скачать книгу бесплатно
Мы даже иногда забываем что это просто машина и вовсе не живое, органическое создание, она просто выполняет обработку данных, на которых мы его учим.
Это не что иное как накопления информация человечеством за многие тысячелетия нашего с Вами развития. Может именно по этому ответы, данные ИИ нам кажутся такими понятными?
Уверен что если бы пред обучение ИИ происходило на данных, которые нам чужды или непонятны, то можно было бы не надеется на такой отклик с нашей, человеческой стороны. Ответы были бы нелогичны и непонятны нам, как людям. Но продолжим рассматривать процесс.
Бережно хранящиеся в Центре, эти данные обладают невероятной ценностью. Они – ключ к замку, открывающему потаенные потенциалы искусственного интеллекта.
Когда рядом собраны разрозненные факты, статистика и информация, происходит нечто невероятное. Эти данные образуют основу для создания интеллектуальных мозгов, обретающих способности, сравнимые с магией.
Длятся бесконечные дебаты о природе искусственного интеллекта, но именно данные являются его жизненной кровью. Когда они сливаются воедино, интеллект становится живым, оживленным потоком информации, способным думать и действовать, удивлять нас своей умением и эмоциональной глубиной.
Эти данные – это не просто числа и факты, они, как мы разобрались выше – частица человеческой эволюции. Они позволяют искусственному интеллекту приближаться к пониманию нашего мира и создавать удивительные вещи, которые могут перевернуть нашу жизнь.
Как мы все только начинаем осознавать, искусственный интеллект не просто статичный инструмент, а живое неорганическое существо, которое рождается из данных и обладает неоспоримой силой творчества.
Да, сегодня современный ИИ может не проявлять эмоции, креативность, творчество, но это только в начале.
Вспомните первые компьютера, первые веб сайты в интернете, да и сам интернет в начале его развития!
Разве они похожи на то чем мы пользуемся в Вами сейчас? Это естественный процесс развития технологий и ИИ не будет исключением.
Пройдёт время и мы будем вместе с вами аналогично этому смеяться над передовой на сегодня моделью Ghat GPT 4, называя её медленной и неадекватной за её иногда выдуманные из пространства ответы, над лучшей на сегодня нейросетью Midjornej которая рисует всё ещё шесть пальцев на руке человека вместо пяти, всё будет происходить один в один с тем, как мы говорим сегодня о первых моделях компьютеров или о интернете 1990 годов и о самом интернете в начале его применения нами.
Таким образом, пусть у нас не будет сомнений в значимости этих данных – они – священное зерно, из которого прорастают чудеса искусственного интеллекта.
Позвольте миру интеллектуального творчества процветать, и пусть искусственный интеллект станет вдохновляющим путеводителем в неизведанных просторах человеческой эволюции.
Если вы посмотрите на этот процесс подробнее, увидите насколько схожи мы, люди, и искусственный интеллект. Оба нам нужны данные для развития, оба мы учимся, обрабатывая эти данные, оба принимаем решения, опираясь на полученные знания. Пришло время ввести новый термин: «Dataset»
Что представляют собой датасеты? Это своего рода «пища» для ума искусственного интеллекта. Слово «dataset», переведенное с английского, означает «набор данных».
Именно эти собрания данных представляют собой неоценимый источник для ИИ. Они фактически выступают в роли учебников, благодаря которым ИИ способен осваивать распознавание образов, делать выбор, а также приспосабливаться к непредвиденным ситуациям.
Возвращаемся к секрету про значимость данных для ИИ. Данные – это действительно сердце Искусственного Интеллекта.
Мастера этого малоизвестного искусства называются специалистами по обработке данных, или дата инженерами. Это они занимаются сбором, формированием и подготовкой датасетов для нейронных сетей. Их работа – первый и, возможно, самый важный шаг в процессе создания искусственного интеллекта. Без этой профессии, прогресс в сфере ИИ был бы невозможен.
И почему это так? Вообразите себе художника, который создает шедевр. Но вместо кисти и красок, он использует алгоритмы и данные.
Алгоритмы – это его кисти, его инструменты, а данные – его краски, его материалы. Без них его полотно останется пустым. Каждый набор данных – это своего рода палитра, с помощью которой ИИ может научиться видеть мир, понимать его и взаимодействовать с ним.
Сегодня мы все более погружаемся в мир данных, и эта профессия становится все более востребованной. Искусство создания датасетов – это искусство формирования взгляда ИИ на мир.
От качества и разнообразия этих «взглядов» зависит не только точность и эффективность работы ИИ, но и его понимание и адаптация к окружающему миру.
