Вы наверняка слышали этот гул. Гул вокруг искусственного интеллекта. Он повсюду: в новостях, в разговорах, в бесконечных постах о том, как он всё изменит. И от этого иногда становится не по себе. Кажется, что это что-то запредельно сложное, область гениев в гигантских корпорациях. Что-то, что требует лет учебы, суперкомпьютеров и тайных знаний.
Но что, если я скажу, что самый верный способ перестать бояться этой штуки и начать её понимать это не читать тонны теории, а поиграть с ней? Да-да, прямо сейчас. На своём ноутбуке. За выходные.
Не чтобы создать Skynet, а чтобы почувствовать, из чего он, этот ИИ, на самом деле состоит. Увидеть его не как магический чёрный ящик, а как набор вполне понятных, иногда даже простых, идей. Идеи, которые оживают от нескольких строчек кода.
Вот несколько проектов, которые и правда можно сделать «на коленке».
Они расположены по нарастающей от «воу, это было легко» до «ого, а это уже серьёзно». Главное правило не стремитесь к совершенству. Стремитесь к тому, чтобы к воскресенью вечером вы могли сказать: «Ага, вот как это работает. Понял».
1. Детектор настроений для своих сообщений (Суббота, утро, с чаем)
Начнём с чего-то минималистичного и забавного. Откройте любой текстовый редактор или даже блокнот. Мы будем делать простейший анализатор тональности.
Суть в чём? Мы возьмём готовую библиотеку (это как набор готовых инструментов), которая уже умеет определять, позитивный текст, негативный или нейтральный. Наш код будет устроен просто: вы даёте ему фразу, а он выдает вердикт.
Почему это хороший старт?
Вы сразу сталкиваетесь с ключевой концепцией: ИИ часто это не что-то, что вы создаёте с нуля, а что-то, что вы грамотно используете. Вы берёте мощный инструмент (модель, обученную на миллионах твитов и отзывов) и применяете его к своей задаче. Вы за пять минут напишете скрипт, который будет анализировать ваши старые сообщения в телеграме или посты в соцсетях. Увидите, как часто вы жалуетесь или шутите. Это моментальная обратная связь и первый щелчок: «О, так вот что значит "применить модель"».
2. Нейросеть, которая отличает кошек от собак (Суббота, день, с перерывами на обед)
Здесь чуть сложнее, но куда интереснее. Мы не будем тренировать нейросеть с нуля это долго и нужно много данных. Мы воспользуемся другим супер-важным приёмом: transfer learning (перенос обучения).
Представьте, что есть готовая, очень умная нейросеть, которую годами учили различать тысячи объектов на фотографиях: от самолётов до морковок. Она уже умеет видеть края, текстуры, формы. Мы как будто берём очень опытного художника, который знает всё о свете и тени, и просто учим его отличать два конкретных предмета.
Вы скачаете небольшой набор картинок с кошками и собаками (готовых датасетов в интернете полно). Потом, с помощью фреймворка вроде TensorFlow или PyTorch (не пугайтесь названий, для этого есть чёткие туториалы), вы «подставите» свои данные в уже готовую, мощную модель. Процесс обучения займёт maybe 15-30 минут на обычном ноутбуке.
И вот он, момент истины:
вы загружаете фото своей соседской мурки, и модель уверенно говорит: «Cat». Вы понимаете самую суть машинного обучения: это не волшебство, а нахождение закономерностей в данных. И вы только что настроили этот механизм под свою, пусть и смешную, задачу.
3. Бот-собеседник на основе персонажа (Суббота, вечер, для души)
Теперь перейдём к хайповой теме - языковым моделям. Не нужно лезть в дебри GPT. Можно сделать своего, маленького и глуповатого, но очаровательного бота.
Есть такая штука как Markov chains (цепи Маркова). Принцип до безобразия прост: мы анализируем текст (например, все диалоги вашего любимого книжного героя или даже ваши собственные переписки) и учимся: «За словом "Привет" чаще всего следует "как дела"». И потом генерируем новые фразы, основываясь на этой статистике.
