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

8 случаев самого удивительного поступления в университеты 8 случаев самого удивительного поступления в университеты

О том, что творческий подход открывает двери в престижные ВУЗы, ходят легенды

Maxim
«Зевнуть, вздохнуть и хорошенько потянуться»: как просыпаться с удовольствием — 7 полезных приемов «Зевнуть, вздохнуть и хорошенько потянуться»: как просыпаться с удовольствием — 7 полезных приемов

Как избавиться от утренней обреченности?

Psychologies
Дарья Мельникова: «В жизни ничего не изображаю» Дарья Мельникова: «В жизни ничего не изображаю»

Дарья Мельникова называет себя обычной и скучной, но мы убедились: это не так

VOICE
«Индюшачья шея» «Индюшачья шея»

Старение шеи: что за напасть и как с ней бороться

Лиза
«Нет никакого развития»: в чем особенности зависимых отношений — 3 компонента «Нет никакого развития»: в чем особенности зависимых отношений — 3 компонента

Что отличает зависимые отношения и можно ли превратить их в здоровые?

Psychologies
«Все считали, что меня опекает состоятельный муж, но за нашу жизнь я расплатилась сполна» «Все считали, что меня опекает состоятельный муж, но за нашу жизнь я расплатилась сполна»

«Каждый человек, который приходит в твою жизнь, становится учителем»

Psychologies
Четыре шанса взломать старение Четыре шанса взломать старение

Очередными мишенями в борьбе за продление молодости стали сенесцентные клетки

Эксперт
Классические внедорожники, которые заслуживают возрождения Классические внедорожники, которые заслуживают возрождения

Легендарные внедорожники, которым нужно дать второй шанс

4x4 Club
«Полезно для психики»: 5 причин составлять списки «Полезно для психики»: 5 причин составлять списки

Ведение списков — отличная терапевтическая практика

Psychologies
Читать нельзя выкинуть: зачем старые книги отдают в приюты и кто дает им новую жизнь Читать нельзя выкинуть: зачем старые книги отдают в приюты и кто дает им новую жизнь

Как активисты дают вторую жизнь старым книгам

Forbes
«Прыжок веры» в реальной жизни: сумасшедший трюк каскадера «Прыжок веры» в реальной жизни: сумасшедший трюк каскадера

Что такое «Прыжок веры» и можно ли его исполнить в реальной жизни?

ТехИнсайдер
Как понять, что твой метаболизм замедлился: эти признаки должна знать каждая женщина 40+ Как понять, что твой метаболизм замедлился: эти признаки должна знать каждая женщина 40+

В каком возрасте метаболизм начинает меняться? Почему это происходит?

VOICE
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
Кто не спит, тот не живет: как недостаток сна портит нам жизнь Кто не спит, тот не живет: как недостаток сна портит нам жизнь

Глава из книги «Спать и высыпаться» о том, как недостаток сна влияет на жизнь

Inc.
Не муза, а художница: женщины в искусстве на рубеже ХIХ–ХХ веков Не муза, а художница: женщины в искусстве на рубеже ХIХ–ХХ веков

Отрывок из книги «Ее жизнь в искусстве» о художницах в XIX-XX веке

Forbes
Темная сторона Древней Греции: о чем не рассказывают детям на уроках истории Темная сторона Древней Греции: о чем не рассказывают детям на уроках истории

Мало кто из нас обрадовался бы, оказавшись в Древней Греции

Maxim
Легендарная пара: как компания Nike и Майкл Джордан подсадили весь мир на кроссовки Легендарная пара: как компания Nike и Майкл Джордан подсадили весь мир на кроссовки

«Air: большой прыжок» — о том, как Air Jordan изменили отношение к кроссовкам

Forbes
4 лайфхака, которые помогут выйти из френдзоны 4 лайфхака, которые помогут выйти из френдзоны

Как выйти из дружеского регистра?

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

Пополнение седанов на российском авторынке

РБК
Михаил Светин. Грустный клоун Михаил Светин. Грустный клоун

Хочу быть артистом, хочу быть известным, Боженька, помоги

Коллекция. Караван историй
Новые Новые

Ученые выявили соединения, эффективные против устойчивым к антибиотикам бактерии

ТехИнсайдер
Тысяча километров перестройки Тысяча километров перестройки

История одной автореставрации

Robb Report

Как одеваться после 40 лет, чтобы выглядеть неотразимо?

VOICE
Смотримся в черное зеркало: как нейросети уже используются в моде и что будет дальше Смотримся в черное зеркало: как нейросети уже используются в моде и что будет дальше

Заменят ли нейросети дизайнеров, стилистов и фотографов?

Правила жизни
«Во всем ищу позитивные стороны!» «Во всем ищу позитивные стороны!»

Владимир Жеребцов — о том, почему девушки охотно ведутся на всяких проходимцев

OK!
«Манипуляции с кончиком носа»: преображения Ларисы Долиной оценил пластический хирург «Манипуляции с кончиком носа»: преображения Ларисы Долиной оценил пластический хирург

Эксперт прокомментировал преображение Ларисы Долиной

VOICE
Неожиданно: бензопилы изначально были изобретены для оказания помощи при родах Неожиданно: бензопилы изначально были изобретены для оказания помощи при родах

Удивительно, но факт: в XVIII веке бензопилы использовались при родах

ТехИнсайдер
Машины, которых нам не хватает Машины, которых нам не хватает

Российские автомобили стали главными на отечественном рынке

Деньги
Экспедиционный Volkswagen Amarok. В двух шагах от идеала Экспедиционный Volkswagen Amarok. В двух шагах от идеала

Volkswagen Amarok — идеальное средство для автономных путешествий

4x4 Club
Капитан, капитан, улыбнитесь! Капитан, капитан, улыбнитесь!

Встали не с той ноги? Улыбнитесь, и всё наладится!

Здоровье
Открыть в приложении