Создание датасета – это процесс, похожий на научный эксперимент. Нейронщик формулирует гипотезу, создает техническое задание, проводит эксперимент, анализирует данные, делает правки и комментарии. Затем эти данные преобразуются в учебный материал для ИИ.
Этот процесс напоминает обучение человека. Ведь наша среда обитания, наши учителя, семья, друзья, опыт в детском саду, школе, университете – все это формирует наши знания и восприятие мира.
Нейронщик для ИИ – это нечто вроде родителя или учителя, влияющего на то, как ИИ будет понимать и воспринимать окружающий мир.
Профессия специалиста по нейронным сетям, или «нейронщика», требует уникального набора навыков и знаний, которые позволяют эффективно работать с технологией искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот основные аспекты этой профессии:
1. Понимание нейронных сетей: Нейронщики должны глубоко понимать принципы работы нейронных сетей. Они знают, как строить, обучать и оптимизировать эти модели, чтобы они могли эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
2. Программирование и алгоритмы: Знание языков программирования, таких как Python или Java, является критически важным. Нейронщики также должны быть умелыми в алгоритмах и структурах данных, что позволяет им создавать эффективные и надежные системы.
3. Статистика и математика: Хорошее понимание статистики и математики, особенно линейной алгебры и исчисления, является ключом к пониманию того, как нейронные сети обрабатывают и интерпретируют информацию.
4. Обработка данных: Нейронщики часто работают с большими наборами данных, поэтому они должны уметь эффективно обрабатывать, очищать и анализировать эти данные для обучения и тестирования своих моделей.
5. Практический опыт: Теоретическое знание нейронных сетей важно, но на практике нейронщики должны уметь применять свои знания для решения реальных проблем. Это может включать работу с большими наборами данных, настройку и оптимизацию нейронных сетей, и работу над интерпретацией и применением результатов.
6. Софт-скиллы: Кроме технических навыков, нейронщики также должны обладать хорошими коммуникативными навыками. Они должны быть в состоянии эффективно объяснить свою работу непрофессионалам, а также сотрудничать с командами и клиентами.
Это динамичная и быстро развивающаяся область, и нейронщики постоянно обучаются и адаптируются к новым технологиям и методам.
Вознаграждением за эту сложную работу является возможность работать на переднем крае технологического прогресса и внести свой вклад в развитие нашего понимания искусственного интеллекта.
Позволим себе сказать из всего вышесказанного, что, «данные "– это сырье для ИИ, а «датасеты» – это тщательно подготовленные наборы этих данных, созданные профессионалами.
Они играют важную роль в обучении и развитии ИИ, формируя его понимание мира. Как человека формирует его опыт и знания, так и ИИ формируют его датасеты.
Датасеты являются ключевым компонентом в обучении искусственного интеллекта, особенно в обучении с учителем, наиболее распространенной форме машинного обучения о которой мы будем говорить в дальнейших главах.
В этой главе нам нужно понять что такое дата сеты, почему они важны и из чего собираются. Датасеты состоят из большого числа примеров, каждый из которых включает в себя входные данные и соответствующий им ожидаемый результат, или «метку».
Например, в задаче классификации изображений датасет может включать в себя тысячи фотографий собак, каждая из которых помечена как «собака», и тысячи фотографий кошек, каждая из которых помечена как «кошка».
Это самый простой и понятный пример для человека, превращается в трудную задачу для ИИ, как определить что такое кошка и что такое собака человеку, который с рождения был слепым и чудесным образом прозрел.
Для такого человека что такое собака и что такое кошка требует длительного обучения. Простого объяснения что кошка произносит «Мяу», а собака лает явно будет недостаточно.
Примерно такие же процессы обучения происходят и с нейронной сетью. Когда модель нейронной сети обучается на таком датасете, она стремится «уловить» закономерности в входных данных, которые позволяют ей правильно предсказывать метки.
В нашем примере модель учиться распознавать характеристики и признаки на изображениях, которые делают его изображением собаки или кошки.
Больше того, датасеты играют ключевую роль не только в обучении модели, но и в ее оценке. Обычно датасет разделяется на две или три части: обучающую выборку, валидационную (или проверочную) выборку и тестовую выборку.
Модель обучается на обучающей выборке, настраивается с помощью валидационной выборки и проверяется на тестовой выборке. Это позволяет убедиться, что модель обобщает извлеченные из данных закономерности, признаки, а не просто запоминает ответы на конкретные примеры.
Вы скажите что определить кошка или собака просто, тогда давайте рассмотрим пример определения марки авто нейронкой и что для неё значит иметь правильную DataSet базу.
Представим, что у нас есть задача – обучить нейронную сеть отличать на фотографиях автомобили Mercedes от автомобилей BMW. Да, нейронные сети способны на это, и весьма успешно!
