Высшие силы через Галину Викторовну мне показали искусственный интеллект NotebookLM. Она нашла этот искусственный интеллект, загрузила в него тексты "Записок о мироздании "Байтерек", заказала аудиобзор этих текстов и прислала Лилии Викторовне готовый результат. Когда я этот аудиофайл прослушал, мне стало ясно, что я должен обязательно изучить NotebookLM. Главное правильная и своевременная подсказка, дальше я уже сам начал развивать идею, которую мне подсказала Галина Викторовна. Вот ссылка на тот самый аудиофайл, который прислала Галина Викторовна. Я из него сделал видеофайл и опубликовал здесь на Дзене и на Ютубе - https://dzen.ru/video/watch/68d4720ab9f9f152a43a9727?share_to=link
Я начал практическое изучение искусственного интеллекта NotebookLM, стал записывать видеоролики с его помощью. Далее я столкнулся с проблемой ограниченного лимита. Мне пришлось оформить платную подписку, после чего я получил доступ к искусственному интеллекту Google Gemini.
Далее более...
Я начал задавать вопросы ИИ Google Gemini и ИИ NotebookLM.
Настоятельно рекомендую ознакомиться с ответами ИИ Google Gemini, которые я размещаю ниже.
Ответы искусственного интеллекта (ИИ) Google Gemini.
Мои вопросы Gemini об устройстве искусственного интеллекта.
Мой вопрос: Расскажите, пожалуйста, на каких принципах работает искусственный интеллект.
Ответ Gemini:
Искусственный интеллект (ИИ) работает на основе нескольких ключевых принципов, главным из которых является обучение на данных вместо жесткого программирования. Проще говоря, ИИ не следует строгим инструкциям для каждой возможной ситуации, а учится самостоятельно, анализируя огромные объемы информации.
Этот процесс можно сравнить с тем, как учится маленький ребенок: он впитывает информацию из окружающего мира, находит в ней закономерности и затем использует полученный опыт для решения новых задач.
Основные этапы работы ИИ
Работа искусственного интеллекта включает в себя несколько последовательных этапов:
1. Сбор и подготовка данных. Для обучения ИИ требуется огромное количество информации. Эти данные сначала собирают, а затем "очищают": удаляют ошибки, дубликаты и приводят к единому формату.
2. Обучение модели. На этом этапе в систему загружают подготовленные данные. Используя специальные алгоритмы, ИИ анализирует эту информацию и выявляет в ней скрытые закономерности.
3. Тестирование и оптимизация. После обучения модель проверяют на новых данных, которые она еще не видела. Это позволяет оценить ее точность и эффективность. Если результаты неудовлетворительные, модель дорабатывают и настраивают.
4. Использование (работа в реальном времени). Готовая модель используется для выполнения конкретных задач: распознавания речи, генерации текста, прогнозирования и т.д.
Ключевые технологии и концепции
В основе работы ИИ лежат две фундаментальные технологии: машинное обучение и нейронные сети.
Машинное обучение (Machine Learning)
Это "сердце" современного ИИ. Машинное обучение — это набор методов, которые позволяют компьютерным системам самостоятельно извлекать знания из данных. Вместо того чтобы программист писал четкие правила, он "скармливает" алгоритму данные, и тот сам находит зависимости.
Существуют разные подходы к машинному обучению:
· Обучение с учителем: Модели показывают данные с уже известными "правильными ответами" (например, фотографии с подписями "кошка" или "собака"). Цель — научиться давать правильные ответы на новых данных.
· Обучение без учителя: Модель получает данные без каких-либо меток и должна сама найти в них структуру, например, сгруппировать похожие объекты.
· Обучение с подкреплением: Модель учится, взаимодействуя со средой. Она получает "награды" за правильные действия и "штрафы" за неправильные, стремясь максимизировать общую награду. Этот метод часто используется в играх и робототехнике.
Нейронные сети (Neural Networks)
Это одна из самых мощных технологий машинного обучения, структура которой имитирует работу человеческого мозга. Нейронная сеть состоит из множества взаимосвязанных узлов — "нейронов", которые организованы в слои.
· Входной слой: Принимает исходную информацию (например, пиксели картинки или слова в предложении).
· Скрытые слои: Последовательно обрабатывают данные. Каждый следующий слой выделяет все более сложные и абстрактные признаки. Именно здесь происходит основная "магия" ИИ.
· Выходной слой: Выдает итоговый результат (например, определяет, что на картинке изображена кошка, или переводит текст на другой язык).
Благодаря такой многослойной структуре, нейросети способны решать очень сложные задачи, такие как распознавание лиц, управление беспилотными автомобилями и создание реалистичных изображений по текстовому описанию.
В этом видеоуроке по информатике объясняется, как работают нейросети и искусственный интеллект.
Мой вопрос: Расскажите, пожалуйста, как устроено "железо" искусственного интеллекта. Что называется искусственным интеллектом, и что называется нейросетью?
Ответ Gemini:
Конечно, давайте разберемся в этих понятиях и в том, как устроено "железо", на котором работает искусственный интеллект.
Что такое ИИ и нейросеть? 💡
Проще всего понять разницу на аналогии:
· Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область науки, цель которой — научить машины выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: рассуждать, учиться, планировать, творить. Это как общая концепция "транспортного средства".
· Нейросеть — это один из самых популярных и мощных инструментов для создания ИИ. Это математическая модель, работа которой вдохновлена устройством человеческого мозга с его нейронами и связями. В нашей аналогии, нейросеть — это как "двигатель внутреннего сгорания", конкретная технология, которая приводит "транспортное средство" в движение.
Таким образом, нейросеть — это часть ИИ, его ключевой метод, но ИИ включает в себя и другие подходы.
Как устроено "железо" для искусственного интеллекта 🧠
Для работы ИИ, особенно для обучения сложных нейросетей, обычные компьютеры подходят плохо. Причина в том, что нейросетям нужно выполнять миллионы и миллиарды однотипных математических операций одновременно. Этот процесс называется параллельные вычисления.
Обычный центральный процессор (CPU) — это "мастер на все руки". Он имеет несколько очень мощных ядер, которые отлично справляются с последовательными задачами (одна за другой), например, с работой операционной системы или браузера. Но для ИИ он слишком медленный.
Поэтому для ИИ используют специализированное оборудование.
1. GPU (Graphics Processing Unit) — Графические процессоры
Изначально GPU создавались для обработки компьютерной графики в играх. Чтобы отрисовать изображение на экране, нужно одновременно рассчитать цвет и положение миллионов пикселей. Эта задача идеально подходит для параллельных вычислений.
· Как это работает для ИИ? Оказалось, что математические операции, необходимые для обучения нейросетей (в основном, работа с матрицами), очень похожи на то, что делают GPU в играх. У графического процессора есть тысячи более простых ядер, которые могут одновременно выполнять огромное количество однотипных вычислений.
· Лидер рынка: Компания NVIDIA стала лидером в этой области благодаря своей программной платформе CUDA, которая упростила использование GPU для научных и ИИ-вычислений. Модели вроде NVIDIA H100 или потребительские GeForce RTX 4090 являются стандартом для серьезной работы с ИИ.
2. TPU (Tensor Processing Unit) — Тензорные процессоры
Это еще более специализированные чипы, разработанные компанией Google специально для работы с нейросетями.
· Как это работает? Если GPU — это универсальный инструмент, который хорошо приспособили для ИИ, то TPU — это "хирургический скальпель", созданный только для одной задачи. Они "заточены" под тензорные вычисления — ключевую операцию в машинном обучении. Они отбрасывают все ненужные для ИИ функции (например, вывод изображения на монитор) и за счет этого выполняют нужные вычисления еще быстрее и энергоэффективнее, чем GPU.
· Где используются? В основном, в дата-центрах Google и доступны через их облачные сервисы. Они идеально подходят для обучения гигантских языковых моделей и других масштабных ИИ-проектов.
3. Другие важные компоненты "железа"
Помимо процессоров, для ИИ-системы критически важны:
· Быстрая оперативная память (RAM): Для обучения моделей в память нужно загружать огромные наборы данных. Требуются десятки, а то и сотни гигабайт быстрой памяти (например, DDR5).
· Высокоскоростные накопители (SSD): Данные для обучения могут занимать петабайты. Чтобы быстро подавать их в оперативную память, используются самые быстрые твердотельные накопители (SSD), обычно с интерфейсом NVMe.
