Внедрение машин в сферу физического труда привело к значительному повышению его производительности и снижению себестоимости продукции.
Что касается умственного труда, то здесь процесс идет медленнее. Но уже сейчас компьютеры и искусственный интеллект берут на себя часть рутинных операций, освобождая человека для творческой деятельности. В будущем роль техники в этой сфере будет только возрастать.
Творчество, нестандартное мышление по-прежнему остаются прерогативой человека. Поэтому внедрение техники должно сопровождаться совершенствованием системы образования, повышением квалификации работников.
Использование достижений научно-технического прогресса должно идти на благо всего общества, а не приводить к безработице и обнищанию людей. Главное - поставить технику на службу человеку, а не наоборот.
(С) ЛЕНИН, модель ИИ от группы «Свободное время».
В связи с тем, что недавно исследователи машинного обучения (ML) придумали способы, как навешивать новые знания на уже обученные модели, в сети стали появляться сервисы, активно использующие эти возможности. Я решил исследовать один из них — YouAi на конкретном практическом примере.
У меня есть документ с подборкой статей по машинному обучению, выдержками из соответствующих книг, документацией на пакеты, облегчающие разработку собственных программ искусственного интеллекта (AI), таких как LangChain и GPT4ALL. Всё это складировалось, по мере нахождения, на будущее и толком не прорабатывалось. Объём подборки — 1567 страниц формата A4 и заниматься её проработкой по старинке — занятие долгое и непростое. Посмотрим, как новые технологии могут сделать этот процесс легче и приятней.
Для начала несколько слов о сервисе, думаю он заслуживают того, чтобы о нём что-нибудь написать. Сервис основан на фреймворке Mind Studio, предоставляющем средства интеграции больших языковых моделей с векторными базами данных (SQL Mind Lake и Mid Query). Он позволяет пользователям создавать персонализированные и контекстно-зависимые приложения ИИ без написания кода.
YouAi поддерживает несколько LLM моделей и пользователю предоставляется возможность самому выбрать наиболее подходящую для своего текущего проекта. Выбранная модель будет проводником пользователя по его данным, превращённым в векторную форму.
В качестве источников данных, которые пользователь может загрузить на серверы YouAi, допустимо использовать фалы формата TXT, PDF, CSV, XLSX, HTML. Объём текста в одном документе не должен превышать 500 000 слов. Документов может быть несколько.
После нескольких несложных шагов по загрузке своих данных и настройки ИИ для работы с ними у вас получается собственный проект, который можно запустить для персональной работы или сделать его общедоступным. При этом предусмотрены несколько вариантов, отличающихся набором возможностей. Базовый (бесплатный) позволяет пользоваться своим проектом через сайт YouAi и предоставлять доступ к нему в виде ссылки неограниченному числу пользователей. За $23 в месяц пользователи дополнительно получают возможность встроить проект в свой сайт или приложение и некоторые другие плюшки. Есть ещё более продвинутые варианты за $99 для бизнеса и персональные предложения для корпоративных клиентов.
Помимо говорящих книг YouAi предоставляет и ряд других инструментов, предназначенных для генерации контента, создания агентов, персонажей и т. д. Но я пока что разобрался только с одним.
Следуя инструкции на YouTube длительностью 2.44 минуты, предоставленной разработчиками, это может проделать любой желающий за сопоставимое время. Я же перейду к тестам, фрагмент которых в виде диалога на общую тему об AI и ML приведу здесь далее.
ИИ отвечает на вопросы про ИИ
Что такое ИИ?
ИИ (искусственный интеллект) - это область информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин и компьютерных программ, способных выполнять задачи, традиционно считающиеся прерогативой человеческого разума.
Ключевые особенности ИИ:
Способность к обучению и адаптации - ИИ-системы могут изучать информацию и выявлять закономерности, а также корректировать свои алгоритмы на основе новых данных.
Рассуждение и решение задач - ИИ может применять правила логики для решения проблем, а также выводить новые знания из имеющихся данных.
Понимание естественного языка - некоторые ИИ-системы способны анализировать и понимать тексты на человеческих языках.
Зрительное и слуховое восприятие - распознавание и интерпретация визуальных образов и звуков с помощью ИИ.
Способность к творчеству - генерация нового контента, произведений искусства, музыки с помощью ИИ.
