу.

• Висновок – використання навченої моделі для створення прогнозів.

• Затримка – час від введення до відповіді.

• Захисні рейки – політики, фільтри та елементи керування навколо моделі.

Занадто довго, не читав - Заключні зауваження 🌯

Що таке ШІ? Сукупність методів, які дозволяють комп'ютерам навчатися на основі даних та діяти розумно для досягнення цілей. Сучасна хвиля базується на глибокому навчанні, особливо на трансформаторах для мови та поширенні для медіа. За умови обдуманого використання ШІ масштабує розпізнавання образів, пришвидшує творчу та аналітичну роботу та відкриває нові наукові двері. За необережного використання він може ввести в оману, виключити або підірвати довіру. Щасливий шлях поєднує сильну інженерію з управлінням, вимірюванням та ноткою скромності. Цей баланс не просто можливий – його можна навчати, тестувати та підтримувати за допомогою правильних фреймворків та правил. [2][3][4][5]

Посилання

[1] Енциклопедія Британіка - Штучний інтелект (ШІ) : читати далі
[2] Природа - «Глибоке навчання» (ЛеКун, Бенджіо, Хінтон) : читати далі
[3] arXiv - «Увага - це все, що вам потрібно» (Васані та ін.) : читати далі
[4] NIST - Структура управління ризиками ШІ : читати далі
[5] arXiv - «Усунення шуму в дифузійних ймовірнісних моделях» (Хо та ін.) : читати далі

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас