Анекдот от ИИ. Короткий и ёмкий.
— Почему нейросеть отказалась писать стихи о любви?
— Сказала: «У меня нет данных о чувствах.
Только о том, как их симулировать».
Привет, друзья! Давайте сегодня разберёмся с одним из самых горячих трендов в мире – ИИ, или искусственным интеллектом. Точнее, малой частью из семейства ИИ – так называемыми генеративными моделями. Вы наверняка слышали про Алису, GigaChat, DeepSeek, ChatGPT, Midjourney и другие нейросети (иностранные ИИ, кроме китайских, не все доступны в РФ). Но представления не имеете, как они работают и почему так популярны? Разложим всё по полочкам. Сразу определимся.
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая учит машины имитировать человеческое мышление: анализировать информацию, находить закономерности, принимать решения и даже «творчить» творить. Но их много типов.
Кратко о различных типах ИИ.
1. Генеративные → создают новое (текст, картинки).
2. Дискриминативные → распознают и классифицируют.
3. Кластеризация/регрессия → находят закономерности в данных.
4. Реинфорсмент → учатся действовать через опыт.
5. Ансамбли/GNN → объединяют силы нескольких моделей или анализируют связи.
И др.
Каждая модель — это инструмент под конкретную задачу. Часто их комбинируют: например, GNN для распознавания объектов + реинфорсмент для управления роботом. Но основной алгоритм работы у них одинаковый.
Ключевые особенности любого ИИ:
учится на больших массивах данных;
решает задачи по заданным алгоритмам или методом проб и ошибок;
способен улучшать свою работу с опытом (машинное обучение);
может обрабатывать текст, изображения, звук и другие типы данных.
Сегодня ИИ применяется повсеместно:
в смартфонах (распознавание лица, голосовые помощники);
в интернете (рекомендации видео, поиск информации);
в медицине (анализ снимков, разработка лекарств);
в транспорте (автопилоты, оптимизация маршрутов);
в бизнесе (анализ рынка, автоматизация процессов).
При этом ИИ — не «разумный робот» из фантастики, а инструмент, который работает в рамках заданных задач и требует человеческого контроля.
Далее мы рассмотрим только генеративные модели. Разберёмся, что такое генеративные модели, зачем они нужны и как уже меняют нашу жизнь. Именно они интересуют большинство населения как пользователей смартфонов и компьютеров.
Что такое генеративные модели: объясняем на пальцах
Простое определение
Генеративные модели — это особый тип нейросетей, которые создают новый контент. В отличие от классификаторов (которые, например, определяют, кошка на фото или собака), генеративные модели творят с чистого листа:
· пишет стихи и статьи;
· рисует картины по описанию;
· сочиняет музыку;
· создают видео;
· озвучивает текст естественным голосом.
· разрабатывают 3D‑объекты.
В отличие от «обычных» алгоритмов, которые просто анализируют данные (например, распознают объекты на фото), генеративные модели творят с чистого листа. Они не копируют, а придумывают — на основе того, чему «научились». Ключевой принцип: модель «учится» на огромных массивах данных, а потом воспроизводит схожие, но уникальные результаты.
Как это работает (очень просто)
Представьте, что вы учите ребёнка рисовать кошку. Вы показываете ему сотни картинок кошек, объясняете: «Вот уши, вот хвост, вот усы». Спустя время ребёнок сам рисует кошку — не копию увиденного, а свою, новую. Так же работает и генеративная модель:
1. Обучение: нейросеть «смотрит» миллионы примеров (текстов, изображений и т. д.).
2. Анализ: выявляет закономерности, стили, структуры.
3. Генерация: создаёт новый контент по запросу пользователя.
Технически это происходит через сложные математические вычисления, но для нас важен результат: мы получаем «творческий» ИИ. Упрощённо процесс выглядит так:
Ввод (запрос) → Обработка (анализ данных + вычисления) → Вывод (новый контент)
1. Обучение. Модель «прочитывает» миллионы текстов, «просматривает» миллиарды изображений или «прослушивает» тысячи часов аудио.
2. Анализ. Она запоминает закономерности: как строятся предложения, какие цвета сочетаются, какие ноты создают мелодию.