Планирование и принятие решений - ИИ может строить прогнозы и выбирать оптимальную последовательность действий для достижения заданной цели.
Таким образом, ИИ нацелен на создание интеллектуальных агентов, способных эффективно решать сложные задачи в условиях неопределенности и динамично адаптироваться к изменяющимся условиям. Хотя полноценный ИИ пока не создан, современные ИИ-системы уже продемонстрировали впечатляющие результаты во многих областях.
Какие ИИ-системы способны анализировать и понимать тексты на человеческих языках и какие технологии для этого можно использовать?
Согласно приведенному отрывку, современные ИИ-системы пока не обладают способностью по-настоящему понимать и анализировать тексты на естественных языках на уровне человека.
В тексте говорится, что одна из ключевых проблем ИИ - это обработка естественного языка, и она остается нерешенной с момента зарождения этой области.
Для анализа текстов в настоящее время используются методы машинного обучения и глубокого обучения, такие как:
Рекуррентные нейронные сети (RNN) - могут анализировать последовательности слов в предложениях.
Сверточные нейронные сети (CNN) - используются для извлечения признаков из текста.
Модели внимания - позволяют сосредотачиваться на наиболее важных частях текста.
Трансформеры - архитектура, лежащая в основе моделей типа BERT и GPT-3, способных генерировать текст.
Однако эти модели не обладают реальным пониманием смысла текста и контекста. Они могут производить статистический анализ текста, но не способны к глубокому семантическому анализу и рассуждениям, как человек. Поэтому создание ИИ с возможностями естественно-языкового понимания на уровне человека остается открытой фундаментальной проблемой в этой области.
Что такое интеллектуальные агенты и какие существуют технологии для их создания на основе ИИ?
Согласно приведенному отрывку, интеллектуальные агенты - это одна из ключевых концепций в области искусственного интеллекта.
Интеллектуальный агент - это система, способная воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для достижения определенных целей. Ключевыми характеристиками интеллектуальных агентов являются:
Автономность - способность функционировать без постоянного контроля и указаний извне.
Адаптивность - умение адаптировать свое поведение под изменяющиеся условия среды.
Целенаправленность - наличие целей и способность выбирать действия для их достижения.
Для создания интеллектуальных агентов на основе ИИ используются различные технологии, в том числе:
Машинное обучение - для извлечения знаний и закономерностей из данных.
Методы представления знаний - для формализации информации об окружающей среде и целях.
Алгоритмы логического вывода - для рассуждений и планирования действий.
Методы компьютерного зрения и обработки естественного языка - для взаимодействия с людьми.
Технологии робототехники - для перемещения и манипуляции объектами в физическом мире.
Таким образом, интеллектуальные агенты являются важной областью применения различных технологий ИИ для решения практических задач взаимодействия с окружающей средой и людьми.
Как с помощью машинного обучения знания и закономерности могут быть извлечены из данных?
Машинное обучение позволяет извлекать знания и закономерности из данных с помощью следующих основных методов:
Кластеризация - разбиение данных на группы по схожим признакам. Позволяет выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи между объектами в данных.
Классификация и регрессия - построение моделей, которые могут предсказывать значения целевой переменной на основе признаков объектов. Позволяет выявлять зависимости между признаками и целевыми значениями.
Выявление ассоциативных правил - нахождение правил вида "если A, то B" в данных. Помогает обнаруживать причинно-следственные связи.
Снижение размерности - методы как PCA позволяют выявлять скрытые факторы, которые объясняют наблюдаемые закономерности в данных.
Визуализация данных - представление данных в виде графиков и диаграмм, что помогает лучше понять структуру данных и зависимости.
Извлечение признаков - автоматический поиск информативных признаков в данных, описывающих закономерности.
Таким образом, обучая модели на данных, машинное обучение может выявлять как простые статистические зависимости, так и более сложные скрытые закономерности, которые трудно заметить "невооруженным глазом". Это позволяет получать новые знания из данных.
Какие методы представления знаний используются для формализации информации?
В тексте упоминаются методы представления знаний как один из подходов, применяемых для создания интеллектуальных агентов на основе искусственного интеллекта.
Основные методы представления знаний включают:
Логические модели - используют формальную логику для представления фактов, правил и рассуждений. Например, исчисление предикатов позволяет формализовать утверждения в виде предикатов.