Мы начинаем с создания датасета. Это кажется простым, но уже на этом этапе наши решения могут существенно повлиять на результаты.
Сколько фотографий нам нужно? Чем больше, тем лучше – больше данных позволит модели обнаружить больше нюансов и деталей. Какое качество этих фотографий?
Важно, чтобы они были достаточно четкими и детализированными, чтобы модель могла увидеть все отличительные особенности автомобилей. Что насчет цвета?
Если наши фотографии включают в себя автомобили разных цветов, модель сможет лучше понять, что цвет кузова не влияет на марку автомобиля.
Теперь у нас есть датасет, и мы готовы начать обучение. Наша нейронная сеть, можно сказать, работает как серия фильтров, каждый из которых «вылавливает» определенные характеристики изображений. Первый слой может улавливать простые вещи, например, границы и контуры объектов.
Второй слой, работая с информацией от первого, может начать распознавать более сложные вещи, такие как формы и узоры. Это может быть капот автомобиля или его фары.
Третий слой может увидеть еще более сложные детали – например, форму логотипа на решетке радиатора.
В конце концов, последний слой нашей нейронной сети получает информацию от всех предыдущих слоев и делает окончательное предсказание: это Mercedes или BMW.
Если он правильно угадывает на большинстве примеров в нашем датасете, мы можем сказать, что наша модель обучилась успешно.
Я помню, как в детстве сам учился распознавать модели авто. База данных, которая сейчас доступна нейронным сетям, была мне недоступна.
Я должен был довольствоваться более скромной коллекцией изображений, которую я черпал из старых автомобильных журналов и альбомов почтовых марок.
Эти изображения и были моими драгоценными датасетами, моими первыми шагами в большой мир автомобильных брендов.
Не забыл я и мальчика по имени Саша, соседского ребенка, который всегда был увлечен машинами. Он был младше меня, и я решил научить его тому, что знал сам.
Но как объяснить ему разницу между Mercedes и BMW? Как сформировать в его мозгу ассоциации, которые помогут ему отличать эти марки автомобилей?
Со временем я придумал игру. Я брал две карточки – одну с изображением Mercedes, другую с изображением BMW. Затем я показывал ему одну карту и говорил: «Это Mercedes. Запомни его.
Он круглый, элегантный, его логотип – звезда в круге». Затем я показывал ему другую карту и говорил: «А это BMW. Он более угловатый, его логотип – черный круг с белым и синим внутри». И мы играли в эту игру день за днем, пока маленький Саша не стал определять эти автомобили с легкостью.
Сегодня я обучаю нейронные сети делать то же самое. Но вместо журналов и почтовых марок у меня есть миллионы изображений из Интернета. И вместо моих слов у меня есть алгоритмы машинного обучения.
Но суть остается той же – я обучаю их распознавать особенности каждого бренда автомобиля, такие как форма и дизайн, чтобы они могли определить, является ли машина на изображении Mercedes или BMW.
Так, мой мозг и мозг ИИ тесно переплетаются в процессе обучения, создавая уникальное и взаимодействующее знание. Это путешествие, которое мы совершаем вместе, открывает новые горизонты в мире искусственного интеллекта.
Причем важно понимать, что в этом взаимодействии нет победителей или проигравших – только взаимное обогащение, новое понимание и уникальное знание.
Таким образом, магия искусственного интеллекта раскрывается через мир данных. Изначально бессмысленные и неструктурированные данные превращаются в ценные истины и знания, способные даже определить марку автомобиля по фотографии.
В этом и заключается секретная жизнь датасетов – в их способности «кормить» наши модели ИИ и открывать перед ними мир, полный возможностей и открытий.
Первый секрет ИИ, который мы для себя открыли в этой главе – это секрет получения данных извне. Качество и количество данных влияют на процесс обучения. Правдивость источников играет решающую роль.
Так что держитесь, впереди вас ждут удивительные открытия! Переходите к следующей главе, чтобы узнать, как данные становятся интеллектом и как искусственный интеллект учится думать и меняет наш мир, создавая нечто совершенно новое и удивительное.
Секрет 2. Алгоритмы – Прокачайте ИИ, научив его мыслить и думать!
Приготовьтесь переступить порог в царство алгоритмов – ту таинственную зону в закулисье искусственного интеллекта, где сложность процессов влюбляет в себя и гениальность происходящего омрачает разум.
Это именно та зона, где наука переплетается с искусством и величайшие мысли мира воплощаются в революционные технологии. Это именно здесь, искусственный интеллект получает свои уроки мысли.
Я еще помню, как в неповторимые годы своего детства, сидя перед старым компьютером с монотонным чёрно-белым монитором, я шаг за шагом осваивал мир программирования.
