Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, позволяющая компьютерам и машинам имитировать такие процессы, как обучение, понимание, решение проблем, принятие решений, творчество и автономность.

Приложения и устройства, оснащенные искусственным интеллектом, способны видеть объекты и распознавать их. Они могут понимать человеческую речь и реагировать на нее, а также обучаться на основе новой информации и опыта, предоставляя подробные рекомендации пользователям и экспертам. Кроме того, они способны действовать автономно, устраняя необходимость в человеческом интеллекте или вмешательстве (классическим примером здесь служит беспилотный автомобиль).

Однако в 2024 году внимание большинства исследователей и специалистов в области искусственного интеллекта, а также основные заголовки новостей на эту тему, сосредоточены на прорывах в сфере генеративного искусственного интеллекта (Gen AI) — технологии, способной создавать оригинальные тексты, изображения, видеоролики и другие виды контента. Чтобы в полной мере понять суть генеративного ИИ, необходимо прежде всего разобраться в технологиях, лежащих в основе его инструментов, а именно: машинном обучении (ML) и глубоком обучении.

Машинное обучение (Machine Learning)

Простой способ взглянуть на искусственный интеллект — рассматривать его как последовательность взаимосвязанных или производных концепций, возникших за более чем 70 лет:

Непосредственно в рамках искусственного интеллекта выделяется машинное обучение , которое предполагает создание моделей путем обучения алгоритмов делать прогнозы или принимать решения на основе данных; оно охватывает широкий спектр технологий, позволяющих компьютерам обучаться на данных и извлекать из них информацию без явного программирования для выполнения конкретных задач.

Существует множество методов и алгоритмов машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайный лес, метод опорных векторов (SVM), алгоритм k-ближайших соседей (KNN), кластеризацию и другие. Каждый из этих методов подходит для определенных типов задач и данных.

Одним из наиболее известных типов алгоритмов машинного обучения является нейронная сеть (или искусственная нейронная сеть); нейронные сети моделируются по образцу структуры и принципов работы человеческого мозга. Нейронная сеть состоит из взаимосвязанных слоев узлов (выполняющих роль нейронов), которые совместно обрабатывают и анализируют сложные данные. Нейронные сети идеально подходят для задач, требующих выявления закономерностей и сложных взаимосвязей в больших объемах данных.

Самая простая форма машинного обучения называется обучением с учителем (Supervised Learning) ; она предполагает использование размеченных наборов данных для обучения алгоритмов классификации данных или точному прогнозированию результатов. В рамках этого подхода люди сопоставляют каждый обучающий пример с определенным целевым значением (меткой). Цель состоит в том, чтобы модель усвоила взаимосвязь между входными и выходными данными в обучающей выборке и могла впоследствии прогнозировать результаты для новых, ранее не встречавшихся данных.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети (так называемые глубокие нейронные сети), которые максимально точно имитируют сложную способность человеческого мозга принимать решения.

Глубокие нейронные сети включают входной слой, как минимум три скрытых слоя (а зачастую их сотни) и выходной слой — в отличие от нейронных сетей, используемых в классических моделях машинного обучения, которые обычно содержат лишь один или два скрытых слоя.

Эти многочисленные слои обеспечивают возможность обучения без учителя (Unsupervised Learning) : они позволяют автоматизировать извлечение признаков из больших, неразмеченных и неструктурированных наборов данных, а также формировать собственные прогнозы относительно того, что именно представляют собой эти данные.

Поскольку глубокое обучение не требует участия человека, оно позволяет осуществлять машинное обучение в огромных масштабах. Этот метод отлично подходит для обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и других задач, требующих быстрого и точного выявления сложных закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных. Большинство приложений искусственного интеллекта, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни, основаны на той или иной форме глубокого обучения.

