Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя множество сложных новых технологий, которые когда-то требовали участия человека, а теперь могут быть реализованы с помощью компьютера. Компьютеры могут выполнять расширенные функции, которые исторически использовались для понимания и рекомендации информации. Теперь, благодаря искусственному интеллекту, компьютеры могут даже генерировать новый контент.
Аббревиатура AI часто используется как синоним для обозначения различных типов технологий, составляющих область искусственного интеллекта.
Общие концепции ИИ
Существует ряд терминов и концепций , определяющих искусственный интеллект и машинное обучение, которые могут оказаться вам полезными. Вот несколько способов работы с ИИ на практике в Интернете.
Общий ИИ
В общих чертах, общий ИИ — это нечеловеческая программа или модель, которая демонстрирует широкий спектр решений проблем и творчества. Модель — это очень большое математическое уравнение, которое включает в себя набор параметров и структуру, необходимую для того, чтобы машина возвращала выходные данные.
С помощью общего ИИ вы можете выполнять различные типы задач, такие как анализ данных, перевод текста, сочинение музыки, выявление заболеваний и многое другое.
Узкий ИИ
Узкий ИИ — это система, которая может выполнять отдельный или конкретный подмножество задач. Например, компьютер, который играет в шахматы против человека (не путать с Механическим Турком ). Узкий ИИ имеет заранее определенный набор параметров, ограничений и контекстов, которые могут выглядеть как понимание, но на самом деле являются просто ответами на уравнение.
Вы можете увидеть это на практике с помощью систем распознавания лиц, голосовых помощников и прогнозов погоды. Вы можете использовать узкоспециализированные модели для улучшения определенных функций ваших веб-сайтов и приложений.
Например, вы создали сайт, посвященный фильмам, где пользователи могут войти в систему, оценить свои любимые фильмы и найти новые для просмотра. Вы можете использовать предварительно заполненную базу данных, чтобы рекомендовать фильмы на основе текущей страницы, которую они посещают. Или вы можете использовать узкую модель искусственного интеллекта, которая анализирует поведение и предпочтения пользователей, чтобы показывать наиболее актуальную информацию для этого читателя.
Генеративный ИИ
Модель большого языка (LLM) — это модель искусственного интеллекта нейронной сети со множеством параметров, которые можно использовать для выполнения самых разных задач, таких как создание, классификация или обобщение текста или изображений.
_Генераторный ИИ _реагирует на вводимые данные и создает контент, основанный на контексте и памяти LLM. Это выходит за рамки сопоставления с образцом и прогнозов. Некоторые из наиболее распространенных инструментов генеративного ИИ включают в себя:
- Близнецы от Google
- Чат GPT от Open AI
- Клод от Anthropic
- Второй пилот от Microsoft
- И многие другие...
Эти инструменты могут создавать письменные тексты, примеры кода и изображения. Они могут помочь вам спланировать отпуск, смягчить или сделать профессиональный тон электронного письма или классифицировать различные наборы информации по категориям.
Существует бесконечное количество вариантов использования как для разработчиков, так и для неразработчиков.
Машинное обучение (МО)
Машинное обучение (МО) — это форма искусственного интеллекта, при которой компьютер обучается без явного программирования. Там, где ИИ стремится генерировать интеллект, МО позволяет компьютерам учиться на собственном опыте. ML состоит из алгоритмов прогнозирования наборов данных.
ML — это процесс обучения модели, позволяющий делать полезные прогнозы или генерировать контент на основе данных.
Например, предположим, что мы хотим создать веб-сайт, на котором оценивается погода в любой день. Традиционно это могут делать один или несколько метеорологов, которые могут создать представление об атмосфере и поверхности Земли, вычислить и предсказать погодные условия, а также определить рейтинг путем сравнения текущих данных с историческим контекстом.
