Опубликовано: 17 февраля 2024 г., Последнее обновление: 22 апреля 2025 г.
Искусственный интеллект (ИИ) охватывает множество сложных, новых технологий, которые когда-то требовали человеческого участия, а теперь могут быть реализованы компьютером. В широком смысле, ИИ — это нечеловеческая программа, модель или компьютер, демонстрирующий широкий спектр возможностей решения задач и креативности. Компьютеры могут выполнять сложные функции, которые исторически использовались для понимания и рекомендации информации. Благодаря генеративному ИИ компьютеры могут даже генерировать новый контент.
Аббревиатура ИИ часто используется взаимозаменяемо для обозначения различных типов технологий в области искусственного интеллекта, однако возможности ИИ могут существенно различаться.
Здесь вы найдете ряд терминов и концепций, связанных с ИИ на практике, в интернете. Чтобы узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с глоссарием по машинному обучению .
Как работает ИИ?
Обучение — это первый шаг для каждой модели, на котором инженеры машинного обучения разрабатывают алгоритм, который задаёт модели определённые входные данные и выдаёт оптимальные выходные данные. Как правило, веб-разработчикам не требуется выполнять этот шаг, хотя понимание того, как обучалась данная модель, может быть полезным. Хотя модель можно точно настроить , лучше потратить время на выбор оптимальной модели для вашей задачи.
Вывод — это процесс, в котором модель делает выводы на основе новых данных. Чем больше обучения модели в определённой области, тем выше вероятность того, что вывод создаст полезные и правильные результаты. Однако нет гарантии идеального вывода, независимо от того, насколько интенсивно обучалась модель.
Например, Green Light использует модель искусственного интеллекта, обученную на данных Google Карт, для анализа дорожных схем. По мере поступления новых данных анализируется и предоставляются рекомендации по оптимизации работы светофоров.
Где применяется ИИ?
Обучение ИИ завершается до выпуска модели. Возможно дальнейшее обучение, которое может привести к появлению новых версий моделей с более широкими возможностями или точностью.
Веб-разработчикам следует учитывать, где именно выполняется вывод ИИ. Стоимость использования ИИ во многом зависит от вывода. Диапазон возможностей одной модели также сильно зависит от него.
Клиентский ИИ
В то время как большинство функций ИИ в вебе работают на серверах, клиентский ИИ работает в браузере пользователя и выполняет логический вывод на его устройстве. Это обеспечивает меньшую задержку, снижение затрат на серверную часть, отсутствие требований к ключам API, повышение конфиденциальности пользователей и возможность офлайн-доступа. Вы можете реализовать клиентский ИИ, работающий в разных браузерах, с помощью библиотек JavaScript, включая Transformers.js , TensorFlow.js и MediaPipe .
Небольшая оптимизированная клиентская модель может превзойти более крупную серверную модель, особенно при оптимизации производительности . Оцените свой вариант использования, чтобы определить, какое решение подходит именно вам.
Серверный ИИ
Серверный ИИ включает в себя облачные сервисы ИИ. Представьте себе Gemini 1.5 Pro, работающий в облаке. Эти модели, как правило, гораздо крупнее и мощнее. Это особенно актуально для больших языковых моделей .
Гибридный ИИ
Гибридный ИИ относится к любому решению, включающему как клиентский, так и серверный компоненты. Например, можно использовать клиентскую модель для выполнения задачи и вернуться к серверной модели, если задача не может быть выполнена на устройстве.
Машинное обучение (МО)
Машинное обучение (МО) — это процесс, посредством которого компьютер обучается и выполняет задачи без явного программирования. В то время как ИИ стремится генерировать интеллект, МО представляет собой алгоритмы для прогнозирования наборов данных.
Например, предположим, что мы хотим создать веб-сайт, оценивающий погоду в любой день. Традиционно это делают один или несколько метеорологов, которые могут создавать модель атмосферы и поверхности Земли, вычислять и прогнозировать погодные условия и определять рейтинг, сравнивая текущие данные с историческим контекстом.
Вместо этого мы могли бы предоставить модели машинного обучения огромный объём данных о погоде, пока она не выучит математические соотношения между погодными моделями, историческими данными и рекомендациями о том, что делает погоду хорошей или плохой в тот или иной день. Фактически, мы создали это в интернете .
Генеративный ИИ и большие языковые модели
Генеративный ИИ — это форма машинного обучения, которая помогает пользователям создавать контент, который ощущается знакомым и имитирует творения человека. Генеративный ИИ использует большие языковые модели для организации данных и создания или изменения текста, изображений, видео и аудио на основе предоставленного контекста. Генеративный ИИ выходит за рамки сопоставления с образцом и прогнозирования.
Большая языковая модель (LLM) имеет множество (часто миллиарды) параметров, которые можно использовать для выполнения самых разных задач, таких как генерация, классификация или обобщение текста или изображений.