Глубокое обучение также позволяет:

Обучение с частичным привлечением учителя (semi-supervised learning), сочетающее обучение с учителем и обучение без учителя и использующее как размеченные, так и неразмеченные данные для обучения моделей искусственного интеллекта решению задач классификации и регрессии.
Самообучение (self-supervised learning ), которое генерирует неявные метки на основе неструктурированных данных, вместо того чтобы полагаться на размеченные наборы данных для получения сигналов обучения.
Обучение с подкреплением , при котором система учится методом проб и ошибок и на основе функций вознаграждения, а не путем извлечения информации из скрытых закономерностей.
Обучение с переносом (transfer learning) — подход , при котором знания, полученные при решении одной задачи или на одном наборе данных, используются для улучшения эффективности модели при решении другой, связанной задачи или на другом наборе данных.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)

Генеративный искусственный интеллект (иногда называемый Gen AI) — это модели глубокого обучения, способные создавать оригинальный и сложный контент, такой как объемные тексты, высококачественные изображения,реалистичные видео или аудиозаписи и многое другое, в ответ на запрос или указание пользователя.

В целом, генеративные модели кодируют упрощенное представление своих обучающих данных, а затем используют это представление для создания нового объекта, похожего на исходные данные, но не идентичного им.

Генеративные модели на протяжении многих лет использовались в статистике для анализа числовых данных. Однако за последнее десятилетие они эволюционировали, начав применяться для анализа и генерации более сложных типов данных. Это развитие совпало с появлением трех передовых типов моделей глубокого обучения:

Вариационные автокодировщики (VAE) , представленные в 2013 году, позволили моделям генерировать различные виды контента в ответ на запрос или инструкции.
Диффузионные модели (Diffusion Models) , впервые появившиеся в 2014 году: они добавляют «шум» к изображениям до тех пор, пока те не становятся неразличимыми, а затем удаляют этот шум для генерации оригинальных изображений в ответ на текстовые запросы.
Трансформеры (Transformers) — это модели, обучаемые на последовательных данных для генерации протяженных последовательностей контента (таких как слова в предложениях, элементы изображения, кадры видео или команды в программном коде). Трансформеры лежат в основе большинства инструментов генеративного искусственного интеллекта, которые сегодня находятся в центре внимания, включая ChatGPT, GPT-4, Copilot, Gemini и другие.

Как работает генеративный искусственный интеллект

В целом, генеративный искусственный интеллект работает в три этапа:

Обучение для создания базовой модели.
Настройка — для адаптации модели к конкретному применению.
Генерация, оценка и дополнительная настройка для повышения точности.

Обучение

Генеративный искусственный интеллект начинается с «базовой модели» — модели глубокого обучения, служащей основой для различных типов приложений генеративного ИИ.

Наиболее распространенными на сегодняшний день базовыми моделями являются большие языковые модели (LLM) , созданные для задач генерации текста. Однако существуют также базовые модели для генерации изображений, видео, аудио или музыки, а также мультимодальные модели, поддерживающие различные типы контента.

Для создания базовой модели специалисты обучают алгоритм глубокого обучения на огромных объемах соответствующих неструктурированных и неразмеченных необработанных данных — например, на терабайтах или петабайтах текстов, изображений или видео из интернета. В результате обучения формируется нейронная сеть с миллиардами параметров, представляющих собой кодировки сущностей, закономерностей и взаимосвязей, содержащихся в данных; такая сеть способна самостоятельно генерировать контент в ответ на запросы (промпты). Это и есть базовая модель.

Процесс обучения требует колоссальных вычислительных мощностей, занимает много времени и обходится крайне дорого. Для него необходимы тысячи графических процессоров (GPU) и недели вычислений, что, как правило, стоит миллионы долларов. Проекты базовых моделей с открытым исходным кодом, такие как Llama-2 от Meta, позволяют разработчикам систем генеративного искусственного интеллекта избежать этого этапа и связанных с ним затрат.

Настройка

После этого модель необходимо настроить для конкретной задачи генерации контента. Это можно сделать различными способами, в том числе:

Тонкая настройка (fine-tuning) , которая включает в себя предоставление модели размеченных данных, специфичных для конкретного приложения, а также вопросов или промптов, которые, вероятно, будет получать приложение, и соответствующих правильных ответов в требуемом формате.
Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) — метод, при котором люди оценивают точность или релевантность ответов модели, позволяя ей совершенствоваться. Это может быть так же просто, как ввод или устное озвучивание исправлений для чат-бота или виртуального помощника.

