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

Крым как остров Крым как остров

5 лет: Как меняются образы крымской жизни

Русский репортер
Здоровье дороже Здоровье дороже

В каком случае вам продадут страховку от критических заболеваний

Деньги
18 новых российских сериалов. Выбор читателей «Правил жизни» 18 новых российских сериалов. Выбор читателей «Правил жизни»

Шорт-лист лучших новых российских сериалов

Правила жизни
Огоньку не найдется? Огоньку не найдется?

Как сексуальные проблемы могут разрушить даже крепкий союз?

Лиза
Очень Важная Вечеринка: как подготовить лицо к макияжу, если тебя ждет значимое мероприятие Очень Важная Вечеринка: как подготовить лицо к макияжу, если тебя ждет значимое мероприятие

Хочешь даже на семейном празднике выглядеть как актриса на красной дорожке?

VOICE
«Не скользнуть в бездну» «Не скользнуть в бездну»

Судьба атамана Бориса Анненкова как зеркало Гражданской войны

Дилетант
Секс без любви: может ли страсть превратиться в глубокое чувство Секс без любви: может ли страсть превратиться в глубокое чувство

Если двоих связывает лишь секс, всегда ли их отношения им и ограничиваются?

Psychologies
Как подковы помогают лошадям, и почему коровы обходятся без них Как подковы помогают лошадям, и почему коровы обходятся без них

Зачем лошадям подковы, если в дикой природе они нормально живут без них?

ТехИнсайдер
Интервью с кинорежиссером Иваном И. Твердовским о Замятине и фильме «Наводнение» Интервью с кинорежиссером Иваном И. Твердовским о Замятине и фильме «Наводнение»

Режиссер Иван И. Твердовский — о поисках героя и экранизации Замятина

СНОБ
Эффект наращивания: 5 домашних способов отрастить длинные и крепкие ногти Эффект наращивания: 5 домашних способов отрастить длинные и крепкие ногти

Простые рецепты целебных масок для фантастического роста ногтей

VOICE
Как «развестись» с бизнес-партнером так, чтобы не было больно Как «развестись» с бизнес-партнером так, чтобы не было больно

Как расстаться с бизнес-партнером безболезненно и даже выйти в плюс от этого?

Inc.
6 устройств для любителей мобильного гейминга: как «прокачать» игру на смартфоне? 6 устройств для любителей мобильного гейминга: как «прокачать» игру на смартфоне?

6 устройств, которые выведут ваш игровой опыт на смартфоне на новый уровень

CHIP
Как снять машину с учета: подробная инструкция Как снять машину с учета: подробная инструкция

Бывают ситуации, когда нужно снять машину с учета. Подробная инструкция

РБК
7 советских товаров, популярных за границей 7 советских товаров, популярных за границей

Товары и продукты из СССР, которые активно покупали за рубежом

Maxim
В нашем доме поселился «замечательный» сосед В нашем доме поселился «замечательный» сосед

Истории людей, которым мешают жить соседи

Лиза
Смена формата: почему День Победы всегда зависел от текущей политической повестки Смена формата: почему День Победы всегда зависел от текущей политической повестки

Как на протяжении десятилетий менялся формат празднования Дня Победы

Forbes
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
«Мне надоело быть даже условным клоуном»: как художники передают свои идеи через цвет «Мне надоело быть даже условным клоуном»: как художники передают свои идеи через цвет

Работы художников, для которых цвет служит важным средством выразительности

Forbes
Бери ниже Бери ниже

Как математики сдвинули с мертвой точки диагональное число Рамсея

N+1
Хладнокровная любовь Хладнокровная любовь

Отправляясь в апрельский лес, я не помышлял ни о какой свадьбе

Наука и жизнь
Пустота, игры с огнем и дзюдо: каким был художник Ив Кляйн Пустота, игры с огнем и дзюдо: каким был художник Ив Кляйн

Вы могли не знать его имени, но вы видели этот цвет — гипнотизирующий синий

Правила жизни
Беседа галериста Алины Крюковой и искусствоведа Ивана Чечота Беседа галериста Алины Крюковой и искусствоведа Ивана Чечота

Алина Крюкова поговорила с Иваном Чечотом об искусстве в эпоху кризиса

СНОБ

Как изменились актрисы сериала "Бальзаковский возраст, или Все мужики сво…"?

VOICE
«Коммунизм умер»: как советская игра «Тетрис» стала всемирным хитом «Коммунизм умер»: как советская игра «Тетрис» стала всемирным хитом

«Тетрис» — отличное зрительское кино, к которому не нужно относиться серьезно

Forbes
Выпить или надеть: где, когда и как делали одежду из коровьего молока и почему перестали Выпить или надеть: где, когда и как делали одежду из коровьего молока и почему перестали

В XX веке в Италии шили одежду из тканей, изготовленных из цельного молока

VOICE
Не маскирует возраст, но сохранила рыжую гриву: как изменилась обаятельная звезда Не маскирует возраст, но сохранила рыжую гриву: как изменилась обаятельная звезда

Австралийская актриса Миранда Отто стала звездой мирового масштаба в одночасье

VOICE
Скрытое пограничное расстройство личности: что это такое — 10 симптомов Скрытое пограничное расстройство личности: что это такое — 10 симптомов

Чем вызваны неожиданные приступы паники? Откуда берется беспричинный страх?

Psychologies
Будущее за продуктами, дающими новое качество жизни клиентам Будущее за продуктами, дающими новое качество жизни клиентам

Член правления ВТБ Святослав Островский — о банковских сервисах

Деньги
Секс втроем: как мужчины и женщины относятся к популярной фантазии — ответ психоаналитика Секс втроем: как мужчины и женщины относятся к популярной фантазии — ответ психоаналитика

Правда ли только мужчины мечтают попробовать удовлетворить сразу двух партнеров?

Psychologies
Выйти из тени Выйти из тени

Когда любимое хобби приносит деньги: как избежать проблем с законом

Лиза
Открыть в приложении