Вместо этого мы могли бы предоставить модели ML огромное количество данных о погоде, пока модель не выучит математическую взаимосвязь между погодными условиями, историческими данными и рекомендациями относительно того, что делает погоду хорошей или плохой в тот или иной конкретный день. Фактически, мы создали это в Интернете .
Глубокое обучение
Глубокое обучение (DL) — это класс алгоритмов ML. Одним из примеров могут быть глубокие нейронные сети (DNN), которые пытаются смоделировать способ, которым человеческий мозг обрабатывает информацию.
Проблемы с ИИ
При создании и использовании ИИ возникает несколько проблем. Ниже приведены лишь некоторые моменты, на которые следует обратить внимание.
Качество и актуальность данных
Большие наборы данных, используемые для обучения различных моделей ИИ, часто устаревают вскоре после их использования. Это означает, что при поиске самой последней информации вы можете получить выгоду от быстрого проектирования , чтобы повысить производительность модели ИИ при выполнении конкретных задач и получить более качественные результаты.
Наборы данных могут быть неполными или слишком маленькими, чтобы эффективно поддерживать некоторые варианты использования. Может оказаться полезным попробовать работать с несколькими инструментами или настроить модель в соответствии со своими потребностями.
Проблемы этики и предвзятости
Технология искусственного интеллекта интересна и имеет большой потенциал. Однако в конечном итоге компьютеры и алгоритмы создаются людьми, обучаются на данных, которые могут быть собраны людьми, и поэтому сталкиваются с рядом проблем. Например, модели могут изучать и усиливать человеческие предубеждения и вредные стереотипы, напрямую влияя на результат. Важно подходить к созданию технологии искусственного интеллекта, уделяя приоритетное внимание смягчению предвзятости.
Существует множество этических соображений относительно авторских прав на контент, созданный ИИ; кому принадлежит результат, особенно если он создан под сильным влиянием материала, защищенного авторским правом, или напрямую скопирован с него?
Прежде чем генерировать новый контент и идеи, рассмотрите существующие правила использования создаваемого вами материала.
Безопасность и конфиденциальность
Многие веб-разработчики заявляют, что конфиденциальность и безопасность являются для них главными проблемами при использовании инструментов искусственного интеллекта. Это особенно актуально в бизнес-контекстах со строгими требованиями к данным, например, в правительствах и медицинских компаниях. Предоставление пользовательских данных большему количеству третьих лиц с помощью облачных API является проблемой. Важно, чтобы любая передача данных была безопасной и постоянно контролировалась.
Искусственный интеллект на устройстве может стать ключом к решению этих случаев использования. MediaPipe — это одно из решений проблемы, которое находится в стадии разработки, но предстоит еще гораздо больше исследований и разработок.
Начните работу с искусственным интеллектом в Интернете
Теперь, когда вы знакомы со многими типами искусственного интеллекта, вы можете начать думать о том, как использовать существующие модели, чтобы стать более продуктивными и создавать более качественные веб-сайты и веб-приложения.
Вы можете использовать ИИ, чтобы:
- Создайте лучшее автозаполнение для поиска по вашему сайту .
- Обнаруживайте присутствие 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 автозаполнение кода.
- Создайте интерфейс WYSIWYG с предложениями для следующего слова или предложения.
- Предоставьте понятное объяснение набора данных.
- И более...
Предварительно обученные модели ИИ могут стать отличным способом улучшить наши веб-сайты, веб-приложения и производительность без необходимости полного понимания того, как строить математические модели и собирать сложные наборы данных, которые лежат в основе самых популярных инструментов ИИ.
Вы можете сразу обнаружить, что большинство моделей отвечают вашим потребностям, без дальнейшей настройки. Настройка — это процесс использования модели, которая уже была обучена на большом наборе данных, и дальнейшего обучения для удовлетворения конкретных потребностей использования. 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 предпочтениям и намерениям человека.
- Низкоранговая адаптация (LoRA) — это метод с эффективным использованием параметров для LLM, который уменьшает количество обучаемых параметров, сохраняя при этом производительность модели.