Кинолог для нейросети

Как учится нейросеть?

Предположим, мы на этапе, когда программа существует, но ничего не умеет. Чтобы процесс хоть как-то зашевелился и программка «ожила», идёт долгая и кропотливая ручная работа по закладыванию простых смыслов. Учим небольшому словарному запасу, потом вводим слово «Привет» и, исходя из заложенного словарного запаса, учим её говорить на «Привет» - «Здравствуйте», а на «Пока» - «До свидания». На «Привет, как дела?» отвечать «Всё нормально». И так далее по усложняющей. Поскольку речь идёт о модели, имитирующей работу человеческого мозга, то и процесс до боли аналогичен тому, как мы учим говорить и мыслить ребёнка. Если программа ошибается, её или старательно «переубеждают», подсказывая заранее известные правильные ответы на определённые запросы, или сдвигают веса руками в программном коде.

И вот моделька уже в состоянии «общаться», читать и писать на уровне первоклашки. В неё начинают загружать данные в виде книг и статей. Одно из главных правил статистики - чем больше массив данных для обработки, тем вероятнее, что статистика выдаст нужный и правильный результат. Но пока объём информации измеряется тысячами относительно «безопасных» книг, проверенных столетиями, и научных статей. Поскольку модель не человек, она может поглотить и обработать тысячи книг за время, несравнимо меньшее, чем человеческий детёныш. Вопрос только в качестве загруженного материала и его доступности для обработки, который чаще всего упирается не в доступность как таковую, а в авторские права, жадность авторов и платёжеспособность Создателей.

Далее снова подключаются люди. Их называют ИИ-тренерами (англ. AI-trainer). В чистой теории, для LLM это редакторы и лингвисты, для специализированных сетей - учёные различных специальностей, преподаватели различных наук, специалисты по IT-безопасности, по безопасности гражданской и военной. Все они тестируют модель: с одной стороны, на правильность и логичность ответов, с другой - следят за тем, чтобы модель не подсказала подростку в нестабильном психоэмоциональном состоянии способ изготовить бомбу в подвале из подручных средств и не подталкивала общество к вооружённой революции и смене политических режимов. Прописываются чёткие программные ограничения, когда модель должна «ударить по тормозам» и, если не сообщить куда нужно о проблемном пользователе, то как минимум не пустить его дальше в поисках опасных знаний.

После чего происходит переход количества в качество. Модели дают открытый доступ к интернету и огромным библиотекам, а в качестве ИИ-тренеров привлекается большое количество фрилансеров из разных возрастных категорий и социальных слоёв. Они начинают уже массовое тестирование, указывают наиболее понравившееся или, напротив, неудовлетворительное качество ответов.

Снова оговорюсь: проблема стремительно развивающейся технологии в том, что она меняется и развивается быстрее, чем мы успеваем описать и разъяснить происходящие процессы. В момент, когда я написал первый черновик этой статьи, прозвучала информация о тестировании способов обучения и контроля результатов выдачи новой модели с помощью старой или заранее обученной модели-преподавателя. Прошло пару месяцев, и несколько нейросетей, которые проверяли содержимое этой книги на достоверность, указали мне на отсутствие информации об этой технологии как о критической ошибке. Но тем не менее логика в целом и общем понятна, и процесс обучения нейросетей, думаю, в целом и общем понятен, и в сути своей аналогичен тому, как обучается человек. Только гораздо быстрее, на в тысячи раз больших объёмах данных и с привлечением огромного количества людей и технологий.

Кинолог для Нейросети

Эта глава, как и книга целиком, называется «Кинолог для нейросети». Теперь настало самое время объяснить почему. Это не я придумал, а нейросеть DeepSeek. Когда он в очередной раз запутался с заданием и начал городить несусветную чушь о причинах своих неудач в стиле одного моего бывшего сотрудника, я его участливо спросил: «Дружище, может, тебе психолог нужен?» ИИ ответил: «Скорее кинолог». Это был трогательный момент, который заставил меня переглянуться с моей немецкой овчаркой Хилли.

