Кратко объясняем ключевые термины из области ИИ

N+1Hi-Tech

Это нейробаза

Кратко объясняем ключевые термины из области ИИ

Сергей Кузнецов

Любую технологию, связанную с искусственным интеллектом, сегодня принято называть нейросетью. На самом деле это далеко не всегда корректно: например, GPT-4 — языковая модель на базе нейросети. Вместе с научно-исследовательским Институтом искусственного интеллекта AIRI мы подготовили материал, который поможет разобраться в том, какие технологии сегодня используют разработчики систем искусственного интеллекта, и на базовом уровне понять, как устроены последние достижения в этой области.

Вокруг только и говорят что об искусственном интеллекте. Что это такое?

Так называют область компьютерных наук или информатики, которая занимается созданием интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие интеллектуальных усилий человека. ИИ использует алгоритмы1 и модели2, которые позволяют компьютерам изучать, анализировать и принимать решения на основе некоторого набора данных.

1. Алгоритм — набор инструкций, который может быть выполнен компьютером или другим устройством.

2. Модель — упрощенное представление реальной системы или явления, которое позволяет анализировать и предсказывать ее поведение.

Иногда под искусственным интеллектом (Artificial Intelligence, AI) ошибочно понимают сильный искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI) — систему, которая может «думать и действовать» как человек. На самом деле большинство современных разработок в этой сфере предназначены для выполнения конкретных задач, и многие называют их слабым искусственным интеллектом (Narrow AI) или технологиями искусственного интеллекта (AI Technologies). Например, программа для игры в шахматы не умеет отвечать на вопросы, а чат-бот, имитирующий живого собеседника, — рисовать изображения. Тем не менее постепенно искусственный интеллект становится все более функциональным. Например, языковая модель GPT-4, хотя все еще не может генерировать ничего, кроме текста, умеет обрабатывать не только текстовые запросы, но и изображения.

На сегодняшний день можно выделить три основные области искусственного интеллекта и три сопутствующие им задачи.

Машинное обучение (Machine Learning), глубокое, или глубинное, обучение (Deep Learning) и базисные модели (Foundation Models) — это области в разработке ИИ, которые позволяют системе самостоятельно учиться на основе больших объемов данных и опыта.

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, использующий сложные нейронные сети для решения самых нетривиальных задач, например распознавания речи и обработки естественного языка. Фундаментальное отличие глубокого обучения от машинного заключается в том, что для машинного обучения измеримые свойства данных (признаки), на которые ИИ должен обратить внимание, задает человек, тогда как глубокое обучение находит их самостоятельно.

  • Компьютерное зрение (Computer Vision) — группа задач по разработке алгоритмов и моделей для распознавания и анализа изображений и видео. Сюда относятся технологии распознавания лиц, номерных знаков и, например, диагностика медицинских изображений. Кстати, компьютерное зрение не то же самое, что машинное (подробнее об этом читайте в нашем материале «Смотри внимательно»).
  • Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — группа задач, в которых алгоритмы и модели используются для анализа и понимания естественного языка (то есть языка, на котором люди общаются друг с другом). Сюда относятся, например, технологии автоматического перевода, распознавания речи и анализа тональности текста.
  • Экспертные системы и системы знаний (Expert Systems and Knowledge Management) — эта группа задач предполагает использование баз знаний и правил для создания систем, которые могут принимать (или помогать принимать) решения, а также разрешать проблемы в конкретных областях. К ним относятся, например, системы диагностики и поддержки принятия решений.

Какие технологии и инструменты используют разработчики ИИ?

Нейронные сети — на данный момент, вероятно,основной инструмент в сфере искусственного интеллекта. Как и человеческий мозг, нейронные сети состоят из узлов (нейронов), которые обрабатывают информацию и обмениваются ею друг с другом. В зависимости от задачи разработчики применяют различные архитектуры нейронных сетей.

66d1e71999ca7cdce779a56f94e416e4.jpg
Схематическое изображение механизма работы нейросети. Схема от N + 1, на основе материала от ddesign.moscow ddesign.moscow; N + 1

Например, сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) широко используются для обработки изображений и видео. Это особый класс многослойных нейросетей, способных извлекать из изображений характерные признаки, уменьшать эти данные в размере (это и называется сверткой) и благодаря этому эффективно распознавать объекты и обрабатывать большие объемы данных. Такие нейросети могут, например, находить на видео целующихся людей и помогать ученым восстанавливать позы животных.

  • Нейрон — базовый элемент нейронной сети. Он принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону.
  • Слой — группа нейронов, которые сообща обрабатывают данные. Каждый слой может выполнять определенную функцию, например извлекать признаки из данных или предсказывать значения.
  • Признаки — это характеристики или свойства данных. Например, при анализе изображения к признакам могут относиться цвет, текстура, форма объектов и так далее.
  • Соединение — это связь между нейронами в нейронной сети. Они передают данные и сигналы между собой, чтобы обрабатывать информацию.
  • Веса соединений — числа, которые определяют вклад каждого соединения в итоговый результат модели. В процессе обучения нейронная сеть пытается настроить веса соединений, чтобы минимизировать ошибку модели. Веса соединений обычно начинаются со случайных значений и обновляются в процессе обучения с помощью алгоритмов оптимизации. Настройка весов соединений — это один из ключевых этапов обучения нейронной сети.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Терпение, мудрость и прагматизм: 7 слов, помогающих жить в неопределенности, — обретите устойчивость Терпение, мудрость и прагматизм: 7 слов, помогающих жить в неопределенности, — обретите устойчивость

Как существовать в эти смутные времена полноценно, не теряя ни дня своей жизни?