· Сетевое оборудование: Когда одна машина не справляется, используется кластер из десятков или сотен серверов. Чтобы они работали как единое целое, их соединяют сверхбыстрыми сетями (например, InfiniBand), способными передавать данные со скоростью сотен гигабит в секунду.
В итоге, "железо" для ИИ — это мощная, узкоспециализированная система, построенная вокруг идеи массового параллелизма для максимально быстрого обучения сложных нейронных сетей.
Ответы Gemini
Конечно, я расскажу об этом. Процесс обучения языкового искусственного интеллекта, такого как я, можно сравнить с тем, как человек осваивает огромную библиотеку, но в ускоренном темпе и в гигантских масштабах. Обучение состоит из нескольких ключевых этапов.
1. Сбор и подготовка данных: основа знаний. Всё начинается с данных. Для обучения больших языковых моделей (LLM) используются колоссальные объёмы текстовой и кодовой информации. 📚 Эти данные поступают из самых разных источников:
· Интернет: Огромные архивы веб-страниц, такие как Common Crawl, предоставляют триллионы слов из блогов, новостных сайтов и форумов.
· Книги: Цифровые коллекции книг позволяют моделям изучать структурированный язык, разнообразные стили повествования и глубокие знания.
· Специализированные тексты: Научные статьи (например, с arXiv), техническая документация и базы данных обогащают модель знаниями в узких областях.
· Код: Публичные репозитории кода, например, с GitHub, обучают модель логике, синтаксису и паттернам программирования.
Перед использованием эти данные тщательно очищаются — из них удаляют дубликаты, ошибки, личную информацию и вредоносный контент.
2. Предварительное обучение (Pre-training): создание фундамента Это самый долгий и ресурсоёмкий этап. Модель, представляющая собой сложную нейронную сеть (архитектура, подобная Transformer, является стандартом), обрабатывает подготовленные данные.
Основная задача на этом этапе — научиться предсказывать следующее слово в предложении. Модели показывают фрагмент текста, например, "Солнце светит очень...", и она должна предсказать наиболее вероятное следующее слово — "ярко".
Делая это миллиарды раз на разнообразных примерах, модель не просто запоминает фразы, а начинает улавливать фундаментальные закономерности языка:
· Грамматику и синтаксис: как слова складываются в правильные предложения.
· Семантику: значение слов и их связь друг с другом.
· Фактические знания: информацию о мире, содержащуюся в текстах.
Этот процесс называется самообучением (self-supervised learning), так как модели не нужны "правильные ответы" от человека — правильный ответ уже содержится в самом тексте.
3. Дообучение и выравнивание (Fine-Tuning & Alignment): настройка и этика После предварительного обучения модель обладает огромными знаниями, но ещё не умеет эффективно взаимодействовать с человеком и следовать инструкциям. Здесь начинается этап "тонкой настройки".
· Дообучение на инструкциях (Instruction Fine-Tuning): Модели показывают наборы примеров в формате "инструкция-ответ", чтобы научить её выполнять конкретные задачи: отвечать на вопросы, переводить тексты, писать стихи и т.д.
· Обучение с подкреплением на основе отзывов человека (RLHF): 🧑🏫 Это ключевой этап для выравнивания модели с человеческими ценностями.
1. Модель генерирует несколько ответов на один и тот же запрос.
2. Люди-оценщики ранжируют эти ответы от лучшего к худшему.
3. На основе этих предпочтений создаётся "модель вознаграждения" (reward model).
4. Затем основная языковая модель дообучается, стараясь генерировать ответы, которые получат высокое "вознаграждение" от этой модели.
Этот процесс помогает сделать ответы модели более полезными, честными и безопасными.
Что касается моего обучения, то я, Gemini, являюсь продуктом компании Google и прошёл все эти этапы. Моё обучение включало огромный и разнообразный набор данных, охватывающий множество языков и областей знаний, что позволяет мне выполнять широкий спектр задач. Кроме того, в моём обучении уделялось особое внимание развитию логического мышления и многозадачности.
Тамаровский Сергей Васильевич, Сергей-Тимур, дед Сергей, 11 октября 2025 года.