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

Почему современные тренды ЗОЖ чаще всего ошибочны Почему современные тренды ЗОЖ чаще всего ошибочны

С чего на самом деле надо начинать заботу о своем здоровье

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

Истории людей, которым мешают жить соседи

Лиза
9 причин, почему хорошие девочки влюбляются в плохих парней 9 причин, почему хорошие девочки влюбляются в плохих парней

Почему девушки нередко выбирают себе в партнеры «плохих парней»

Psychologies
Как подключить компьютер к Wi-Fi: пошаговая инструкция Как подключить компьютер к Wi-Fi: пошаговая инструкция

Как подключить настольный компьютер к беспроводной сети Wi-Fi?

CHIP
Кто из домашних питомцев искренне любит хозяев, а кому плевать на человека? Кто из домашних питомцев искренне любит хозяев, а кому плевать на человека?

Ваша собака вас любит? Вероятнее всего, да. А кошка? А рыбка?

ТехИнсайдер
Cоцсети негативно сказываются на психике и кошельке человека? Еще как! Объяснение эксперта Cоцсети негативно сказываются на психике и кошельке человека? Еще как! Объяснение эксперта

Как постоянное влияние медиа меняет поведение людей

ТехИнсайдер
Безотцовщина: как разрыв с одним из родителей влияет на ребенка Безотцовщина: как разрыв с одним из родителей влияет на ребенка

Как помочь ребенку при разлуке со значимым взрослым

Forbes
Очаровательные крохи с красивым голосом: 4 занимательных факта о пеночках Очаровательные крохи с красивым голосом: 4 занимательных факта о пеночках

Эти небольшие птички из обширного рода радуют нас своими песнями на природе

Вокруг света
Заигрались в стартаперов: почему закрылась социальная сеть для счастливых Happyō Заигрались в стартаперов: почему закрылась социальная сеть для счастливых Happyō

Почему компании Happyō не удалось закрепиться на рынке?

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

Пополнение седанов на российском авторынке

РБК
Дорогая тетя: читаем фрагмент нового романа Оксаны Васякиной «Роза» Дорогая тетя: читаем фрагмент нового романа Оксаны Васякиной «Роза»

Отрывок из книги Оксаны Васякиной — как она вспоминает художницу Паулу Регу

Правила жизни
Портрет в портрете Портрет в портрете

Иногда атрибуции сплетаются в исторические цепочки

Дилетант
«Желтый Ковбой» с лесопилки: как Джимми Рэйн стал единственным миллиардером Алабамы «Желтый Ковбой» с лесопилки: как Джимми Рэйн стал единственным миллиардером Алабамы

Как «Желтый Ковбой» Аббевилла изменил промышленную заготовку лесоматериалов

Forbes
«Это всего лишь одно из жизненных испытаний»: как справиться с тревогой перед экзаменами «Это всего лишь одно из жизненных испытаний»: как справиться с тревогой перед экзаменами

Что такое тестовая тревожность и как справиться с ней перед экзаменами?

ТехИнсайдер
Робоблоху научили высоко прыгать и быстро бегать с помощью высокого напряжения Робоблоху научили высоко прыгать и быстро бегать с помощью высокого напряжения

Робоблоху научили высоко прыгать и быстро бегать с помощью высокого напряжения

N+1
Я сказал, Картавый Я сказал, Картавый

Как простой автомобильный блогер стал одним из самых популярных документалистов?

Robb Report
7 нескучных методов перебороть себя и начать заниматься спортом 7 нескучных методов перебороть себя и начать заниматься спортом

Чем менее активный образ жизни ведет человек, тем сложнее ему начать двигаться

Правила жизни
Себе и людям: как благотворительные фонды становятся собственниками компаний Себе и людям: как благотворительные фонды становятся собственниками компаний

Почему собственники выбирают конструкцию бизнеса с благотворительными фондами?

Forbes
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
Медленно, но верно Медленно, но верно

Что такое slow cooking и какие блюда можно готовить не спеша?

Лиза
15 лучших сериалов с черным юмором 15 лучших сериалов с черным юмором

В этих сериалах есть все, что мы любим: циничные шутки и кощунственные сюжеты

Maxim
Что такое «страна третьего мира» и почему этот термин не относится к уровню богатства и развития страны Что такое «страна третьего мира» и почему этот термин не относится к уровню богатства и развития страны

Как существуют «страны третьего мира» и в чем их уникальность?

ТехИнсайдер
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
Связи не спасли: куда пропали самые «блатные» звезды российского шоу-бизнеса, которых раскручивали родители Связи не спасли: куда пропали самые «блатные» звезды российского шоу-бизнеса, которых раскручивали родители

Знаменитые "золотые" подростки, которые пропали с экранов

VOICE
Ревность: полезна или вредна для отношений — разбор с психологами Ревность: полезна или вредна для отношений — разбор с психологами

Представляем исследование этой страсти, которую так часто презирают

Psychologies
Почему легкие свистят и стоит ли переживать по этому поводу? Почему легкие свистят и стоит ли переживать по этому поводу?

Почему появляется свист при дыхании?

ТехИнсайдер
Гибридный двигатель высшей школы Гибридный двигатель высшей школы

Традиционному университету придется усиленно заниматься онлайн-образованием

Наука
Противораковая вакцина: когда она появится Противораковая вакцина: когда она появится

Свойства злокачественных новообразований можно использовать против них самих

Наука
10 отличных фильмов, основанных на реальных событиях 10 отличных фильмов, основанных на реальных событиях

Лучшее подтверждение тому, что реальные истории всегда интереснее выдуманных!

Maxim
Не то же, но похоже Не то же, но похоже

Чем опасны бьюти-подделки и как отличить оригинальную косметику от реплик?

VOICE
Открыть в приложении