Psychologies
Почему базовые футболки на тебя не садятся: вот в чем реальная проблема Почему базовые футболки на тебя не садятся: вот в чем реальная проблема

Почему хваленая база порой разочаровывает больше всего

VOICE
Нечаянный император Нечаянный император

Николай I — царящий надо всеми жандарм, исполняющий свой государственный долг

Дилетант
Часто переживаете? Вот как делать это продуктивно! Совет психолога Часто переживаете? Вот как делать это продуктивно! Совет психолога

Как люди могут изменить свое отношение к переживаниям?

ТехИнсайдер
Оазис впечатлений: чем способен удивить современный Ташкент Оазис впечатлений: чем способен удивить современный Ташкент

Что непременно стоит посмотреть в Ташкенте и где лучше остановиться

Forbes
«Голем и Джин»: роман о встрече двух одиноких мифических существ в Нью-Йорке «Голем и Джин»: роман о встрече двух одиноких мифических существ в Нью-Йорке

Отрывок из романа «Голем и Джин» — истории о двух необычных иммигрантах

Forbes
Детские воспоминания: чему они могут научить? Детские воспоминания: чему они могут научить?

Как воспоминания детства могут пригодиться во взрослой жизни?

Psychologies
Мундиры голубые и зелёные Мундиры голубые и зелёные

Между жандармами и армейцами всегда была взаимная неприязнь

Дилетант
«Слабакам тут не место!» «Слабакам тут не место!»

Профессиональный рыбак об особенностях своей работы

Лиза
Ушли в храм и на стройку: как сложились судьбы советских актеров одной роли Ушли в храм и на стройку: как сложились судьбы советских актеров одной роли

Получить главную роль — удача для любого актера. Но успех может быть мимолетен

VOICE
Музыкальная пауза: история народного хита Музыкальная пауза: история народного хита

Вспоминаем историю главной песни Михаила Круга

Правила жизни
7 советских товаров, популярных за границей 7 советских товаров, популярных за границей

Товары и продукты из СССР, которые активно покупали за рубежом

Maxim
Незаменимый предмет в косметичке: 8 потрясающих лайфхаков с пилочкой для ногтей Незаменимый предмет в косметичке: 8 потрясающих лайфхаков с пилочкой для ногтей

Список гениальных лайфхаков, как пилочка для ногтей может пригодиться вам в быту

ТехИнсайдер
Сколько чувств на самом деле необходимы человеку Сколько чувств на самом деле необходимы человеку

У любого могут возникнуть сомнения в том, что наши чувства ограничиваются пятью

ТехИнсайдер
«Я могу проспать 14 часов и все равно чувствовать усталость»: что такое гиперсомния — рассказ от первого лица «Я могу проспать 14 часов и все равно чувствовать усталость»: что такое гиперсомния — рассказ от первого лица

Каково жить, когда почти все время хочется спать?

Psychologies
Весенняя подзарядка Весенняя подзарядка

Как уберечь ребенка от стресса и перегрузок в учебе?

Лиза
Шутил, готовил и копировал американцев: как менялся Иван Ургант за время работы на ТВ Шутил, готовил и копировал американцев: как менялся Иван Ургант за время работы на ТВ

Как складывалась телекарьера Ивана Урганта: собрали самые знаковые проекты

VOICE
Тысяча километров перестройки Тысяча километров перестройки

История одной автореставрации

Robb Report
Морские огурцы могут разорвать собственную задницу и обвить врага комком липких внутренностей Морские огурцы могут разорвать собственную задницу и обвить врага комком липких внутренностей

Морские огурцы только кажутся легкой мишенью для голодных хищников

ТехИнсайдер
Эффект губной помады: зачем сегодня покупают антиквариат и ювелирные украшения Эффект губной помады: зачем сегодня покупают антиквариат и ювелирные украшения

Какое искусство сейчас в цене?

Forbes
12 лучших сериалов про маньяков 12 лучших сериалов про маньяков

Сериалы для любителей безопасно пощекотать себе нервы

Maxim
Настоящее преступление: как жанр тру-крайм покорил мир и привел маньяков на экраны Настоящее преступление: как жанр тру-крайм покорил мир и привел маньяков на экраны

За что критикуют «диванных расследователей» и почему тру-крайм нравится женщинам

Forbes
Светить всегда? Светить везде? Светить всегда? Светить везде?

Как выбрать подсветку для рассады?

Наука и жизнь
Дженнифер Лопес через полгода будет 54. Но, черт, почему она такая красотка? Дженнифер Лопес через полгода будет 54. Но, черт, почему она такая красотка?

Разбираемся в секретах красоты Дженнифер Лопес

Maxim
Человек с железными легкими: как живет Пол Александер, который уже более 68 лет не покидает железную капсулу Человек с железными легкими: как живет Пол Александер, который уже более 68 лет не покидает железную капсулу

Врачи пророчили ему скорую смерть, но, вопреки всему, он жив!

ТехИнсайдер
Стильно, комфортно Стильно, комфортно

Современный интерьер с классическими декоративными приёмами

SALON-Interior
Как необычно и практично использовать влажные салфетки: 8 советов на каждый день Как необычно и практично использовать влажные салфетки: 8 советов на каждый день

У влажных салфеток гораздо больше полезных применений, чем очистка от грязи

ТехИнсайдер
Пятеро против. Главные конкуренты нового седана «Москвич 6» Пятеро против. Главные конкуренты нового седана «Москвич 6»

Пополнение седанов на российском авторынке

РБК
На грани: как себя вести, если у близкого человека пограничное расстройство личности? На грани: как себя вести, если у близкого человека пограничное расстройство личности?

Что же делать, если у нашего родного ПРЛ, и как позаботиться о себе?

Psychologies
Антон Долотин Антон Долотин

Антон Долотин перечисляет плюсы и минусы развития дизайн-индустрии в стране

Собака.ru
Открыть в приложении