Содержание
В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.
Кратко о программировании AI
машинного обучения
нейронных сетей
глубокого обучения
Пример нейронных сетей
Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.
Хотя сейчас создание ИИ — перспективное направление, оно сопряжено с рядом рисков и проблем, которые нужно учитывать:
безопасность и конфиденциальность данных
влияние на человеческую приватность
рост безработицы вследствие автоматизации мест
Разработчики AI должны стремиться к созданию этичной технологии, которая сделает человеческую лучше, а не добавит новые трудности и угрозы, включая захват мира, о котором уже много лет пишут фантасты. Терминатором управляет совершенный ИИ, до которого, конечно, далеко, но когда-то полет на самолете казался фантастикой.
Методы и технологии обучения AI
прогнозирование курса валют или стоимости шоколадки в ближайшем магазине
поиск болезней на результатах флюорографии, рентгена
создание изображений и текстов и т. д.
Главные технологии обучения AI
Модели машинного обучения:
С учителем
Данный метод тренировки искусственного разума предполагает то, что ИИ обучается по размеченным данным и только правильным ответам
Без учителя
Вторая методика отличается от первой тем, что компьютер не получает верные ответы. Интеллект должен сам найти скрытые закономерности
С частичным привлечением человека
Разработчики подготавливают по 50% размеченным и необработанных данных
С подкреплением
Это популярный метод тренировки ИИ, который чем-то похож на дрессировку животных. Человек дает задачу компьютеру и оценивает результат. Алгоритмы автоматически настраиваются в зависимости от ответов пользователя
Разбиение на обучающую, валидационную и тестовую выборки
Комплексную методику используют в крупных проектах, поскольку требуется широкая и неоднородная база данных. Обучающая часть используется для получения базовых навыков, тестовая — для оценки качества и работоспособности, валидационная — для настройки гиперпараметров
Как сделать свой ИИ самостоятельно: пошаговый план
Рассмотрим 5 основных стадий, как подойти к созданию собственного ИИ. Подробнее и глубже о технологиях можно узнать на курсе «Вычислительные машины и комплексные системы и сети». В статье же мы пройдемся «по верхам».
Получите подборку файлов от Московского Института Технологий и Управления
Как начать карьеру в IT сфере, если только закончил обучение.pdf
Прокачиваем soft skills начинающего айтишника за неделю.pdf
Стадия 1. Разочарование
Если вы планируете запрограммировать искусственный разум, то нужно освоить:
линейную алгебру
логику
теорию графов
теорию вероятностей
математический анализ и статистику
Осваивать научную литературу стоит даже до изучения первого языка программирования. Многие теории и термины из них стали обиходными в разработке, поэтому основы алгебры, матанализа пригодятся не только для создания ИИ, но и других областях.
Стадия 2. Принятие
Python
Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.
Вместе с ростом спроса искусственного интеллекта сообщество создало узкоспециальные библиотеки и фреймворки. Scikit-learn и NLTK упрощают разработку нейросетевых моделей, поскольку содержат готовые функции и классы.
Из недостатков Python бросается в глаза только большое потребление памяти компьютера. Это может стать проблемой при создании проектов со множеством процессов и функций, поскольку не каждое устройство выдержит нагрузку.
R
Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.
Главным минусом R считают низкую производительность. По скорости работы он уступает аналогам, из-за чего может оказаться непригодны для масштабных систем ИИ. Искусственный интеллект будет долго изучать данные и искать ответ на пользовательский промпт.
C+ +
Это низкоуровневый язык программирования, который используют для создания сложных и гибких систем. C + + имеет повышенную производительность и масштабируемость, из-за чего отлично подходит для AI, требующего огромную вычислительную мощность.
У C + + также есть специфичные библиотеки для Artificial Intelligence. Из крупных сразу стоит выделить OpenCV, TensorFlow C + + и другие.
Стадия 3. Развитие
На третьем этапе пора переходить к теории искусственного интеллекта. Разработчики разделяют проекты на 3 класса в зависимости от автономности, независимости и функциональности:
Слабый
К этой категории относят ботов в компьютерных играх, голосовых помощников и первые версии нейросетей. Особенность слабого AI — узкая специализация. Они не могут выйти за рамки скриптов и функций, которые были заложены разработчиком. Любая непредсказуемая ситуация поставит компьютер в тупик
Сильный
Ко второму уровню относят машины, способности которых сопоставимы с мозгом человека. Пока еще нет рабочих представителей сильного AI. Ближе всех находится Watson, но он все же еще далек от цели
Совершенный
Это полноценный машинный мозг из Cyberpunk 2077 и Терминатора. Сложно сказать на что будет способен такой интеллект, но, скорее всего, станет намного сильнее человеческого благодаря отсутствию ограничений людей (срок жизни, надежность памяти)
Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:
вероятность победы
удачные квадраты на поле для расположения фигур
способы свести партию к ничьей и т. д.
Сыграв 10–20 партий и анализируя действия, программисты выделяют аспекты и переписывают их в код будущего искусственного интеллекта.
Стадия 4. Азарт
Diffbot помогает добавлять информацию интернета для обучения, разрабатывать графики и извлекать структурированный URL
Google Cloud Prediction API упрощает настройку модели под задачи конкретного проекта, поскольку имеет готовые API-решения
Scrapy подходит для совместной работы над данными и извлечения информации из интернета для тренировки алгоритмов
Wolfram|Alpha помогает генерировать текстовые вопросы и ответы, анализировать результаты
Стадия 5. Работа
Artificial Intelligence for Games
AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java
Artificial Intelligence: A Modern Approach
Во время обучения рекомендуется регулярно заниматься проверкой промежуточных результатов. В зависимости от качества материала качество работы AI может не только расти, но и падать. К примеру, недавно ChatGPT «отупел» в ходе общения с человеком, из-за чего потерял возможность правильно определять тип числа.
Курс по теме
Интеллектуальные информационные системы и технологии
Курс по теме
Вычислительные машины, комплексы, системы и сети
Заключение
Однако стоит быть готовым к длительной работе и изучению материала. В университете вы получите фундаментальные знания, которые помогут найти работу и реализовать первые проекты, но профессионалом можно стать только во время работы.