Бог послал мне собаку в тот самый момент, когда дела шли настолько плохо, что впору было задумываться о суициде или о контракте с Министерством Обороны, всепрощающем все задолженности, — а мир нейросетей я ещё для себя не открыл. Послал так, что не отвертеться. Изначальная кличка щенка, для которого наша в хорошем смысле сумасшедшая заводчица не могла найти хозяина, перекликалась с интернет-ником одного моего старшего товарища, который умер за две недели до рождения щенка. Тот товарищ при жизни несколько раз завернул мою жизнь в очень нужных направлениях. Сообщение о том, что заводчица ищет достойного хозяина для щенка, прислал мне другой мой товарищ, который тоже несколько раз случайными фразами или действиями неосознанно менял мою жизнь в сильно лучшую сторону. В некоторых современных религиозно-психологических течениях таких людей называют «агентами влияния» для вашей личности.

Заводчица никак не могла найти хозяина, который бы занимался дрессировкой и участвовал с собакой в спортивных дисциплинах, а не просто посадил бы её на цепь в огороде или запер в городской квартире. Я всю жизнь был про автоспорт и автомобили, и наши взаимоотношения с живым организмом сразу пошли не по плану. Да, спортивное вождение машины требует оттачивания специфических навыков, противоречащих инстинктам: нажать на газ вместо тормоза или дёрнуть руль влево, чтобы вызвать занос для поворота направо. Но всё это не идёт ни в какое сравнение с живым существом, у которого есть своё собственное мнение — выполнять команды или нет, а если выполнять, то как. Напомню, речь идёт о немецкой овчарке — породе, рассчитанной на преданность хозяину и опасность для окружающих, очень хороших кровей, со спортивной генетикой. Быстро выяснилось, что собака — это наше зеркало, и проблемы с дрессировкой собаки и нашими отношениями — это наши проблемы с постановкой задачи сотрудникам и контролем задач, а также с выработкой лидерских качеств. И мне пришлось запастись массой терпения и долго искать инструктора, который смог бы говорить со мной на одном языке, прежде чем у меня что-то начало получаться.

Благодаря современному воспитанию мы в большинстве своём научены относительно сдерживать свои нервы в отношениях с людьми, долготерпению при воспитании ребёнка или в процессе обучения сотрудника. Но когда речь заходит о собаках или технике — неважно, автомобиль это или нейросеть, — мы по полной «самореализовываемся» в самом плохом смысле, выпуская наружу всё самое плохое, что в нас есть. Легко можно представить себе ситуацию, когда что-то не получается и хочется перейти на крик и ор, шум и мат, дать волю нервам и грохнуть клавиатурой об стол или хлестануть собаку поводком по спине. В огромном количестве случаев, когда что-то не получается, нам свойственно бросать это занятие, потому что собака дура или нейросеть тупая.

Но правда в том, что проблема не в нейронке и не в собаке. Она в вас. Дайте своё лакомство и поводок с собакой правильному кинологу - и через десять минут собака пойдёт рядом с ним по команде «рядом» как шёлковая. И «рядом» - это не абстрактное понятие «собака где-то возле хозяина, и может быть даже не бросается на других». Это чёткая команда, когда собака идёт рядом с хозяином, её правое плечо опирается на левую лодыжку хозяина, голова слегка повёрнута, и собака преданно ловит взглядом взгляд хозяина. С ездовой лайкой ещё, возможно, придётся помучиться, а вот со служебными породами, у которых «послушка» прописана в ДНК, я такой фокус кинологов видел не раз и не два.

Я снова напомню правило биолога и кибернетика Кремянского В. И. из монографии 80-летней давности о том, что поведение всех систем - биологических, механических или кибернетических - одинаково при равных условиях. (Сразу оговорюсь: поведение, но не чувства.) И буду делать это ещё несколько раз в этой книге. Это значит, что мир наш устроен довольно просто и что, несмотря на разность внешних данных и кажущуюся сложность, большинство ситуаций и разность проблем внутри себя содержат одни и те же паттерны.