Учился программировать на очень примитивных калькуляторах, которые по сравнению с современными вычислительными монстрами теперь выглядят просто динозаврами.
Те простые алгоритмы управления потоком, как циклы и условные операторы, казались мне тогда вершиной технологического прогресса, последним словом науки.
Вспомните, 20 лет назад, когда алгоритмы машинного обучения только начинали свою путь, прокладывая себе дорогу через неведомую джунгли инноваций.
Забавные названия алгоритмов, как решающие деревья, случайные леса, наивный Байесовский классификатор и машины опорных векторов, мало что говорили о мире возможностей, который они открывали перед нами.
Они были ключами к пониманию, как использовать мощь больших данных, обучая модели предсказывать и классифицировать, открывая двери в новую эру информации.
Это было поистине монументальное открытие, прорыв, перевернувший мир технологий вверх дном. Они стали эталоном, золотым стандартом машинного обучения, оставаясь на переднем крае технологического прогресса на протяжении многих лет.
Каждая строчка кода, каждый алгоритм был шагом в сторону открытия неизвестного, завораживающей мощи ИИ.
Пять лет назад, с появлением глубокого обучения, алгоритмы начали преображаться, становясь невероятно сложными и мощными.
Представьте себе Конволюционные нейронные сети (CNN) – их замысловатая структура стала новым стандартом для обработки изображений, в то время как рекуррентные нейронные сети (RNN) расширили наш горизонт обработки временных рядов и языка, проливая свет на новые неизведанные территории.
Сегодня, с бурным ростом доступных данных и вычислительной мощности, мы стали очевидцами рождения обучения с подкреплением – эти коварные алгоритмы развивают искусственный интеллект, позволяя ему обучаться самостоятельно, пробуя и адаптируясь к своему окружению, как дикое животное в неизведанной джунгли.
Они нашли применение повсюду – от автономных автомобилей, передвигающихся по нашим улицам как тени из будущего, до рекомендательных систем, которые с легкостью читают наши предпочтения, словно открытые книги.
Так что же нас ждет в непроглядной тьме будущего? Какие новые алгоритмы возникнут на горизонте, как заря нового дня? Будут ли они продолжать менять мир вокруг нас, так же как их предшественники?
И что более важно, как мы – как человечество – будем адаптироваться и эволюционировать вместе с этими быстро меняющимися обстоятельствами?
Иногда, мне кажется, что алгоритмы воплощают в себе какую-то форму магии, в которой искусство и наука сплетаются в неразрывный узел.
Но, в конечном счете, нашей главной задачей, будь мы разработчиками, учеными или просто любопытными душами, всегда было не просто изучать эту магию, но и использовать её для создания чего-то нового, необычного и великолепного.
Так что добро пожаловать в мир алгоритмов – мир, в котором ИИ учится «мыслить». Современные методы обучения ИИ – это затягивающая, постоянно эволюционирующая область, которая часто отражает наши собственные способы обучения и адаптации.
Это невероятное путешествие, на которое мы вместе отправляемся, и куда оно нас приведет, остается только догадываться.
Возьмем, к примеру, глубокое обучение – великана в мире искусственного интеллекта, который стал неотъемлемым элементом в последние годы.
Оно олицетворяет искусственные нейронные сети, вдохновленные биологическими нейронами нашего мозга, используя их для обучения моделей на гигантских объемах данных. Эти модели обучаются из примеров без явных инструкций, анализируя и ища шаблоны в данных, как дети, постигающие мир вокруг себя.
Посмотрим теперь на обучение с подкреплением – коварный стратег в мире машинного обучения. Здесь агент учится принимать решения на основе вознаграждения или наказания, полученных от окружающей среды, напоминая способ, которым мы, люди, учимся на своих ошибках и триумфах.
Трансформеры же – это новый и обещающий фронт, переворачивающий область обработки естественного языка вверх дном.
Они служат для обучения моделей, которые могут понимать и генерировать человеческий язык, обучаясь на огромных объемах текстовых данных. Они следуют той же пути, которым мы, люди, усваиваем язык – слушая и общаясь с окружающими нас людьми.
И тут на ум приходят слова великого Альберта Эйнштейна: «Большинство идей, которые имеют настоящую жизненную силу, приходят тремя путями – из интуиции, из прямого опыта или из повседневных встреч». Все эти пути перекликаются с методами обучения ИИ – интуиция нейронных сетей, прямой опыт обучения с подкреплением и повседневные встречи трансформеров с языком.
Все эти методы и алгоритмы, от глубокого обучения до трансформеров, позволяют ИИ «учиться думать», позволяя ему анализировать и адаптироваться к окружающему миру так же, как и мы.
