ПрограммыКонтакты

Курсы по теме

Скачать полезные материалы

04.10.2023

11 мин

Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Автор

Алла Иванникова

Поделиться

Содержание

Далеко не все правильно понимают, что скрывается за термином «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence). В сети встречаются объяснения, что ИИ — компьютер или система, способная думать и принимать разумные решения. Это не совсем верно. Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные решать сложные задачи, для которых требуется наличие человеческого интеллекта.

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

Программирование искусственного интеллекта (AI) — процесс создания компьютерных алгоритмов для выполнения задач, которые требуют наличия разума. При создании таких систем используют технологии:

машинного обучения

нейронных сетей

глубокого обучения

инфографика.jpg

Пример нейронных сетей

Развитые компьютерные системы способны обрабатывать массивы данных, анализировать их, делать прогнозы и создавать новую информацию (текстовую, графическую) и т. д.

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

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

прогнозирование курса валют или стоимости шоколадки в ближайшем магазине

поиск болезней на результатах флюорографии, рентгена

создание изображений и текстов и т. д.

инфографика2.jpg

Главные технологии обучения AI

Есть 5 методов обучения искусственного разума Они отличаются количеством ресурсов, которые необходимо выделить для тренировки, а также предсказуемостью результатов.

Модели машинного обучения:

1

С учителем

Данный метод тренировки искусственного разума предполагает то, что ИИ обучается по размеченным данным и только правильным ответам

2

Без учителя

Вторая методика отличается от первой тем, что компьютер не получает верные ответы. Интеллект должен сам найти скрытые закономерности

3

С частичным привлечением человека

Разработчики подготавливают по 50% размеченным и необработанных данных

4

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

5

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

Создать искусственный интеллект — задача, которая остается сложной даже для IT-гигантов США. Пока большинство проектов представляют собой нейросети, которые имеют крайне ограниченную функциональность и не могут выйти за рамки, установленные при создании.

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

Отправляя заявку, Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAcAAAAICAMAAAAC2hU0AAAAJ1BMVEVMaXHHzv/K0f/M0//Hzf/a2v7H0f/AyP/Byf7ByP/Byf/M0//V3f9xXKgzAAAAC3RSTlMA/kSCUwdqoO4hx7bPwFgAAAAJcEhZcwAACxMAAAsTAQCanBgAAAAqSURBVHicY2DAAKzMzGwsDAwMTDw8PNwgmpGREUYzgsW5uUE0JzsXByMADosApcEMAPQAAAAASUVORK5CYII=

Стадия 1. Разочарование

Когда у новичка появляется первая мысль о создании AI и программировании в целом, глаза наполняются блеском. Сразу скажем, что все наши преподаватели прошли этот этап. Однако он заканчивается на грустной ноте, потому что начинающий разработчик сталкивается с тысячами страниц скучной теории, без которой создать ИИ невозможно.

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

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума:

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.
ai-site-helping-with-software-production.jpg

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:

1

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

2

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

3

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

Создание ИИ, стремящегося к уровню человека, идет полным ходом, но работы еще много? Хочется быстрее достичь поставленной цели, пока Google или Microsoft не обогнали? Тогда стоит воспользоваться одной из 4 программ:

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

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

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.

Program-Category__1

Курс по теме

Интеллектуальные информационные системы и технологии

Program-Category__2

Курс по теме

Вычислительные машины, комплексы, системы и сети

Заключение

Искусственный интеллект — привлекательное и перспективное направление, которое приближает мир к фантастическим книгам и играм. Спектр применения AI широк. Они нужны в медицине, автомобилестроении, космосе, науке, поэтому специалист с навыками разработки ИИ — один из ключевых сотрудников IT-компании.

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.

Важно! Мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с нашими курсами, где тема данной статьи раскрывается более подробно:

Интеллектуальные информационные системы и технологииПолучите IT-образование в области программирования и администрирования интеллектуальных информационных систем
Вычислительные машины, комплексы, системы и сетиОсвойте востребованную IT-специальность в области современных автоматизированных систем обработки информации
*В этом месяце мы подготовили для вас скидку 30% на все курсы! Спешите записаться на обучение, ведь количество мест ограничено

Поделиться