Як працює модель штучного інтелекту?
Зміст дописунатисність на посилання, щоб перейти до потрібного місця
Штучний інтелект (ШІ) стає дедалі більшою частиною нашого повсякденного життя. Від голосових помічників до автономних транспортних засобів та складних алгоритмів для аналізу даних — всі ці технології використовують потужні моделі ШІ. Кілька років тому, діти списували з результатів пошуку Google, а зараз доволі часто можно почути про використання нових моделей ChatGPT та інших систем ШІ. Але як насправді працюють ці моделі? У цьому дописі розглянемо основні принципи (спрощено), що лежать в основі роботи штучного інтелекту.
Що таке модель штучного інтелекту?
Модель ШІ — це математична структура або алгоритм, який здатен навчатися на даних та робити прогнози або приймати рішення без явного програмування для кожного конкретного завдання. Моделі можуть бути різними: від простих лінійних регресій до складних нейронних мереж, які імітують роботу людського мозку.
Основні етапи роботи моделі ШІ
Процес створення та використання моделі штучного інтелекту зазвичай складається з кількох основних етапів:
Збір даних. Моделі ШІ потребують великих обсягів даних для навчання. Дані можуть бути структуровані (наприклад, таблиці з числовими значеннями) або неструктуровані (тексти, зображення, аудіо). Якість та кількість даних є ключовими факторами, що впливають на ефективність моделі. Наприклад, для навчання моделей обробки зображень потрібні мільйони фотографій, а для текстових моделей — великі масиви тексту.
Підготовка даних. Дані, які отримуються для навчання моделі, рідко бувають ідеальними. Вони можуть містити пропуски, помилки або нерелевантну інформацію. Тому на цьому етапі дані очищуються, нормалізуються та трансформуються у формат, придатний для подальшого аналізу. Наприклад, текстові дані можуть бути перетворені у числові вектори, а зображення можуть бути змінені на піксельні масиви.
Вибір моделі. Існує багато типів моделей ШІ, які підходять для різних задач. Наприклад, для прогнозування числових значень може використовуватися лінійна регресія, а для розпізнавання зображень — згорткові нейронні мережі (convolutional neural network, CNN, ConvNet). Вибір моделі залежить від типу даних і конкретного завдання.
Навчання моделі. Навчання моделі полягає в тому, щоб знайти оптимальні значення параметрів моделі, які дозволяють їй робити точні прогнози. Це здійснюється за допомогою алгоритмів навчання, таких як градієнтний спуск, який мінімізує помилки моделі на навчальних даних. Під час навчання модель отримує зразки даних і поступово "вчиться" знаходити закономірності. Чим більше даних і чим складніша модель, тим довше триває процес навчання.
Оцінка моделі. Після того як модель навчена, її потрібно оцінити. Для цього використовуються тестові дані, які не були використані в процесі навчання. Це дозволяє перевірити, як добре модель узагальнює нову інформацію та як ефективно вона працює в реальних умовах. Існує низка показників для оцінки якості моделі, таких як точність, точність передбачення, повнота і F1-score (міра, яка комбінує дві важливі характеристики моделі: точність (precision) та повноту (recall), в одну загальну міру).
Впровадження моделі. Якщо модель показала хороші результати, її можна впроваджувати у реальні додатки. Наприклад, це може бути система рекомендацій, яка пропонує користувачам нові фільми, або система розпізнавання мови, яка перетворює голос у текст. Як приклад, на платформі tseivo.com ШІ намагається категоризувати контент користувачів, щоб створити максимально цікаві добірки дописів (категоріх). В кінці цього допису ви зможете побачити категорії, які я додав самостійно і категорії, які додасть ШІ (він додає їх для нових дописів кожної ночі).
Типи моделей штучного інтелекту
-
Машинне навчання (ML): Моделі машинного навчання використовують алгоритми, які дозволяють комп'ютеру "вчитися" на даних та робити прогнози або приймати рішення. Вони поділяються на кілька категорій:
- Навчання з учителем (supervised learning): Модель навчається на прикладах, де відомі правильні відповіді. Наприклад, у задачі класифікації модель може навчатися на мітках "кіт" або "собака" для зображень тварин.
- Навчання без учителя (unsupervised learning): Модель працює з даними без явних міток. Завдання таких моделей — виявити приховані закономірності або структури в даних, наприклад, кластери схожих об'єктів.
- Навчання з підкріпленням (reinforcement learning): Модель "навчається" шляхом спроб і помилок, отримуючи винагороди за правильні дії. Цей підхід часто використовується в іграх та робототехніці.
- Нейронні мережі: Це один із найпопулярніших підходів до побудови моделей ШІ, який імітує роботу людського мозку. Нейронні мережі складаються з великої кількості "нейронів", які об'єднуються у шари. Нейронні мережі можуть бути простими (прямого поширення) або складними (наприклад, згорткові мережі для зображень або рекурентні мережі для роботи з послідовностями).
- Глибоке навчання (Deep Learning): Це підмножина нейронних мереж, де використовується велика кількість шарів для обробки складних даних. Глибокі нейронні мережі відмінно справляються із задачами розпізнавання образів, мови, тексту тощо. Вони стали основою для багатьох сучасних технологій ШІ, таких як автопілоти або системи перекладу.
- Обробка природної мови (NLP): Моделі NLP працюють із текстовими даними та мовою (людською). Вони використовуються для розпізнавання мови, перекладу, аналізу тональності тексту та інших задач, пов'язаних з текстовими даними. Моделі GPT (Generative Pre-trained Transformer) — один із найвідоміших прикладів технологій обробки природної мови.
Як ШІ приймає рішення?
Рішення в моделях ШІ приймаються на основі ймовірностей. Коли модель отримує новий зразок даних, вона обробляє його через свої шари (якщо це нейронна мережа), і на виході отримує набір ймовірностей для кожного можливого результату. Наприклад, у випадку розпізнавання зображення модель може оцінити ймовірність того, що на зображенні є кіт або собака. Результатом є категорія з найвищою ймовірністю.
Проблеми й обмеження моделей ШІ
Незважаючи на всі досягнення в галузі штучного інтелекту, існує чимало проблем та обмежень:
Необхідність великої кількості даних: Для ефективного навчання складних моделей потрібні величезні обсяги даних. Це може бути проблемою, оскільки збір, обробка та зберігання даних — дорогий і тривалий процес.
Чорна скринька: Складні моделі ШІ, особливо глибокі нейронні мережі, важко інтерпретувати. Часто незрозуміло, як саме модель прийшла до того чи іншого рішення, що ускладнює їх використання у критичних сферах, таких як медицина чи право.
Узагальнення: Моделі можуть бути добре навчені на певному наборі даних, але погано справлятися з новими або несподіваними ситуаціями.
Тобто, ШІ має мати доступ до великої кількості контенту українською мовою, щоб покращити знання мови. Масиви даних мають бути перевіреними, щоб ШІ робив правильні висновки. Все це складний процес.
Моделі штучного інтелекту стали ключовою технологією нашого часу, яка постійно розвивається та вдосконалюється. Вони знаходять застосування в багатьох сферах, від бізнесу до науки та медицини. Будь-хто може використати ту чи іншу модель ШІ, щоб отримати якийсь результат у відповідь на промпт. Це можна зробити як безкоштовно так і за невелику плату (в залежності від об'єму задачі та моделі).
Категорії: Комп'ютери та технології