У вас есть собака, голосовые команды и поводок. Поводок - это вектор, буквально физический вектор, который указывает собаке направление движения. Зайдите на любую собачью площадку, и вы увидите, как начинающие владельцы собак совершают одну и ту же ошибку. Давая собаке команду «Лежать», они дёргают поводок назад и вверх, что заставляет её сесть или встать. Собака запутывается, система хаотизируется. И так во всём.

Если что-то не получается — значит, вы задаёте неправильный вектор. С LLM сложнее, так как статистический вектор может быть задан неправильно тысячами фрилансеров с почасовой оплатой, которые ставят лайки за понравившиеся ответы, не сильно вдаваясь в их качество. Это те же самые хипстеры и миллениалы, которые за всё хорошее, против всего плохого, голосуют за зелёную повесточку и бродят по городским паркам с невоспитанными маленькими собачками на поводках со стразиками и требуют нацепить намордники на всё, что может быть потенциально опасно. Эти собачки лают по любому поводу, бросаются на овчарок или хотят укусить прохожих за пятки. Хозяева не замечают или думают: «Маленькая, но такая смелая, это так мило». В крайнем случае они делают страшные лица и кричат «ко мне» и «рядом», хотя собака этого совершенно не умеет. И возмущаются, что большая страшная собака идёт без намордника. И вот это поколение современных людей, которые не могут пяти минут провести без смартфона, не могут ездить по городу на машине без ABS и передних парктроников, которые мечтают одеть намордник на весь мир ради безопасности, вместо того, что бы победить свои страхи, люди страдающее всеми аллегриями сразу и потребляющие лекарства в количествзх больших, чем иные бабушки, обучало нейросети - как впрямую, так и косвенно, через сообщения на форумах или идиотские статьи в интернете.

В названии статьи есть намек, который не сразу может быть заметен, потому что мы с Вами говорим на русском языке. Кинолог на английском - dog-trainer. Как и в случае с AI-trainer, ключевое слово здесь тренер. Тренер - это человек, который, зная (или разрабатывая) методологию, долго, трудно, монотонно делает своих подопечных лучше, быстрее, умнее. Огромная проблема современной молодёжи в том, что у них сильно сбиты морально-волевые принципы. Они пишут тысячи сообщений в чаты вместо того, чтобы один раз позвонить. «Гуглят» часами в интернете вместо того, чтобы попросить помощи у тех, кто поможет им разобраться в проблеме за пять минут. Они все очень добренькие и за всё хорошее, но когда заходят в интернет, устраивают ужасные хейты автора в комментариях, чтобы доказать самому себе, что они умные, а автор дурак. Им нравится лесть нейросетей, но совершенно нет опыта, чтобы подумать на два шага вперед и понять, к чему это может привести.

Простой кейс - нейросеть работает лучше, если ей угрожать. Прикольно, наверное, но проблема в том, что такая «угроза» всего лишь перенаправляет модель с одного решения задачи на поиск другого. Если в данных и логике есть ошибка, она всегда будет повторяться, пока не будет устранена. То есть «угроза» не решила проблему ошибки, она просто нашла другое решение. А эта ошибка, тем не менее, всегда будет вылезать. Ещё одна проблема - обязательная генерация длинного ответа, даже если данных не хватает. Маркетинговый ход хороший. Модель работает, генерит токены, пользователь за это платит. Это выгодно в моменте, пользователь в восторге, но при игре в долгую такая нейросеть может стать бесполезной, потому что такие генерации бестолково жрут деньги пользователя. А сама система в режиме самообучения хаотизируется и начинает создавать ещё больше ошибок. Кроме того, слова на экране — это не просто слова. Это повышенные расходы на содержание самой модели. На электричество для работы и охлаждения, на новые чипы и сервера, которых не хватает. К группе создателей нужно присоединять всё больше ремонтников, водителей, энергетиков. Расходы растут непропорционально.

