Как работает искусственный интеллект?

6 мин чтения

Искусственный интеллект (AI) — это технология, которая имитирует человеческий интеллект при выполнении задач и может постоянно совершенствоваться на основе собираемой информации [1]. Проще говоря, мы делаем машины способными думать, учиться и решать проблемы способом, напоминающим человеческий разум.

Основные принципы работы искусственного интеллекта

Искусственный интеллект работает с использованием данных, алгоритмов и математических моделей для обнаружения закономерностей и создания прогнозов, классификаций, решений или нового контента [2]. Вместо того чтобы вручную программировать каждую возможную ситуацию, современные системы ИИ могут изучать паттерны на примерах [2].

Основная идея заключается в «обучении» ИИ путем предоставления ему огромных объемов информации или «данных», где он анализирует эти массивы данных для поиска скрытых в них закономерностей и связей. На основе этих паттернов он выстраивает собственную внутреннюю «модель», которую затем использует для построения прогнозов или принятия решений при получении новой информации, которую он раньше не видел [3].

ИИ обучает большие базовые модели на колоссальных объемах необработанных и неразмеченных данных (тексты, изображения, видео), чтобы сформировать нейронную сеть, включающую миллиарды параметров, которые представляют собой закономерности и связи в данных [4]. Базовая модель может быть использована в различных приложениях для получения правильных и подходящих ответов путем настройки требуемого формата вывода в соответствии с промптами [4].

Разница между машинным обучением и глубоким обучением

Машинное обучение и глубокое обучение — это тесно связанные области, и можно сказать, что глубокое обучение является продвинутой подмножестью машинного обучения.

Машинное обучение (Machine Learning)

Это более широкий набор методов, которые позволяют системам учиться на данных и принимать решения без явного программирования для каждой конкретной задачи. Модели предоставляется много данных, и инженеру-человеку часто приходится «подсказывать» модели, какие признаки в этих данных являются важными, в процессе, называемом «проектированием признаков» (feature engineering). Модель использует статистические алгоритмы для поиска закономерностей и связей.

Машинное обучение может эффективно работать с меньшими наборами данных и используется в таких приложениях, как рекомендательные системы, обнаружение спама и прогнозирование цен на жилье.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Это особый вид машинного обучения, использующий «глубокие нейронные сети» — структуры, вдохновленные принципом работы человеческого мозга. Модели предоставляются необработанные данные напрямую без определения признаков, и многослойная глубокая нейронная сеть автоматически изучает различные сложные признаки из данных.

Глубокое обучение обычно требует огромных объемов данных и значительных вычислительных мощностей; оно превосходит другие методы в сложных задачах, таких как распознавание изображений и звуков, обработка естественного языка и беспилотные автомобили.

Как нейронные сети учатся на данных?

Нейронные сети учатся способом, похожим на человеческое обучение методом проб и ошибок, но в гораздо большем масштабе и с огромной скоростью.

Этапы обучения

1. Случайное начало: В начале обучения «веса» и «смещения» сети абсолютно случайны, что означает, что изначально она ничего не знает и дает ошибочные прогнозы.

2. Прямое распространение (Предсказание): Данные проходят через слои нейронной сети. Каждый «нейрон» обрабатывает входные данные, умножает их на свои веса, добавляет смещение, а затем передает результат следующим нейронам. В итоге сеть выдает «предсказание».

3. Вычисление ошибки: Мы сравниваем предсказание сети с правильным ответом и вычисляем величину «потери» (Loss). Чем дальше предсказание от истины, тем больше ошибка.

4. Обратное распространение (Backpropagation): Сигнал об ошибке отправляется назад через сеть от финального слоя к предыдущим, чтобы определить, в какой степени каждый вес способствовал этой ошибке.

5. Корректировка весов: На основе обратного распространения сеть корректирует свои веса и смещения, используя алгоритмы оптимизации, такие как «градиентный спуск» (Gradient Descent), с целью уменьшить ошибку в следующий раз.

6. Итерация: Этот процесс повторяется тысячи или миллионы раз с разными данными, пока веса не станут более точными, а ошибки сети постепенно не уменьшатся.

Большие языковые модели и то, как они генерируют текст

Большие языковые модели (LLMs) — это продвинутый тип моделей глубокого обучения, специально разработанный для понимания и генерации человеческого языка. Они называются «большими» из-за объема данных, на которых они обучаются (до триллионов слов), и количества параметров (Parameters), которые они содержат (миллиарды или триллионы).

Механизм генерации текста

Основной способ генерации текста — это многократное предсказание следующего слова (или «токена» — token):

1. Входные данные: Все начинается с того, что вы даете модели «запрос» или «контекст».

