В мире современных технологий термины «искусственный интеллект» и «нейронные сети» часто используются как синонимы и это вызывает путаницу. Хотя эти понятия тесно связаны, они представляют собой разные уровни технологической иерархии. Чтобы разобраться в их взаимосвязи, для начала определимся с тем, что мы понимаем под человеческим интеллектом. Давайте рассмотрим, что отличает человека и какими способностями он обладает.
Что отличает человека и что он умеет?
А человек способен:
- Учиться, обучаться.
- Рассуждать и делать выводы.
- Решать проблемы.
- Общаться с себе подобными на человеческом языке.
- Имеет память.
- Имеет органы чувств:
- Глаза (зрение).
- Уши (слух).
- Язык (вкус).
- Нос (обоняние).
- Кожа (осязание).
Человек имеет чувства высшего порядка (любовь, сопереживание, страх, радость, другие эмоции).
А чем искусственный интеллект отличается от человека?
Что такое искусственный интеллект?
От английского Artificial Intelligence, AI.
Цитата из википедии, ИИ это:
Интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в компьютерных науках, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом.
Искусственный интеллект ИИ включает в себя множество компонентов, работающих вместе и позволяющих машинам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Рассмотрим по отдельности функциональные и структурные компоненты ИИ.
Функциональные компоненты ИИ
1. Обучение: как машины учатся «понимать» мир
Обучение является фундаментальным компонентом ИИ, позволяющим системам адаптироваться и совершенствоваться с течением времени. Но машины «обучаются» совсем не так как люди. Нейронные сети, как представители машин, «понимают» только числа. На выходе они тоже выдают набор чисел, который затем преобразуется в понятный человеку ответ.
Крайне упрощенно представим, что между входом и выходом (ответом) находится матрица преобразования одного в другое. Это набор коэффициентов (веса), которые используются для расчета точности или ошибки. Процесс обучения итерационный. Сначала точность очень низкая из-за случайных стартовых величин. Но использование выхода одного шага в качестве входных данных для другого увеличивает точность с каждым шагом. Так «обучаются» машины.
Фишка здесь в том, что необходима функция, по которой рассчитывается точность или ошибка. Ее называют функцией потерь или целевой функцией. Существуют 3 способа определения такой функции. И поэтому выделяют 3 типа обучения нейронных сетей.
Обучение нейросети с учителем: учимся на примерах
Представьте себе, что вы учите ребенка различать кошек и собак.
У вас есть тысячи фотографий, и каждая помечена: «это кошка» или «это собака». Для нейросети каждая фотография — это набор чисел (байтов), описывающих яркость каждого пикселя. По всем картинкам нейросеть рассчитывает функцию потерь и решает задачу оптимизации. Найденное минимальное значение ошибки указывает, какая комбинация весов соответствует кошке, а какая — собаке. Так обучают нейронные сети.
При предъявлении обученной нейросети незнакомой фотографии рассчитанное нейросетью значение функции потерь сравнивается с тем, что было получено при обучении. Разница между ними даст точность распознавания кошки или собаки.
Самое медленное обучение нейросетей — это обучение с учителем. Оно требует перемножения многомерных матриц. Да и подготовка размеченных данных требует времени.
Обучение нейросети без учителя: находим закономерности сами
Представьте, что у вас есть коробка с разноцветными фигурками, и никто не говорит вам, как их группировать. Вы сами начинаете замечать, что одни похожи на другие по цвету, размеру или форме. Именно так работает обучение без учителя.
Нейросеть самостоятельно ищет закономерности в данных, используя математические методы:
- Кластерный анализ группирует похожие объекты вместе, как мы бы сложили все красные кубики в одну стопку.
- Регрессионный анализ находит связи между различными характеристиками, например, между размером и весом.
- Другие методы помогают находить более сложные закономерности.
Этот подход особенно полезен, когда мы хотим найти неочевидные группы или связи в данных.
Алгоритмы обучения без учителя имеют широкий спектр применений и используются в различных областях, включая анализ данных, обработку естественного языка, компьютерное зрение и многие другие. Они помогают нам понять скрытые структуры и закономерности в данных, а также обнаруживать новые знания и взаимосвязи.
Обучение с подкреплением: метод проб и ошибок
Это похоже на то, как мы учим собаку выполнять команды: правильное действие поощряется, неправильное — нет (или даже наказывается).
