Как работает ИИ – без сложностей

© Оформление. ООО «Издательство Эксмо», 2025

Предисловие

Независимо от того, замечаем мы это или нет, искусственный интеллект (ИИ) прочно вошел в нашу повседневную жизнь. Вспомним обычный день: смартфоны приветствуют нас уведомлением о предстоящих событиях, голосовые помощники рассказывают свежую информацию и сообщают о погоде, магазины подсказывают нужные товары до того, как мы успеваем подумать о покупке, а фитнес-приложения отмечают достигнутые цели. Все эти удобные мелочи возможны благодаря искусственному интеллекту, незаметно встроенному в нашу жизнь, делая ее удобнее и эффективнее.

Эти примеры впечатляют, не правда ли? Сегодняшняя реальность показывает, что искусственный интеллект действительно открывает дверь в мир инноваций и открытий. Цель этой книги – облегчить освоение основ ИИ и сделать его доступным даже для абсолютных новичков. Здесь собраны все необходимые знания об искусственном интеллекте, генеративном ИИ и машинном обучении, изложенные понятно и доступно. Уникальный формат позволяет освоить материал всего за неделю или даже меньше.

Каждая глава написана коротко и ясно, обеспечивая постепенное продвижение от азов к более сложным вопросам. Для повышения эффективности книга включает специальный семидневный чек-лист, который поможет проследить собственный прогресс и укрепить навыки.

Основное предназначение книги – вдохновение и мотивация для карьерного роста и открытия новых горизонтов. Читатель узнает о важности своевременного овладения технологиями ИИ, а также научится применять эти знания в повседневной жизни и профессиональном росте.

Данная книга подойдет любому уровню подготовки, начиная от владельцев интернет-магазинов и заканчивая студентами и профессионалами, стремящимися обновить свои навыки и поднять карьеру на новый уровень. Внутри содержится информация, необходимая для уверенного старта в области искусственного интеллекта, представлена простая методика преодоления трудностей и дан пошаговый подход к освоению сложного материала.

Каждый раздел логично продолжает предыдущий, обеспечивая плавное погружение в тему без информационной перегрузки. Дополнительно книга наполнена интересными примерами и практическими заданиями, помогающими лучше усвоить теорию и научиться применять знания на практике.

Закончив чтение, вы получите прочные знания об искусственном интеллекте и сможете уверенно применять их в реальности, открывая новые карьерные и бизнес-возможности в постоянно развивающемся мире технологий.

Обращаюсь к вам с приглашением активно осваивать предлагаемые материалы, глубже погружаться в интересующих вас областях, делиться мыслями и идеями с единомышленниками в кафе или специальных сообществах, посвященных искусственному интеллекту, продолжать исследование и развитие в динамичном мире технологий.

Именно сейчас наступает идеальное время уверенно войти в мир искусственного интеллекта. Полученные знания могут оказать революционное воздействие на вашу личную и профессиональную жизнь. Вместе откроем неизмеримые горизонты и потенциал искусственного интеллекта!

Глава 1
Основы искусственного интеллекта для начинающих

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.