Чат-боты стали невероятно популярными инструментами, позволяющими людям использовать генеративный ИИ, среди которых:
Эти инструменты позволяют создавать тексты, примеры кода и иллюстрации. Они могут помочь вам спланировать отпуск, смягчить или сделать более профессиональным тон электронного письма или классифицировать различные наборы информации по категориям.
Существует бесконечное множество вариантов использования как для разработчиков, так и для не-разработчиков.
Глубокое обучение
Глубокое обучение (ГО) — это класс алгоритмов МО. Одним из примеров являются глубокие нейронные сети (ГНС), которые пытаются моделировать предполагаемый способ обработки информации человеческим мозгом.
Алгоритм глубокого обучения можно обучить связывать определённые особенности изображений с определённой меткой или категорией. После обучения алгоритм может делать прогнозы, определяющие ту же категорию на новых изображениях. Например, Google Photos может определять разницу между кошками и собаками на фотографиях.
Обработка естественного языка (НЛП)
Обработка естественного языка — это класс МО, который помогает компьютерам понимать человеческий язык: от правил конкретного языка до особенностей, диалекта и сленга, используемых отдельными людьми.
Проблемы с ИИ
При создании и использовании ИИ возникает ряд сложностей. Ниже приведены лишь некоторые из них, которые следует учитывать.
Качество и актуальность данных
Большие наборы данных, используемые для обучения различных моделей ИИ, зачастую устаревают вскоре после использования. Это означает, что при поиске самой актуальной информации вы можете воспользоваться оперативным проектированием , чтобы повысить производительность модели ИИ при выполнении конкретных задач и получать более качественные результаты.
Наборы данных могут быть неполными или слишком маленькими для эффективной поддержки некоторых сценариев использования. Полезно попробовать использовать несколько инструментов или настроить модель в соответствии с вашими потребностями.
Проблемы этики и предвзятости
Технология искусственного интеллекта (ИИ) – это захватывающая и многообещающая технология с огромным потенциалом. Однако, в конечном счёте, компьютеры и алгоритмы создаются людьми, обучаются на данных, которые могут быть собраны людьми, и поэтому сталкиваются с рядом сложностей. Например, модели могут обучаться и усиливать человеческие предубеждения и вредные стереотипы, напрямую влияя на результаты. Важно подходить к разработке технологий ИИ, уделяя первоочередное внимание снижению предубеждений.
Существует множество этических соображений относительно авторских прав на контент, созданный с помощью ИИ: кому принадлежит результат, особенно если он в значительной степени создан под влиянием защищенного авторским правом материала или напрямую скопирован с него?
Прежде чем создавать новый контент и идеи, рассмотрите существующие политики использования создаваемых вами материалов.
Безопасность и конфиденциальность
Многие веб-разработчики отмечают, что конфиденциальность и безопасность являются для них главными приоритетами при использовании инструментов ИИ. Это особенно актуально в бизнес-контекстах со строгими требованиями к данным, таких как государственные учреждения и медицинские учреждения. Предоставление пользовательских данных большему числу третьих лиц через облачные API вызывает опасения. Важно обеспечить безопасность и постоянный мониторинг любой передачи данных.
Клиентский ИИ может стать ключом к решению этих задач. Предстоит ещё много исследований и разработок.
Начните использовать ИИ в Интернете
Теперь, когда вы знакомы со многими типами искусственного интеллекта, вы можете начать думать о том, как использовать существующие модели, чтобы стать более продуктивным и создавать более эффективные веб-сайты и веб-приложения.
Вы можете использовать ИИ для:
- Создайте лучшее автозаполнение для поиска на вашем сайте .
- Обнаружение присутствия обычных объектов, таких как люди или домашние животные, с помощью интеллектуальной камеры
- Боритесь со спамом в комментариях, используя модель естественного языка .
- Повысьте свою производительность, включив автодополнение для вашего кода.
- Создайте WYSIWYG-опыт письма с подсказками для следующего слова или предложения.
- Предоставьте понятное для человека объяснение набора данных.
- И многое другое...
Предварительно обученные модели ИИ могут стать отличным способом усовершенствовать наши веб-сайты, веб-приложения и производительность, без необходимости полного понимания того, как создавать математические модели и собирать сложные наборы данных, лежащие в основе самых популярных инструментов ИИ.
Вы можете обнаружить, что большинство моделей сразу отвечают вашим потребностям, без дополнительной настройки. Настройка — это процесс обучения модели, уже обученной на большом наборе данных, и её дальнейшего обучения в соответствии с вашими конкретными потребностями. Существует несколько методов настройки модели:
- Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) — это метод, который использует обратную связь с человеком для улучшения соответствия модели человеческим предпочтениям и намерениям.
- Низкоранговая адаптация (LoRA) — это параметрически эффективный метод для LLM, который сокращает количество обучаемых параметров, сохраняя при этом производительность модели.