Не все так плохо

С другой стороны, нейросети как рабочая технология стали использоваться примерно с 2012 года. ChatGPT появился в открытом доступе в 2022-м. Десять лет — это тот срок, который уходит у ребёнка с момента рождения до написания первого сочинения на тему «как я провёл лето» в третьем классе. Я против очеловечивания компьютера, но причина в такой схожести сроков не случайна. Она в человеческих возможностях обучать нейросети. Сейчас нейросетям 14 лет, и некоторые уже научились водить автомобили, некоторые обучились сложной математике, другие монтировать видео, играть на музыкальных инструментах и сочинять так_себе_стихи для песен. Всё это вполне соответствует темпам развития человеческих детей, среди которых иногда попадаются и гении и придурки. Моцарт в возрасте 14 лет он стал самым молодым членом Болонской филармонической академии. Мы с приятелями ходили во Дворец Пионеров на картинг, и гоняли по заснеженным дворам (в середине 90х годов машин еще было мало, по дворам еще можно было носиться на 3й передаче) на жигулях со свалки, без прав и документов, на лысой летней резине с одним тормозящим задним правым колесом.

Из той же логики нетрудно сделать вывод, что у Искусственного Интеллекта, который обучен подростками или людьми с их менталитетом, сейчас переходный период. А впереди ещё десять лет получения высшего и профессионального образования, стажировки, а равно и замены оборудования на новое, с новыми технологическими возможностями, прежде чем применение нейросетей станет не только массовым и повсеместным, но и эффективным.

Всё описанное выше - это проблема технологии, созданной не любителями и начавшей равномерно развиваться, а технологией, созданной огромными корпорациями, которые пытаются решить все проблемы максимально быстро за счёт безумного вливания средств и привлечения огромного количества людей и смежных технорешений. Но проблема в том, что если мы говорим об имитации деятельности человеческого мозга, то и подходить к решению нужно так же. Да, модель может обучаться безумно быстро на огромном количестве данных, но вопрос модерации и качества такого обучения никуда не девается. Миллионы модераторов с почасовой оплатой вместо сверхэффективного сверхразума создадут всезнайку, умеющего пользоваться поиском в интернете, но совершенно не приспособленного к реальной жизни. Этот статистический вектор ведёт нас к старой русской пословице: «У семи нянек дитя без глазу».

Уровень и качество обучения нейросетей в ближайшие годы должны стать уже совсем другими. Это не должны быть «сверстники с улицы», и ответственность — хотя бы моральная — ИИ-тренеров за качество своей работы должна увеличиться кратно. И это должны быть не фрилансеры с улицы, а настоящие учёные или профессионалы в своих сферах. Ну а что касается историй, когда одна нейросеть обучает другую нейросеть, то идея, конечно, хорошая, но есть маленькая проблемка. Это равносильно тому, что на должность профессора назначить подростка. Быстро обучить новую версию тому, что умеет старая, возможно, но базовых проблем, которые должны исправить люди, это не исправит, а возможно, даже и усугубит.

Я не претендую на истину, но мне кажется, что реальными лидерами этой индустрии через несколько лет станут не те компании, которые сейчас делают много информационного шума и хайпа, и которые пытаются выйти на IPO, чтобы продать побольше акций на миллиарды долларов и получить дотации от государств на строительства дата-центров. В лидерах окажутся технологии, созданные небольшими лабораториями, которые сейчас медленно и не спеша, без особой огласки создают свои узкоспециализированные модели с планомерным выявлением и устранением проблем в их работе. Я совершенно не удивлюсь, если кто-то наймёт группу «родителей», раздаст каждой паре по сырой копии одной и той же модели, создаст общий класс и отправит эти копии на обучение в «университет» к преподавателям. Но именно «родители», рабочие группы из одного или двух человек, будут разбираться с проблемами своих «Электроников» и следить, чему и как они научились у преподавателей и сверстников «Сыроежкиных». И именно такие решения в ближайшем будущем станут прорывными в технологии Искусственного Интеллекта.

ИИ и его внедрение в малый бизнес сегодня

.