Вы пишете скрипт, который «съедает» выбранный вами текст, запоминает частоту сочетаний слов, а потом выдаёт на просьбу «Скажи что-нибудь» новую, никогда не существовавшую, но стилистически похожую фразу. Получится бот, который говорит как Шерлок Холмс, или как герой «Игры престолов», или как вы сами в два часа ночи. Это покажет вам базовый, почти механистический уровень генерации текста. Вы увидите, что даже такая простая логика может рождать забавные и неожиданные результаты.
4. Генератор синтетической музыки или арта (Воскресенье, утро, творческое)
Давайте создадим что-то, что не классифицирует, а творит. Опять же, не с нуля. Есть нейросети, которые обучены на огромных массивах музыки или картин. Некоторые из них устроены как игра в «угадайку»: одна часть сети пытается сгенерировать что-то, а другая отличить сгенерированное от настоящего. В процессе этой борьбы рождается что-то новое.
Вы можете найти готовую модель, например, для генерации мелодий в стиле классики или пиксель-арта. Ваша задача написать небольшой скрипт, который будет «кормить» эту модель разными начальными условиями (называется «seed» - зерно) и сохранять результаты.
Вы запускаете генерацию, и из шума начинает проявляться мелодия, пусть и странная, или абстрактный пейзаж. Это самый наглядный способ понять концепцию латентного пространства той самой «сферы возможностей», в которой живут идеи нейросети. Меняя всего несколько чисел на входе, вы получаете совершенно разные результаты. Вы не художник, вы исследователь, который настраивает параметры огромной, цифровой вселенной.
5. Простой рекомендательный система для вашей же медиатеки (Воскресенье, день, финальный рывок)
А теперь что-то максимально практичное. У вас есть коллекция фильмов, книг или музыки. Как сделать простую систему, которая бы предлагала: «Посмотрев это, ты можешь оценить вот то»?
Здесь вы вплотную подойдёте к данным. Вам нужно будет создать свою маленькую базу: например, табличку, где у каждого фильма будут теги («комедия», «космос», «роуд-муви», «ностальгия»). Потом вы напишете алгоритм, который сравнивает эти теги. Самый простой косинусное сходство. Не нужно глубоко вникать в математику, достаточно понять принцип: мы представляем каждый фильм как набор чисел (есть тег «космос» 1, нет 0) и находим между ними «расстояние».
Вы вручную разметите 20-30 своих любимых фильмов, напишите скрипт, и он выдаст вам рекомендацию. И вот тут вы поймёте самую важную, пожалуй, вещь: качество ИИ на 90% зависит от качества и подготовки данных. Ваша система будет глупой не потому, что алгоритм плох, а потому что вы поставили тегу «ностальгия» вес 3, а «комедии» 1. Вы начнёте думать о том, как представить мир так, чтобы его поняла машина. Это и есть основная работа.
К воскресному вечеру у вас на компьютере будет не просто пять файлов с кодом. У вас будет пять историй, пять «ага-эффектов». Вы увидите, что сложные системы часто состоят из простых, логичных блоков. Вы перестанете смотреть на ИИ как на оракула и начнёте видеть в нём инструмент. Инструмент со своими причудами, ограничениями и огромным потенциалом.
Самое главное вы сделаете это сами.
Своими руками. И это знание, это чувство, что ты прикоснулся к чему-то огромному не как потребитель, а как творец, пусть и начинающий, бесценно. Оно снимает страх и рождает интерес. А интерес лучший двигатель для того, чтобы пойти дальше.
Так что выбирайте проект, ставьте чайник, открывайте ноутбук. И запускайте. Первую строчку кода, первую загрузку данных, первый, возможно, кривой, но ваш результат. Удачи. И помните, дело не в идеальном коде, а в том, чтобы процесс был живым и любопытным.
Ставь лайк и подписывайся