Web3 Гайд #13.1: Искусственный интеллект - основы технологии | Galxe Academy
Искусственный интеллект (AI): разбираем технологию
История AI началась в 1950 году, когда Алан Тьюринг опубликовал свою революционную работу "Computing Machinery and Intelligence". Сегодня, благодаря развитию облачных вычислений и вычислительной мощности, AI превратился из теории (или научной фантастики) в основу нашей повседневной жизни.
Сейчас AI проникает во все сферы: от персональных финансовых советов до автоматизированных торговых стратегий в крипто. Однако из-за своей сложной природы понимание его полных возможностей может быть затруднительным. В этом курсе мы разберем ключевые компоненты AI и исследуем, как эта трансформационная технология меняет наш мир.
Что такое AI?
AI — это технология, позволяющая машинам (компьютерам и роботам) имитировать человеческое мышление и поведение. Это означает, что AI может учиться, решать проблемы, принимать решения и даже генерировать креативные идеи. В своей основе AI воплощает стремление сделать машины умнее и автономнее.
Центральное место в AI занимают такие техники, как машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение позволяет AI улучшать свою производительность через опыт, обучаясь на данных без необходимости в конкретных инструкциях для каждой задачи. Глубокое обучение идет дальше, используя искусственные нейронные сети, имитирующие структуру и функции человеческого мозга. Эти сети состоят из взаимосвязанных слоев, обрабатывающих данные таким образом, что позволяет AI понимать сложные паттерны и взаимосвязи.
Более того, системы AI способны понимать и отвечать на человеческий язык (как чат-боты), анализировать огромные наборы данных для предсказания трендов (таких как колебания рынка или поведение пользователей) и предлагать персонализированные рекомендации (например, подбирать продукты на основе прошлых покупок). Работая независимо, эти системы могут принимать решения и предпринимать действия, часто устраняя необходимость в человеческом надзоре.
Как работает AI?
В основе AI лежит фундаментальная модель — фреймворк глубокого обучения, служащий основой для различных генеративных AI-приложений. Сегодня большие языковые модели (LLM) являются наиболее популярными, так как они в первую очередь предназначены для генерации текста. Однако существуют также модели, созданные для создания изображений, видео, звуков и музыки, а также мультимодальные версии, работающие с несколькими типами контента.
Создание фундаментальной модели включает обучение алгоритма глубокого обучения на огромных объемах неструктурированных данных — терабайтах или петабайтах сырого текста, изображений или видео из интернета. Этот процесс создает нейронную сеть с миллиардами параметров, которые улавливают сущности, паттерны и взаимосвязи внутри данных, позволяя модели автономно генерировать контент в ответ на запросы.
После создания фундаментальной модели ее необходимо настроить для конкретных задач. Это может включать предоставление модели специфичных для приложения размеченных данных, таких как распространенные вопросы и соответствующие ответы. Другой подход — использование обучения с подкреплением с человеческой обратной связью, где пользователи оценивают выходные данные модели для повышения ее точности.
Как мир изменился с AI?
С момента публичного релиза AI-моделей, таких как ChatGPT, наша работа, развлечения и повседневная жизнь трансформировались. AI доказал, что может выполнять многие задачи эффективнее и точнее людей, открывая путь для новых бизнес-возможностей в различных секторах.
Ключевые преимущества AI
Оптимизация процессов с большими данными: Используя AI-системы и инструменты автоматизации, организации могут значительно сократить время на обработку данных. Это преимущество особенно заметно в таких секторах, как финансы, страхование и здравоохранение, где данные в реальном времени могут способствовать более быстрому и информированному принятию решений.
Надежность результатов: Одна из выдающихся особенностей AI — способность обеспечивать стабильные результаты. Руководствуясь алгоритмами, AI-системы выполняют задачи с уровнем точности, который снижает несоответствия, часто встречающиеся в человеческой работе.
Точность в детально-ориентированных задачах: AI отлично справляется с выявлением сложных паттернов и взаимосвязей в данных, которые часто ускользают от человеческого внимания. Например, в онкологии AI-системы доказали свою эффективность в раннем обнаружении рака, точно определяя потенциальные проблемы, такие как рак груди и меланома.
Масштабируемые решения: AI-системы легко масштабируются для обработки растущих рабочих нагрузок и объемов данных. Эта масштабируемость особенно полезна в средах, где требования могут быстро расти, например, в онлайн-поиске и бизнес-аналитике.
Вызовы AI
Несмотря на перспективность AI, он сталкивается с несколькими проблемами, связанными с ранней стадией развития:
Высокие затраты на разработку: Разработка AI-решений может требовать существенных финансовых инвестиций. Создание AI-модели требует значительных первоначальных затрат на инфраструктуру, вычислительную мощность и программное обеспечение для обучения и хранения данных.
Потенциал алгоритмических предубеждений: AI и системы машинного обучения могут наследовать предубеждения, присутствующие в их обучающих данных. При широком развертывании эти предубеждения могут увековечивать и даже усиливать тонкие неравенства.
Сложности с обобщением: Хотя AI-модели отлично справляются с конкретными задачами, для которых они разработаны, они часто испытывают трудности с новыми или неожиданными сценариями. Это ограничение может препятствовать их общей эффективности, требуя разработки совершенно новых моделей для различных задач.
Андрей Отинов