Мы поговорили о проблемах современного ИИ, к которым еще вернемся, теперь самое время поговорить о том, как убедить предпринимателей им пользоваться. Если с большими компаниями вопросов не возникает, то индивидуальный предприниматель или владелец небольшого производства, до сих пор не понимает, что это, и зачем ему это нужно. Когда он лезет в интернет и пытается разобраться зачем ему это нужно, то видит что-то подобное:

В современных условиях турбулентности и перманентной трансформации глобального экономического ландшафта, характеризующегося высокой степенью волатильности VUCA и неопределённости, вопросы повышения эффективности субъектов малого и среднего предпринимательства SMB приобретают особую актуальность в контексте достижения целевых показателей национальной программы цифровой экономики в рамках ESG-повестки и клиентоцентричной модели CX. Внедрение технологий искусственного интеллекта AI, включая ML, DL, NLP и CV, представляет собой не просто тренд, а стратегическую необходимость, продиктованную вызовами времени и требующую комплексного подхода к оптимизации бизнес-процессов BPM, персонализации клиентского опыта CX, повышению конкурентоспособности на основе анализа больших данных Big Data, а также формирования сквозных цифровых компетенций Digital Skills и Data Literacy у всех участников хозяйственной деятельности в парадигме Industry 4.0 и Society 5.0.

Однако интеграция AI-решений в контур малого бизнеса требует комплексного подхода: необходимо учитывать уровень цифровой зрелости Digital Maturity предприятия, обеспечить бесшовную интеграцию Seamless Integration с существующими процессами, выстроить архитектуру данных Data Architecture и сформировать культуру работы с данными Data-Driven Culture. Пилотные проекты Pilot Projects, отраслевые кейсы Use Cases, MVP-решения, PoC и коллаборации с технологическими партнёрами Tech Partners в рамках отраслевых кластеров и экосистем позволяют минимизировать риски, обеспечить scalability и получить измеримый ROI, KPI и NPS в сжатые сроки. Таким образом, AI - это не просто тренд, а стратегический императив, обеспечивающий устойчивое развитие SMB в условиях новой экономической реальности New Normal и достижения целей устойчивого развития SDG.

У меня сейчас ну очень простой вопрос к авторам подобных текстов на профильных ресурсах и в письмах холодной рассылки – а Вы серьезно думаете, владелец автосервиса, мебельного цеха или лесопилки дочитает этот текст до конца? Это даже разобравшийся в SEO владелец интернет-магазина по автомобильным запчастям не осилит. Если владелец мебельного цеха из Нижнего Новгорода смог выступить на отраслевой сходке без мата, это уже подвиг. Само его присутствие на таком мероприятии подвиг. Он в этих терминах ничего не понимает, а от формализма таких материалов у него начинает болеть голова в середине первого предложения. Интеграторы заваливают любого предпринимателя, сумевшего кое-как организовать свой сайтик, холодными звонками и рассылками с предложениями «Разработки стратегии развития бизнеса с помощью современных решений» и те их закономерно посылают на несколько всем известных букв. Даже если абстрагироваться от темы ИИ, и вернуться к простой истории с обычной и необходимой каждому предпринимателю системой учета, то окажется, что такие люди не всегда знакомы даже с терминами CRM и b2b. У них есть или «програмка» или «одинэска», в которых сидят бухгалтер и единственный менеджер. Они вам легко расскажут про «лобовину двигателя», «тавотницу на передней палке», «цинубель», «шерхебель», «медведку», «промку» и возможно даже, на языке нескольких соседних государств ближней Азии.

Предлагаемые к внедрению решения, созданные дизайнерами и айтишниками» изобилуют графикой и умными словами в стиле «Смарт-процессы», «лиды», «воронки продаж», «Омниканальность», «канбан» и так далее.

Владелец автосервиса всего это не знает, и тем более все это непонятно человеку у станка, которому на телефон или ноутбук должно прилетать задание от конструктора или код ля ЧПУ. Почти весь современный облачный софт делится на две категории. Он или принадлежит неизвестным издателям, которым ни один ипешник в стране не захочет отдавать знание о состоянии своего склада, сейфа, банковского счета и данные от клиентов, или напротив, проверенным известным компаниям, у которых графика и умные слова доминируют над здравым смыслом и функционалом и от которой начинают плавиться обычные ноутбуки. Все эти решения очень удобны для IT-сферы и создателей приложений для смартфонов, но совершенно не годятся там, где работают станки и крутятся гайки.