2. Токенизация: Модель преобразует слова в «токены», с которыми работает как с числами.

3. Предсказание следующего токена: Модель обрабатывает эти токены через свою нейронную сеть и вычисляет вероятность каждого возможного токена, чтобы определить наиболее логичный следующий вариант.

4. Выбор: Модель не всегда выбирает самое вероятное слово. Существуют различные техники:

• Жадный выбор: всегда выбирается токен с наивысшей вероятностью.
• Сэмплирование (Sampling): выбор происходит случайным образом на основе вероятностей.
• Температура (Temperature): контролирует степень случайности; низкая температура делает модель более осторожной, а высокая — более творческой.

5. Итерация: Как только следующий токен выбран, он добавляется в последовательность, и процесс повторяется для предсказания следующего за ним токена.

6. Остановка: Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут знак препинания, указывающий на конец, или специальный токен остановки.

Модель получает оценки от людей относительно точности или уместности результатов, что помогает улучшить производительность модели и направить её к более качественным ответам с помощью метода, известного как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) [4].

Ограничения и риски искусственного интеллекта

Основные ограничения

• Отсутствие сознания или истинного понимания: ИИ не понимает мир так, как люди, и не обладает чувствами или самосознанием.
• Полная зависимость от данных: Качество ответов отражает качество и количество обучающих данных.
• Отсутствие здравого смысла: ИИ может испытывать трудности с выводами, которые очевидны для человека.
• Сложность работы с новыми ситуациями: Он преуспевает в задачах, схожих с данными обучения.
• Проблема «черного ящика»: Сложность понимания того, почему модель приняла то или иное решение.

Риски галлюцинаций (Hallucination)

Галлюцинации происходят, когда ИИ генерирует информацию, которая выглядит логично, но является совершенно неверной или не подтвержденной фактами. Это происходит из-за:

• Вероятностного обучения: Модель предсказывает следующее слово на основе статистики, и слово, наиболее вероятное с лингвистической точки зрения, может быть фактически неверным.
• Стремления дать ответ: Модель спроектирована для создания текста, поэтому она может предпочесть «выдумать» ответ вместо того, чтобы признать отсутствие знаний.
• Противоречивых данных: Изучение противоречий в обучающих данных.

Риски предвзятости (Bias)

Предвзятость проявляется, когда модели демонстрируют несправедливые предубеждения по отношению к определенным группам, и возникает она главным образом из-за:

• Предвзятости в обучающих данных: если данные отражают общественные предубеждения или представлены недостаточно полно.
• Предвзятости в дизайне алгоритма: из-за того, как определяются критерии.
• Предвзятости в человеческом взаимодействии: усвоение предубеждений из взаимодействий с пользователями.

Будущее влияние на работу и образование

Работа

• Автоматизация рутинных задач: системы искусственного интеллекта заменят людей в повторяющихся задачах, основанных на правилах.
• Создание новых рабочих мест: появление таких профессий, как инженеры по ИИ, специалисты по этике и промпт-инженеры.
• Трансформация и усиление профессий: ИИ станет вспомогательным инструментом, повышающим производительность, где люди будут работать «вместе» с ИИ.
• Спрос на новые навыки: критическое мышление, креативность, эмоциональный интеллект и сотрудничество.

Образование

• Изменение учебных программ: интеграция науки о данных, машинного обучения и этики ИИ.
• Персонализированное обучение: анализ успеваемости студентов и предоставление материалов, адаптированных к их индивидуальным потребностям.
• Фокус на уникальных человеческих навыках: креативность, критическое мышление и сотрудничество.
• Обучение на протяжении всей жизни: необходимость постоянного обучения и переквалификации.
• Повышение доступности: инструменты перевода, преобразования текста в речь и адаптации материалов.

Заключение

Искусственный интеллект — это программное обеспечение, которое учится на данных, чтобы выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как понимание речи, распознавание изображений, перевод и прогнозирование [3]. Он работает в три основных этапа: сбор большого количества примеров, затем обучение математической модели, которая корректирует миллионы внутренних параметров для уменьшения ошибок, и, наконец, использование модели на новых данных, которых она раньше не видела [3].

Несмотря на свои огромные возможности, ИИ остается мощным, но несовершенным инструментом. Понимание его ограничений, особенно рисков галлюцинаций и предвзятости, имеет решающее значение для его ответственного использования. Исследователи постоянно работают над решением этих проблем и повышением прозрачности, справедливости и надежности систем ИИ.

Будущее принадлежит не ИИ как замене человека, а тем, кто будет с ним сотрудничать, обладая уникальными человеческими навыками — креативностью, критическим мышлением и эмоциональным интеллектом, а также способностью к постоянному обучению и адаптации к стремительным переменам.