В мире ИИ это работает так же: нейросеть делает прогноз. А затем получает обратную связь: «Да, это было правильно» или «Нет, это было ошибкой». На основе этого вырабатывается стратегия изменения параметров нейросети.
Обучение с подкреплением имеет множество сфер применения, особенно в прогнозировании. Самый яркий пример — трейдинг. По принятым решениям на рынке и дальнейшему движению цены нейросеть вырабатывает оптимальную стратегию, минимизирующую убытки (ошибки).
2. Рассуждения и решение проблем: как ИИ принимает решения
Вы когда-нибудь задумывались, как навигатор выбирает оптимальный маршрут или как голосовой помощник понимает, что именно вам нужно? Здесь в игру вступает второй важный компонент ИИ — способность рассуждать и решать проблемы.
Подобно тому, как мы сталкиваемся с типичными и уникальными проблемами в жизни, нейросети тоже учатся распознавать и решать разные типы задач. Для этого создаются специальные помощники — ИИ-агенты. Представьте их как экспертов, специализирующихся на конкретных областях.
Как это работает на практике? ИИ-агент использует три ключевых инструмента:
- Логические правила — как опытный шахматист, просчитывающий варианты
- Вероятностные модели — как метеоролог, оценивающий шансы дождя
- Накопленный опыт — как врач, сопоставляющий симптомы с известными случаями
3. Восприятие: как ИИ «видит» мир
Помните научно-фантастические фильмы, где роботы воспринимают мир через потоки цифр и данных? Реальность оказалась очень похожей. Современный ИИ действительно «видит» мир через цифровые сенсоры и датчики.
Самый развитый вид восприятия у ИИ — это компьютерное зрение (Computer Vision). Представьте, что происходит, когда ваш смартфон разблокируется при распознавании лица или камера автомобиля помогает при парковке — это и есть компьютерное зрение в действии.
Но восприятие не ограничивается только зрением. Современные системы ИИ могут:
- «Слышать» через микрофоны и аудиосенсоры
- «Осязать» через датчики давления и температуры
- «Обонять» через химические сенсоры
- «Ощущать» движение через гироскопы и акселерометры
4. Обработка естественного языка: как ИИ понимает и говорит
Вспомните, как вы учили иностранный язык: сначала отдельные слова, потом грамматику, затем понимание контекста. Нейронные сети проходят похожий путь, но со своими особенностями. Это один из самых востребованных компонентов современного ИИ — от перевода текстов до голосовых помощников.
Как это работает? Представьте, что каждое слово — это кубик с определённым значением (токен). ИИ учится:
- Складывать эти кубики в осмысленные предложения
- Понимать их взаимосвязи и контекст
- Формировать ответы на человеческом языке
От простых чат-ботов до сложных виртуальных ассистентов — все они используют эту технологию, чтобы понимать наши запросы и давать осмысленные ответы.
5. Память: как ИИ хранит и использует информацию
Помните игру «Что? Где? Когда?», где знатоки мгновенно извлекают нужные факты из памяти? ИИ делает нечто похожее, но его память устроена совсем по-другому. Давайте разберем, как нейросети работают с информацией.
Память нейронных сетей
В отличие от человеческой памяти, которая представляет собой единую систему, память ИИ разделена на несколько уровней — почти как разные папки в компьютере. У каждого уровня своя роль:
- Физическая память
Представьте это как книжные полки в библиотеке. Чем больше книг (данных) нужно хранить, тем больше места требуется. Это базовое хранилище всей информации компьютера в байтах. - Контекстное окно Это как рабочий стол, на котором можно разложить ограниченное количество документов. ИИ может одновременно «видеть» и обрабатывать только определённый объем информации. Всё, что не помещается на этот стол, временно выпадает из поля зрения.
Это — объем памяти, доступный нейросети, чтобы ответить на один заданный вопрос. - История чата
Похоже на записную книжку, где сохраняется весь разговор. Даже если часть информации выходит за пределы «рабочего стола» (контекстного окна), она остается доступной в истории и может быть использована позже. - Проектная память
Это как архив проекта (Projects) со всеми папками, файлами и заметками. Здесь хранится всё, что может пригодиться для долгосрочной работы: инструкции, настройки, загруженные файлы.