Генерация, оценка и донастройка

Разработчики и пользователи регулярно оценивают результаты работы своих генеративных приложений и продолжают донастраивать модель — иногда даже еженедельно — для повышения точности или релевантности. В то же время сама базовая модель обновляется гораздо реже: например, раз в год или каждые 18 месяцев.

Еще одним способом повышения эффективности приложений на базе генеративного искусственного интеллекта является генерация с дополненным поиском (RAG) — технология, позволяющая расширить возможности базовой модели за счет использования релевантных источников, выходящих за рамки обучающих данных, для улучшения результатов с точки зрения точности или значимости.

Агенты искусственного интеллекта и агентный искусственный интеллект

Агент искусственного интеллекта (AI agent) — это автономная программа на базе ИИ, способная выполнять задачи и достигать целей от имени пользователя или другой системы без участия человека, самостоятельно выстраивая рабочий процесс и используя доступные инструменты (другие приложения или сервисы).

Агентный искусственный интеллект (Agentic AI) — это система, состоящая из нескольких агентов ИИ, усилия которых координируются для выполнения более сложной задачи или достижения более масштабной цели, чем те, что под силу любому отдельному агенту в этой системе.

В отличие от чат-ботов и других моделей искусственного интеллекта, работающих в рамках заранее заданных ограничений и требующих вмешательства человека, ИИ-агенты и системы агентного ИИ демонстрируют автономность, целенаправленное поведение и способность адаптироваться к меняющимся условиям. Термины «агент» и «агентный» указывают на наличие у этих моделей «агентности» — способности действовать самостоятельно и целенаправленно.

Один из способов рассматривать интеллектуальных агентов — как естественный следующий этап развития после генеративного искусственного интеллекта. Если генеративные модели сосредоточены на создании контента на основе усвоенных закономерностей, то агенты используют этот контент для взаимодействия друг с другом и с другими инструментами, чтобы принимать решения, решать проблемы и выполнять задачи. Например, приложение на базе генеративного ИИ может подсказать вам лучшее время для восхождения на Эверест с учетом вашего рабочего графика, тогда как агент способен не только дать такой совет, но и воспользоваться онлайн-сервисом для бронирования оптимального авиарейса и подходящего номера в отеле в Непале.

Преимущества искусственного интеллекта

Искусственный интеллект приносит множество преимуществ в различных отраслях и сферах применения. К числу наиболее распространенных преимуществ относятся:

Автоматизация повторяющихся задач.
Больше инсайтов из данных — и быстрее.
Совершенствование процесса принятия решений.
Меньше человеческих ошибок.
Доступность круглосуточно и без выходных.
Снижение финансовых рисков.

Автоматизация повторяющихся задач

Искусственный интеллект способен автоматизировать рутинные, повторяющиеся и зачастую монотонные задачи — как цифровые (например, сбор, ввод и обработка данных), так и физические (например, комплектация товаров на складах и производственные процессы). Такая автоматизация высвобождает время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более ценной и творческой работе.

Совершенствование процесса принятия решений

Независимо от того, используется ли искусственный интеллект для поддержки принятия решений или для их полной автоматизации, он позволяет делать более быстрые и точные прогнозы, а также принимать надежные решения на основе данных. В сочетании с автоматизацией искусственный интеллект дает компаниям возможность использовать открывающиеся возможности и реагировать на кризисные ситуации сразу же по мере их возникновения — в режиме реального времени и без участия человека.

Меньше человеческих ошибок

Искусственный интеллект способен снизить вероятность человеческих ошибок различными способами: от сопровождения людей при выполнении правильных этапов процесса и предупреждения о возможных ошибках до полной автоматизации операций без участия человека. Это особенно важно в таких сферах, как здравоохранение, где, например, хирургические роботы, управляемые искусственным интеллектом, обеспечивают неизменно высокую точность.

Круглосуточная доступность и согласованность

Искусственный интеллект работает непрерывно, доступен круглосуточно и неизменно обеспечивает стабильное качество выполнения задач. Такие инструменты, как чат-боты или виртуальные помощники, позволяют снизить нагрузку на сотрудников, занимающихся обслуживанием клиентов или технической поддержкой. В других сферах применения — например, при обработке материалов или на производственных линиях — искусственный интеллект помогает поддерживать качество работы и уровень производительности, выполняя повторяющиеся или рутинные задачи.

