Как работает ИИ – без сложностей (страница 2)
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.