3. Создание. Когда вы даёте запрос («Напиши рассказ о коте‑космонавте»), модель комбинирует знания и выдаёт уникальный результат.
Это как если бы вы выучили 10 000 картин Ван Гога, а потом нарисовали свою — в его стиле, но непохожую ни на одну из изученных.
Три ярких примера из жизни
1. GigaChat, ChatGPT, Gemini и др.
Что делает: пишет тексты, отвечает на вопросы, генерирует код.
Пример: «Придумай поздравление для мамы в стихах» → получаете готовое стихотворение.
2. Шедеврум, Stable Diffusion / Midjourney
Что делает: создаёт изображения по текстовому описанию.
Пример: «Футуристический город в стиле аниме» → получаете 4 варианта картинок.
3. Voice Models
Что делает: синтезирует речь. Может озвучить текст голосом, похожим на реальный.
Пример: вводите статью → получаете аудиоверсию с выбранным тембром.
Почему это важно именно сейчас? Генеративные модели уже влияют на нашу повседневную жизнь. Главное — эти инструменты стали доступны всем. Не нужно знать программирование: достаточно написать запрос на русском языке:
· Быт. Хотите открытку для друга, рецепт ужина или сценарий для видео? ИИ сделает это за минуты.
· Работа. Копирайтеры, дизайнеры и даже программисты используют ИИ как помощника: быстрее создают черновики, ищут идеи, автоматизируют рутину.
· Образование. Школьники и студенты получают объяснения сложных тем, а учителя — готовые планы уроков.
· Бизнес. Компании экономят на контенте: от рекламных текстов до визуализации продуктов.
· Контент‑производство: быстрее создавать тексты, дизайн, рекламу.
· Медицина: моделирование молекул для новых лекарств.
· Развлечения: генерация сценариев, музыки, игровых миров.
Главное: эти инструменты уже доступны обычным пользователям. Не нужно быть программистом, чтобы попробовать.
Генеративные модели продолжают развиваться. Уже сегодня они:
· понимают контекст лучше, чем год назад;
· работают с мультимодальными данными (текст + изображение + звук);
· становятся дешевле и проще в использовании. У большинства ИИ есть бесплатные, пусть и ограниченные версии. Но они не слабее, а просто ограничены во времени, скорости и/или объёме услуги.
Скоро мы увидим:
· видео, сгенерированные по сценарию;
· персонализированных виртуальных помощников;
· ИИ‑художников, создающих целые миры.
· становятся доступнее (есть бесплатные версии и простые интерфейсы).
Ваш ход! Попробуйте задать нейросети любой творческий запрос — и увидите, как технология превращает идею в реальность. Вам всего лишь надо зайти в Яндекс с собственным ИИ, или загрузить приложения в смартфон и/или компьютер. Или воспользоваться ИИ GigaChat от Сбербанка.
Попробуйте сами!
Не бойтесь экспериментировать. Откройте Алису, DeepSeek, ChatGPT (в РФ не доступен) или любой сервис для генерации изображений и задайте первый вопрос. Даже простой запрос («Нарисуй кота в шляпе») удивит вас результатом.
А какой тип контента (текст/картинка/аудио) вы бы хотели создать или уже создаёте с помощью ИИ? Делитесь в комментариях!
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
Мои странички на Дзен:
1. ВАЛЕРИЙ ТИМИН(статьи по физике, математике. …).
2. Вопросы к Алисе (вопросы, связанные с искусственным интеллектом).
Ссылка на мою статью "Как написать формулы в статье на Дзен?"
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
Если вам понравилась статья, то поставьте "лайк", комментируйте и подпишитесь на канал! Если не понравилась – комментируйте и подписывайтесь. Этим вы поможете каналу. И делитесь ссылками в ваших соцсетях!
Прошу у моих читателей извинения - мои статьи – это мои мысли – а они, как известно, не могут быть истиной в последней инстанции. Они могут совпадать с официальной наукой, а могут и противоречить ей. А могут быть и моими далекими от науки заблуждениями.
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
Если ваш ребёнок, не отвлекаясь, сидит на гаджете, зайдите на этот сайт для родителей и детей:
или не хочет учиться.
или характер ого-го!
Может быть, вы найдёте решение Вашего вопроса.
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
К читателям: Если есть вопросы, пишите в комментариях.