Снижение материальных рисков

Благодаря автоматизации опасных видов деятельности — таких как контроль над животными, работа со взрывчатыми веществами, выполнение задач на больших глубинах океана, на значительной высоте или в открытом космосе — искусственный интеллект позволяет исключить необходимость подвергать работников риску получения травм или даже гибели. И хотя технологии автономного вождения еще не доведены до совершенства, беспилотные автомобили и другие транспортные средства способны снизить риск травмирования пассажиров.

Варианты использования искусственного интеллекта

Существует множество вариантов практического применения искусственного интеллекта. Вот лишь некоторые примеры его использования в различных отраслях, демонстрирующие его потенциал:

Клиентский опыт, обслуживание и поддержка

Компании могут внедрять чат-ботов и виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта для обработки запросов клиентов, заявок в службу поддержки и выполнения других задач. Эти инструменты используют технологии обработки естественного языка (NLP) и возможности генеративного искусственного интеллекта для понимания вопросов клиентов — например, о статусе заказа, характеристиках товара или правилах возврата — и предоставления ответов на них.

Выявление мошенничества

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения способны анализировать структуру транзакций и выявлять аномалии — например, необычные расходы или нетипичные места входа в систему, — указывающие на мошеннические операции. Это позволяет организациям быстрее реагировать на возможные случаи мошенничества и минимизировать их последствия.

Персонализированный маркетинг

Розничные торговцы, банки и другие компании, взаимодействующие с клиентами, могут использовать искусственный интеллект для создания персонализированного клиентского опыта и маркетинговых кампаний, которые повышают удовлетворенность клиентов, увеличивают продажи и предотвращают отток клиентской базы.

Управление персоналом и наем

Платформы для подбора персонала, использующие искусственный интеллект, могут упростить процесс найма за счет анализа резюме, сопоставления кандидатов с описаниями вакансий и даже проведения предварительных собеседований с применением видеоанализа.

Разработка и обновление приложений

Инструменты генерации кода на базе искусственного интеллекта и средства автоматизации позволяют упростить рутинные задачи по написанию кода, связанные с разработкой приложений, а также ускорить масштабную миграцию и модернизацию устаревших приложений.

Предиктивное техническое обслуживание

Модели машинного обучения могут анализировать данные, поступающие от датчиков, устройств Интернета вещей (IoT) и систем операционных технологий (OT), для прогнозирования потребности в техническом обслуживании и предсказания неисправностей оборудования до их возникновения.

Вызовы и риски искусственного интеллекта

Организации стремятся внедрить новейшие технологии искусственного интеллекта и воспользоваться их многочисленными преимуществами. Столь быстрое внедрение необходимо, однако запуск и поддержание рабочих процессов на базе ИИ сопряжены с определенными проблемами и рисками.

Риски, связанные с данными

Системы искусственного интеллекта опираются на наборы данных, которые могут быть уязвимы к таким угрозам, как отравление данных, манипулирование данными, предвзятость данных или кибератаки, способные привести к утечке информации.

Риски, связанные с моделями

Злоумышленники могут нацеливаться на модели искусственного интеллекта с целью их кражи, обратной разработки или несанкционированного вмешательства.

Операционные риски

Как и любые технологии, модели подвержены операционным рискам, таким как дрейф модели, предвзятость и сбои в системе управления.

Этичекие и правовые риски

Если организации не будут уделять первостепенное внимание безопасности и этике при разработке и внедрении систем искусственного интеллекта, они рискуют нарушить конфиденциальность и получить предвзятые результаты.

Этика и управление искусственным интеллектом

Этика искусственного интеллекта — это междисциплинарная область, изучающая способы повышения положительного влияния искусственного интеллекта при одновременном снижении рисков и минимизации негативных последствий. Принципы этики искусственного интеллекта реализуются посредством системы управления, гарантирующей безопасность и этичность инструментов и систем искусственного интеллекта.

К числу общепринятых ценностей, связанных с этикой искусственного интеллекта и ответственным искусственным интеллектом, относятся:

Объяснимость и интерпретируемость

По мере развития искусственного интеллекта люди сталкиваются с проблемой понимания того, как алгоритм приходит к тому или иному результату. Интерпретируемый искусственный интеллект — это совокупность процессов и методов, позволяющих пользователям интерпретировать и понимать результаты работы алгоритмов, а также доверять им.