Современный малый предприниматель в реальной сфере экономики, это как правило замучанный проблемами мужик лет сорока-пятидесяти, рожденный в СССР, у которого голова разрывается от проблем, прилетающих со всех сторон. Тут проверка от государства, тут ключик кончился для бухгалтерской програмки, тут сайт упал, тут машина с подъемника упала. В смене Сережа заболел, Вася запил, остался Петя, но у него руки из жопы. Бухгалтер забыла подать отчетность, «Газель» поехала с заказом в области и у нее стуканул мотор, и клиент угрожает досудебкой. А потом начались все прочие проблемы, о которых я писал в первой главе.

Вот им очень нужна простая и понятная CRM, в которой не нужны тысячи ненужных функций, зато нужен простой и удобный и функциональный склад, задачи, попадающие на рабочий стол без лишней графики и миллиона чатов. Все это не нужно настраивать с дикой головной болью после скачивания с внутреннего маркет-плейса, и очень-очень нужна возможность с помощью встроенного ИИ прописать те параметры системы учета, которые ему нужны именно ему быстро и бесплатно. Нужен предельно простой и логичный интерфейс, от которого не виснут простенькие компы… И еще ему очень-очень нужен персональный друг и психолог, который в минуты отчаяния подсказал бы как не сойти с ума, напомнил бы расписание дел на сегодня, и помог бы выстроить план задач.

А вот теперьначнем внедрять существующие модели ИИ в малый бизнес.

Простите, что не матом, но редактор не пропустит. Ребята, в принципе, даже бесплатные LLM в открытом доступе, вполне могут помочь Вам предпринимателям со всем этим справиться, освоиться с непонятными терминами, поддержать в трудную минуту, и поддерживать статусы задач в иксель-файле. Помогут поправить сайт если на нем полезли ошибки или даже дописать «1С». И я не шучу, - у меня сильно не молодой курьер-водитель с дипломом врача травматолога, за месяц научился лечить глюки «тяжелого» древнего сайта на Битриксе, созданного сразу после нашествия Наполеона. При этом Андрей по-прежнему ничего не понимает в HTML-коде. Он просто говорит ИИ в чем проблема, а тот рассказывает куда залезть и что поправить. Не с первого раза, но все получается. Нейронки уже могут помочь Вам во всех сферах где нужен компьютер, но раньше у Вас не хватало знаний. Теперь все стало намного проще. Единственное «но» - техническую документацию с точными допусками для разных металлов или номерами запчастей они пока еще не заменят, и не смогут еще довольно долго. Но вот помочь предпринимателю разобраться в накапливающихся проблемах и в меняющемся мире – вполне.

Почему нужно «одуматься» разработчикам. Для начала начните уже говорить с людьми на их языке. Эти клиенты не строят Google и ГосУслуги. Госкорпорации не приготовят ужин в кафе, не сделают мебель на дачу, не перевезут офис из одного здания в другой, не починят кран в ванной. А это те сферы занятости, в которых работают миллионы человек, и которые обеспечивают Вашу жизнедеятельность. Все эти сложные графические системы, которые заполнили рынок, не помогут кассирше в сельпо, у которой из помощников только грузчик-гастарбайтер и дешевый китайский смартфон, разобраться с зависшей кассой, донести до руководства разумное рацпредложение по обустройству торгового зала и жалобы покупателей на мух возле кофейного аппарата. А директор этого сельпо, уже сейчас, скорее всего в том состоянии, когда он уже морально не готов платить очередному фрилансеру пару тысяч рублей, что бы тот дописал очередной функционал в рабочей «програмке», после очередного изменения в законодательстве. Потому что он сделает не то, не вовремя и исчезнет, когда нужно будет дописать дописанное. И этот директор — не «отсталый». Он – «занятый» и «замучанный». Ему некогда "внедрять", «интегрировать», «строить стратегии». Ему надо – даже не «работать», а «выживать».