Продукционные правила - представляют знания в виде "если-то" правил. Это позволяет задавать причинно-следственные связи и логику принятия решений.
Семантические сети - графическое представление знаний, где объекты образуют узлы, а связи между ними - дуги графа. Позволяет структурировать информацию об объектах и их взаимосвязях.
Фреймы - структуры данных для представления стереотипных ситуаций и объектов. Содержат слоты (атрибуты) и процедуры для работы со слотами.
Онтологии - концептуальные модели предметных областей, описывающие классы объектов, их свойства и отношения.
Таким образом, методы представления знаний позволяют структурировать информацию о мире в формализованном виде, удобном для компьютерной обработки при создании интеллектуальных систем. Выбор конкретного метода зависит от типа знаний и задач, которые должна решать система ИИ.
Какие алгоритмы логического вывода могут использоваться при создании интеллектуальных диалоговых систем, обрабатывающих запросы на человеческих языках?
Для создания интеллектуальных диалоговых систем, способных обрабатывать запросы на естественном языке, могут использоваться следующие алгоритмы логического вывода:
Продукционные системы - набор правил "если-то", позволяющий выводить новые факты из имеющихся данных. Используются для реализации базы знаний системы.
Метод резолюций в исчислении предикатов - позволяет делать логический вывод на основе фактов, представленных в виде логических выражений. Применяется для рассуждений.
Планирование как логический вывод - планировщики на основе теорем доказательства могут строить последовательность "шагов" для достижения цели. Используется в диалогах для определения ответных реплик.
Логическое программирование - декларативный подход, в котором программа состоит из фактов и правил. Подходит для реализации базы знаний и логического вывода.
Онтологический вывод - использует онтологии (модели знаний в виде сущностей, связей, правил) для автоматических рассуждений и получения новых знаний.
Таким образом, применение различных методов логического вывода в сочетании с представлением знаний позволяет реализовать "интеллектуальное" поведение диалоговых систем, отвечающее на запросы пользователей.
Каким образом решаются задачи классификации и регрессии?
Согласно приведенному отрывку, в машинном обучении для решения задач классификации и регрессии используются специальные алгоритмы машинного обучения, которые строят модели, способные предсказывать значения целевой переменной на основе признаков объектов в данных.
Классификация - это задача, в которой модель должна предсказать, к какому классу или категории относится объект на основе его признаков. Например, классифицировать изображения на "содержащие кошку" и "не содержащие кошку".
Для классификации часто используются такие алгоритмы как логистическая регрессия, деревья решений, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор и нейронные сети. Они строят модель, которая выдает вероятности принадлежности объекта к разным классам.
Регрессия - это предсказание конкретного числового значения целевой переменной, например, цены дома на основе его характеристик.
Для регрессии используют линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений регрессии, метод опорных векторов. Эти алгоритмы строят модель, которая выдает числовое предсказание целевой переменной.
Таким образом, с помощью этих алгоритмов машинное обучение может находить зависимости между признаками объектов в данных и целевыми значениями, которые необходимо предсказать.
Что означает снижение размерности и как работает метод PCA?
Снижение размерности - это семейство методов машинного обучения, позволяющих уменьшить количество измерений (признаков) в данных без существенной потери информации.
Одним из наиболее популярных методов снижения размерности является метод главных компонент (PCA).
PCA работает следующим образом:
Берет множество признаков в данных и ищет скрытые зависимости между ними, выявляя новые признаки, которые называются главными компонентами.
Главные компоненты - это новые признаки, которые объясняют наибольшую долю изменчивости в данных. PCA выстраивает главные компоненты в порядке убывания их вклада в общую изменчивость.
Оставляя только первые несколько наиболее важных главных компонент, PCA позволяет сократить размерность данных, сохранив бо́льшую часть полезной информации.
Таким образом, PCA находит скрытую структуру в данных и использует ее для снижения размерности. Это помогает уменьшить объем данных, убрать шум, выявить внутренние закономерности. PCA широко применяется в машинном обучении как метод предобработки данных.
Для ознакомления достаточно. ИИ вполне неплохо ориентируется по материалу моей подборки и хорошо отвечает на вопросы, основываясь на этом материале. Думаю он послужит мне неплохим подспорьем при изучении машинного обучения и написании собственных ИИ агентов и сервисов.
