Основы ИИ
ИИ - это тип программных систем, основанных на нейронных сетях, созданных по принципу работы нашего мозга. Нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных точек данных и статистических зависимостей, которые могут обрабатывать информацию и выдавать результаты. Например, нейронная сеть может принимать на вход изображение и выдавать на выходе метку того, что оно содержит.
Нейронная сеть является ядром модели ИИ, которая представляет собой реальный код, выполняющий определенную задачу. Для создания модели нейронная сеть должна быть обучена на большом объеме данных, например, тексте или изображениях. Этот процесс обучения может занять много времени и потребовать значительных вычислительных мощностей. После обучения модель может быть использована для вывода, то есть когда она фактически выполняет свою работу на новых входных данных.
Одним из наиболее популярных типов моделей ИИ сегодня является генеративный ИИ, который может создавать оригинальные выходные данные, такие как текст или изображения, на основе некоторого входного сигнала или запроса. Например, модель ИИ может написать стихотворение или нарисовать картинку. Однако эти результаты не обязательно будут точными или реалистичными, поскольку модель лишь пытается имитировать шаблоны, которые она узнала из своих данных.
Основные термины
Вот некоторые из наиболее важных терминов, которые необходимо знать в середине 2023 года:
Большая языковая модель (LLM)
Тип модели ИИ, которая обучается на огромном количестве текста из Интернета и других источников. LLM могут генерировать текст, отвечать на вопросы и вести диалог на естественном языке. В качестве примера можно привести ChatGPT, Claude и LLaMa.
Основная модель (Foundational model)
Большая и общая модель ИИ, которая может быть использована в качестве основы для более специализированных моделей. Базовые модели дорогостоящи и их сложно обучать с нуля, поэтому они часто используются повторно и дорабатываются для различных задач или областей.
Diffusion (диффузия)
Метод генерации изображений, который заключается в постепенном добавлении деталей к случайному шуму до тех пор, пока он не сформирует желаемое изображение. Диффузионные модели обучаются путем предъявления им изображений, постепенно испорченных шумом, пока он не исчезнет. Примерами являются Stable Diffusion и Midjourney.
Галлюцинация
Проблема или особенность моделей ИИ, возникающая, когда они генерируют результаты, основанные не на реальности или фактах, а на собственном воображении или ошибках. Это может происходить, когда модель имеет недостаточное количество данных или противоречивые данные для работы.
AGI или сильный ИИ
Artificial General Intelligence (искусственный интеллект общего назначения), или просто сильный ИИ, - это гипотетический тип ИИ, который может обучаться и самосовершенствоваться подобно человеку и выполнять любые задачи в любой области. Некоторые люди опасаются, что AGI может стать неуправляемым или враждебным по отношению к человеку, в то время как другие считают это маловероятным или далеким.
Ведущие игроки в области ИИ
- OpenAI
Наиболее влиятельная и известная компания, занимающаяся исследованиями в области ИИ, основанная такими светилами техники, как Элон Маск и Сэм Альтман. OpenAI стоит за ChatGPT и другими новаторскими LLM, а также за другими направлениями исследований в области ИИ. - Microsoft
Один из первых инвесторов OpenAI, компания Microsoft заключила эксклюзивное партнерство с компанией и использует ее LLM для своей поисковой платформы Bing. Microsoft также имеет собственное подразделение, занимающееся исследованиями в области ИИ, и собственные продукты. - Google
Компания Google, изобретатель трансформаторной техники, которая позволила создать LLM, отстает в этой области, но пытается наверстать упущенное, создавая свои собственные LLM и другие агенты ИИ. Google также интегрирует ИИ во многие свои продукты и услуги. - Anthropic
Новая компания, занимающаяся исследованиями в области ИИ, основанная бывшими исследователями OpenAI, которые покинули компанию после того, как она стала менее открытой и этичной. Anthropic стремится создать более прозрачные и надежные модели ИИ, такие как Claude и Claude 2.
