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

Свои люди: как мы понимаем, кому доверять, — принципы распознавания Свои люди: как мы понимаем, кому доверять, — принципы распознавания

Как у людей работает система опознавания «свой — чужой»

Psychologies
Война тосола с антифризом. Что, когда и как доливать Война тосола с антифризом. Что, когда и как доливать

Какое масло заливать? Можно ли смешивать антифриз G12 и G12++?

4x4 Club
В раскопанном больше ста лет назад кургане эпохи викингов нашли погребальную ладью В раскопанном больше ста лет назад кургане эпохи викингов нашли погребальную ладью

Норвежские ученые повторно исследовали крупный курган эпохи викингов

N+1
«Носы у нас обеих крупные, но непохожие»: Мариэтта Цигаль-Полищук о роли Раневской «Носы у нас обеих крупные, но непохожие»: Мариэтта Цигаль-Полищук о роли Раневской

Актриса Мариэтта Цигаль-Полищук — о творческом пути и влиянии матери на карьеру

Forbes
Превентивная медицина. Мифы и реальность Превентивная медицина. Мифы и реальность

Что такое превентивная медицина и можно ли стареть, оставаясь здоровой

Лиза
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
«Скандал показал истинную сущность моих соперников»: Влад Череватый о закулисье шоу «Экстрасенсы. Битва сильнейших» «Скандал показал истинную сущность моих соперников»: Влад Череватый о закулисье шоу «Экстрасенсы. Битва сильнейших»

Интервью с экстрасенсом Владом Череватым

VOICE
Александр Чулок: «Ведь не граблями и вилами строить новую экономику» Александр Чулок: «Ведь не граблями и вилами строить новую экономику»

Заглядываем в будущее вместе с экономистом и прогнозистом Александром Чулоком

РБК
В чем проблема бодипозитива, или почему “много” жира — плохо В чем проблема бодипозитива, или почему “много” жира — плохо

Бодипозитив может стать еще одной крайностью отношений с внешностью

ТехИнсайдер
Я, он и его бывшая: реальные истории о манипуляциях и эмоциональной зависимости Я, он и его бывшая: реальные истории о манипуляциях и эмоциональной зависимости

Преследования, угрозы, попытки вернуться... Почему бывшие ведут себя так?

Psychologies
Вокал в музыкальных записях стал тише с середины прошлого века Вокал в музыкальных записях стал тише с середины прошлого века

Громкость основного вокала по отношению к инструментам снизилась впятеро

N+1
«Я никогда не хотел делать кино про загадочную русскую душу» «Я никогда не хотел делать кино про загадочную русскую душу»

Режиссер Борис Хлебников о своем фильме «Снегирь»

Weekend
Правила жизни Фила Найта Правила жизни Фила Найта

Фил Найт: бизнесмен, сооснователь компании Nike

Правила жизни
В начале было слово: зачем нужно идти на выставку «Логос: голос конструктивизма» в центре «Зотов» В начале было слово: зачем нужно идти на выставку «Логос: голос конструктивизма» в центре «Зотов»

Мария Аборонова изучила выставку «Логос: голос конструктивизма»

Правила жизни
10 глупых ляпов в кино, которые портят впечатление от фильма 10 глупых ляпов в кино, которые портят впечатление от фильма

Над фильмами работают команды профессионалов, и тем не менее ошибки случаются

VOICE
Ум отъешь Ум отъешь

Про игры, в которые человека вовлекает еда

Grazia
Семь невероятных пивных состязаний: даже не пытайся это повторить! Семь невероятных пивных состязаний: даже не пытайся это повторить!

Были бы фантазия и пиво, а соревнования придумаются сами собой!

Maxim
«Узнаю характер по костям»: чем привлекательна профессия антрополога и как ее получить «Узнаю характер по костям»: чем привлекательна профессия антрополога и как ее получить

Антропологи отличаются добротой и любовью к людям в целом и по частям

Вокруг света
Игорь Акинфеев: как преодолевать проблемы Игорь Акинфеев: как преодолевать проблемы

Игорь Акинфеев — один из главных игроков футбола России последних десятилетий

Maxim
Прагматичный подход Прагматичный подход

Почему крупный бизнес инвестирует в малый и как стартапы ответили на вызовы года

РБК
В Большом тихоокеанском мусорном пятне обжились прибрежные беспозвоночные В Большом тихоокеанском мусорном пятне обжились прибрежные беспозвоночные

Прибрежные беспозвоночные отлично освоились на плавающих кусках мусора

N+1
10 самых перспективных российских предпринимателей моложе 30 лет — 2023 10 самых перспективных российских предпринимателей моложе 30 лет — 2023

Десятка самых перспективных бизнесменов России

Forbes
Почему может быть опасно носить чужие украшения? Почему может быть опасно носить чужие украшения?

Есть определённые нюансы ношения украшений, которые ранее принадлежали другим

VOICE
Всегда в активе! Всегда в активе!

Правда ли тренировки заряжают энергией?

Лиза
«Жестокий романс» и не только: главные фильмы, снятые по пьесам Островского «Жестокий романс» и не только: главные фильмы, снятые по пьесам Островского

Пьесы островского, поставленные в разных жанрах — от пародии до мюзикла

Forbes
Насколько вы созависимый? Чек-лист от нейропсихолога Насколько вы созависимый? Чек-лист от нейропсихолога

Почему отношения становятся созависимыми?

Psychologies
Почему вам не стоит делать поспешные выводы о друзьях? Объяснение ученых! Почему вам не стоит делать поспешные выводы о друзьях? Объяснение ученых!

Человек присваивает "позитивные" ярлыки другим на основе разделяемых убеждений

ТехИнсайдер
Как почистить утюг внутри от накипи в домашних условиях Как почистить утюг внутри от накипи в домашних условиях

Как очистить утюг от накипи в домашних условиях

CHIP
Это нужно знать: как стресс влияет на организм человека? Это нужно знать: как стресс влияет на организм человека?

Как стресс сказывается на отдельных внутренних органах?

ТехИнсайдер
Рынок комбикормов вырос вопреки проблемам Рынок комбикормов вырос вопреки проблемам

Топ-25 крупнейших компаний выпустили более 21 млн т продукции

Агроинвестор
Открыть в приложении