За последние несколько лет искусственный интеллект сделал большой скачок вперёд благодаря развитию алгоритмов машинного обучения, увеличению объёма данных и вычислительной мощности компьютеров. Он активно используется для создания интеллектуальных систем управления, оптимизации процессов и повышения качества жизни людей. И эта область продолжает динамично развиваться.
Тем, кто хочет в будущем заниматься разработками в области искусственного интеллекта, нужно хорошо знать математику и программирование, которые лежат в основе алгоритмов ИИ. Александр Садовников, руководитель отдела аналитики АНО «Сириус.Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту, рассказывает, какие именно знания нужно получать и какую роль они играют в создании моделей ИИ.
Линейная алгебра
Алгоритмы искусственного интеллекта не умеют воспринимать объекты реального мира так, как привык человек. Но умеют обрабатывать информацию, представленную в виде числовых последовательностей — векторов и матриц. Например, на изображении каждый пиксель кодируется определенным цветом, а каждый цвет — набором чисел. Именно эти числа считывает алгоритм. Принцип работы моделей ИИ основан на преобразовании одних векторов и матриц с помощью других. А способы работы с векторами и матрицами изучает специальная наука — линейная алгебра.
Математический анализ
В математике функция — это объект, который преобразует входное значение в итоговый результат. Модель ИИ тоже является функцией. Рассмотрим пример модели для классификации изображений, которая определяет, какое животное представлено на картинке — кошка или собака. Модель так же, как функция, принимает входное значение, изображение, а возвращает результат — вид животного. Методы работы с функциями изучаются в рамках математического анализа.
Методы оптимизации
Каждая модель ИИ содержит параметры, которые позволяют настраивать модель под решение конкретных задач. Сложные задачи требуют большого количества параметров. Например, языковая модель, на которой основан универсальный чат-бот ChatGPT, содержит сотни миллиардов параметров. Процесс настройки параметров модели называется «обучением». И обучить настолько большую модель — сложная вычислительная задача.
Существует специальный раздел математики, который изучает способы подбора оптимальных параметров математических моделей, — методы оптимизации. Использование подобных методов позволяет эффективно обучать большие модели ИИ.
Теория вероятностей и математическая статистика
Многие процессы в мире имеют случайный характер. Например, прогноз погоды не говорит нам, что завтра точно будет дождь. Метеорологи прогнозируют дождь с некоторой вероятностью. Так же модели ИИ не всегда дают однозначный ответ на поставленный вопрос. Рассмотрим пример, когда ИИ создает продолжение текста. Очевидно, что для одного и того же текста можно придумать несколько продолжений. И если бы модель ИИ для конкретного текста всегда генерировала одинаковое продолжение, то это бы сильно ограничивало её использование. Тот факт, что модель в одной и той же ситуации может вести себя по-разному, обусловлен заложенной в неё случайностью.
Случайные явления в математике изучаются в рамках теории вероятностей. И без понимания основ этой науки невозможно понять принцип работы некоторых методов машинного обучения (лежат в основе искусственного интеллекта), а также их интерпретацию.
Математическая статистика неразрывно связана с теорией вероятностей. Эта наука позволяет анализировать данные, которые имеют случайную природу.
Программирование
Для создания моделей ИИ нужно не только уверенно владеть материалом нескольких разделов математики, но и уметь писать код. Сейчас при создании моделей ИИ часто используют уже готовые «кусочки» кода, которые собираются как конструктор, где в качестве блоков выступают слои нейронной сети. Однако даже такой подход требует уверенных навыков программирования. Если же решается уникальная задача, то эти навыки необходимы: некоторые алгоритмы придется реализовывать с нуля, не прибегая к помощи «конструктора».
Таким образом, фундаментальные знания по математике и программированию позволяют лучше понимать основные принципы работы ИИ-технологий и помогают быстро адаптироваться при появлении новых методов.
