Объяснение ИИ часто тонет в терминах: «нейросети», «трансформеры», «обратное распространение ошибки». КЭП предлагает забыть про это и представить одну картинку из школьного учебника — график прямой линии.
📈 Вся сложная математика ИИ сводится к одной формуле
Помните уравнение прямой: y = kx + b?
· y — это ответ, который должен дать ИИ (например, «на картинке котик»).
· x — это входные данные (пиксели картинки).
· k и b — это параметры. «k» отвечает за наклон, а «b» — за сдвиг по высоте.
Весь смысл обучения ИИ — найти такие волшебные числа k и b, чтобы для любого x получался правильный y. Только в реальной нейросети не два параметра (k и b), а миллионы и даже миллиарды. И уравнение сложнее, но принцип ровно тот же.
🧠 Как «учится» ИИ? На примере поиска котиков
Допустим, мы хотим научить ИИ отличать котиков от собачек.
1. Даём примеры: Показываем миллион картинок, каждая из которых помечена «кот» или «собака».
2. Даём первый глупый ответ: В начале обучения параметры (те самые k и b, только в огромном количестве) установлены случайно. ИИ смотрит на картинку кота и выдаёт: «На 80% собака, на 20% кот». Это ошибка.
3. Корректируем параметры: Здесь в игру вступает специальный алгоритм (всё то самое «обратное распространение ошибки»). Он сдвигает каждый из миллионов параметров (k1, k2, k3... b1, b2, b3...) на крошечную величину так, чтобы в следующий раз ответ был чуть точнее.
4. Повторяем миллиарды раз: Этот процесс повторяется на всех примерах триллионы раз. Параметры по чуть-чуть подстраиваются, и в итоге нейросьть выстраивает внутри себя сложнейшую математическую конструкцию (представьте не прямую, а многомерный ландшафт), которая стабильно отличает котиков от собачек.
Проще говоря, обучение ИИ — это не программирование, а настройка. Как будто вы крутите миллиарды микроскопических колёсиков в чёрном ящике, пока он не начнёт работать правильно.
💎 Итог от КЭПа
Неважно, рисует ли ИИ картину, пишет текст или водит машину. В своей основе это колоссально сложная, но всё же математическая функция. Её работа — найти закономерности в данных и подобрать под них такие миллиарды чисел-параметров, чтобы на новый входной сигнал (x) дать верный выходной (y).
P.S. Именно поэтому ИИ так зависим от данных. Чтобы точно настроить миллиарды параметров, нужны огромные массивы примеров. Без этого «уравнению» просто не на чем учиться.