Структурные компоненты ИИ: как всё связано воедино
В сфере искусственного интеллекта выделяют еще области, называемые обучением, но которые не имеют прямого отношения к процессу обучения нейронных сетей, обсужденному выше. Наглядно это представлено на рисунке ниже.
Представьте, что ИИ — это большой город, где каждый район отвечает за свою задачу. На карте этого города (показанной на рисунке) видно, как разные технологии дополняют друг друга. Давайте совершим небольшую экскурсию по этому городу технологий.
Машинное обучение (ML): главная площадь города
Машинное обучение — это центральная площадь нашего города, откуда начинаются многие маршруты. Здесь собраны алгоритмы и модели, которые умеют находить закономерности в данных, без явного программирования. Это как центр принятия решений, где собирается и анализируется информация со всего города.
Алгоритмы машинного обучения хорошо работают со структурированными данными.
Технический факт: некоторые ML-алгоритмы способны находить корреляции настолько неочевидные, что даже их создатели не могут сразу понять логику этих связей.
Нейронные сети (NN): технологический квартал
Если ML — это площадь, то нейронные сети — это современный квартал с небоскребами. Они построены по образу человеческого мозга: множество связанных между собой «нейронов» образуют сложную сеть для обработки информации. Здесь происходит самая впечатляющая работа: распознавание образов, анализ текстов, создание новых изображений.
Глубокое обучение (DL): элитный район
В самом сердце квартала нейронных сетей находится район глубокого обучения. Это как элитная застройка с самыми высокими небоскребами (три этажа и больше). Именно здесь решаются самые сложные задачи, требующие глубокого анализа данных.
Глубокое обучение представляет собой особый класс нейронных сетей с тремя и более уровнями («глубокие сети»). Представьте себе корпорацию, где каждый отдел (слой) специализируется на своей задаче, а вместе они решают сложнейшие проблемы. Минимум три слоя нейронов позволяют сети автоматически выделять признаки и выстраивать иерархическую обработку информации.
Интересный факт: чем больше слоев в сети, тем более сложные задачи она может решать, но тем больше ресурсов требуется для её обучения — прямо как в образовании, где более глубокие знания требуют больше времени и усилий. При этом глубокие сети способны работать напрямую с необработанными данными, что делает их особенно ценными в реальных приложениях.
Примечательная особенность глубоких нейронных сетей — их способность находить неочевидные закономерности. Иногда сеть достигает потрясающих результатов, но даже её создатели не могут полностью объяснить, как именно она пришла к решению — словно талантливый художник, который не может объяснить, почему выбрал именно эти цвета для своей картины.
Чего не хватает искусственному интеллекту?
Несмотря на способность обрабатывать огромные объемы информации, системы ИИ не обладают осознанностью и способностью к абстрактному мышлению. Они испытывают серьезные трудности с пониманием причинно-следственных связей и переносом знаний в новые области.
В сфере эмоционального интеллекта ограничения еще заметнее. ИИ может написать проникновенное стихотворение о любви или грусти, но сам останется к нему эмоционально холоден — как актер, который безупречно играет роль, но не проживает её.
Думаю, в эмоциональности/чувствах нейросети никогда не сравнятся с человеком. Даже прохождение ИИ-системами теста Тьюринга не поможет.
Нейронные сети и ИИ — не синонимы
Как было показано выше, нейронные сети представляют собой специализированный инструмент в обширной области искусственного интеллекта. Хотя они исключительно эффективны в задачах распознавания образов, обработки данных и глубокого обучения, это лишь один из множества подходов к созданию интеллектуальных систем.
На сегодняшний день ИИ включает много других технологий и методов: экспертные системы, генетические алгоритмы, роевой интеллект, нечеткую логику и другие подходы. Каждый из них имеет свои преимущества в решении определенных задач. Понимание этой многогранности искусственного интеллекта помогает правильно выбирать инструменты для конкретных задач и избегать распространенного заблуждения отождествления ИИ исключительно с нейронными сетями.
PS.Если кликнуть по названию канала, то увидите другие статьи. Можно выбрать ещё что-то интересное для себя. А для просмотра будущих статей и поддержки автора — лучше вообще подписаться. Имеется также постоянно обновляемый гид-путеводитель по статьям канала.
#нейросети #нейронныесети #ИИ #AI #обучениенейросетей #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #глубокоеобучение