Справедливость и инклюзивность

Хотя машинное обучение по своей сути представляет собой форму статистической дифференциации, такая дифференциация становится неприемлемой, когда она предоставляет привилегированным группам систематическое преимущество и ставит непривилегированные группы в невыгодное положение.

Надежность и безопасность (Robustness and Security)

Надежный искусственный интеллект эффективно справляется с нештатными ситуациями — такими как искажения входных данных или злонамеренные атаки, — не причиняя при этом непреднамеренного ущерба.

Подотчетность и прозрачность

Организации должны внедрить четкие структуры управления и определить зоны ответственности. Кроме того, пользователи должны иметь возможность видеть, как работает сервис искусственного интеллекта, оценивать его функциональные возможности, а также понимать его сильные стороны и ограничения.

Конфиденциальность и соблюдение нормативных требований

Многие нормативно-правовые акты, включая Общий регламент по защите данных (GDPR), обязывают организации соблюдать определенные принципы конфиденциальности при обработке персональных данных.

Слабый искусственный интеллект против сильного искусственного интеллекта

Чтобы рассмотреть использование искусственного интеллекта в контексте различных уровней сложности, исследователи выделили несколько его типов:

Слабый искусственный интеллект (Weak AI) : также известный как «узкий искусственный интеллект», этот термин обозначает системы ИИ, предназначенные для выполнения конкретной задачи. Примерами могут служить «умные» голосовые помощники, такие как Alexa и Siri, или чат-боты в социальных сетях.

Сильный искусственный интеллект (Strong AI) , также известный как «общий искусственный интеллект» (AGI), обладает способностью понимать, обучаться и применять знания для выполнения широкого спектра задач на уровне, равном человеческому интеллекту или превосходящем его. В настоящее время этот уровень искусственного интеллекта существует лишь теоретически, и не существует известных систем ИИ, которые приближались бы к такому уровню развития.

История искусственного интеллекта

Идея «мыслящей машины» восходит к Древней Греции. Однако с момента появления электронных вычислительных систем к числу важных событий и вех в развитии искусственного интеллекта относятся следующие:

1950 год : Алан Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум». В ней он задал свой знаменитый вопрос: «Могут ли машины мыслить?» — и предложил тест, который сегодня известен как «тест Тьюринга».
1956 : Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» на первой конференции по искусственному интеллекту.
1967 год : Фрэнк Розенблатт создал Mark 1 Perceptron — первый компьютер, работающий на основе нейронной сети, которая «обучается» методом проб и ошибок.
1980 г .: Нейронные сети, использующие алгоритм обратного распространения ошибки для самообучения, получили широкое распространение в приложениях искусственного интеллекта.
1997 год : компьютер Deep Blue компании IBM победил действующего на тот момент чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
2011 год : IBM Watson победил чемпионов в телеигре Jeopardy!.
2015 год : суперкомпьютер Minwa компании Baidu использовал специализированную глубокую нейронную сеть для распознавания и классификации изображений с точностью, превышающей средний показатель человека.
2016 год : программа AlphaGo от DeepMind победила чемпиона мира по игре го Ли Седоля.
2022 год : Появление больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT от OpenAI, привело к кардинальным изменениям в производительности и возможностях искусственного интеллекта.
2024 год : последние тенденции в сфере искусственного интеллекта указывают на продолжение его бурного развития. Мультимодальные модели, способные обрабатывать различные типы данных, обеспечивают более богатые и эффективные возможности взаимодействия. Прогресс наблюдается и в области компактных моделей.

Теперь, когда вы стали экспертом в основах этого захватывающего мира, пришло время перейти к практике.

Готовы ли вы превратить свои слова в голос, который покоряет сердца и умы?

Начните свое путешествие в мир аудиоконтента уже сегодня.

Попробуйте платформу « Makina » бесплатно и превратите первые 1000 символов в профессиональную озвучку менее чем за 5 минут!

Начните бесплатную пробную версию прямо сейчас

Источник: IBM.COM

Что такое искусственный интеллект?