Кароткі адказ: тэхналогія штучнага інтэлекту — гэта набор метадаў, якія дазваляюць камп'ютарам вучыцца на дадзеных, выяўляць заканамернасці, разумець або генераваць мову і падтрымліваць прыняцце рашэнняў. Звычайна гэта прадугледжвае навучанне мадэлі на прыкладах, а затым яе прымяненне для прагнозаў або стварэння кантэнту; па меры змены свету патрабуецца пастаянны маніторынг і перыядычнае перанавучанне.
Асноўныя высновы:
Вызначэнне : Сістэмы штучнага інтэлекту робяць прагнозы, рэкамендацыі або робяць рашэнні на аснове складаных уваходных дадзеных.
Асноўныя здольнасці : навучанне, распазнаванне вобразаў, мова, успрыманне і падтрымка прыняцця рашэнняў складаюць аснову.
Тэхналагічны стэк : машыннае навучанне, глыбокае навучанне, NLP, зрок, RL і генератыўны штучны інтэлект часта працуюць разам.
Жыццёвы цыкл : навучанне, праверка, разгортванне, а затым маніторынг зруху і зніжэння прадукцыйнасці.
Кіраванне : выкарыстоўвайце праверкі на прадузятасць, кантроль чалавека, меры кантролю прыватнасці/бяспекі і выразную падсправаздачнасць.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Як тэставаць мадэлі штучнага інтэлекту
Практычныя метады ацэнкі дакладнасці, зрушэння, надзейнасці і прадукцыйнасці.
🔗 Што азначае штучны інтэлект
Простае тлумачэнне значэння штучнага інтэлекту і распаўсюджаных памылковых уяўленняў.
🔗 Як выкарыстоўваць штучны інтэлект для стварэння кантэнту
Выкарыстоўвайце штучны інтэлект для мазгавога штурму, напісання чарнавікоў, рэдагавання і маштабавання кантэнту.
🔗 Ці перабольшаны штучны інтэлект?
Збалансаваны погляд на абяцанні, абмежаванні і рэальныя вынікі штучнага інтэлекту.
Што такое тэхналогія штучнага інтэлекту 🧠
Тэхналогія штучнага інтэлекту (AI ) — гэта шырокі набор метадаў і інструментаў, якія дазваляюць машынам выконваць «разумныя» паводзіны, такія як:
-
Навучанне на аснове дадзеных (замест таго, каб быць відавочна праграмаваным для кожнага сцэнарыя)
-
Распазнаванне заканамернасцей (твары, махлярства, медыцынскія сігналы, тэндэнцыі)
-
Разуменне або стварэнне мовы (чат-боты, пераклад, рэзюмэ)
-
Планаванне і прыняцце рашэнняў (маршрутызацыя, рэкамендацыі, робататэхніка)
-
Успрыманне (зрок, распазнаванне маўлення, сэнсарная інтэрпрэтацыя)
Калі вам патрэбна «афіцыйная» база, кансультатыўная структура АЭСР можа быць карысным інструментам: яна разглядае сістэму штучнага інтэлекту як нешта, што можа рабіць высновы з уваходных дадзеных для атрымання такіх вынікаў, як прагнозы, рэкамендацыі або рашэнні, якія ўплываюць на навакольнае асяроддзе. Іншымі словамі: яна ўлічвае складаную рэальнасць → стварае вынік «найлепшай здагадкі» → уплывае на тое, што адбудзецца далей . [1]
Не буду хлусіць — «штучны інтэлект» — гэта агульны тэрмін. Пад ім ёсць мноства падпалёў, і людзі звычайна называюць іх усімі «штучным інтэлектам», нават калі гэта проста мудрагелістая статыстыка ў світшоце з капюшонам.
Тэхналогія штучнага інтэлекту простай мовай (без рэкламнай балбатні) 😄
Уявіце, што вы кіруеце кавярняй і пачынаеце адсочваць заказы.
Спачатку вы здагадваецеся: «Здаецца, што людзі апошнім часам часцей хочуць аўсянага малака?»
Потым глядзіце на лічбы і думаеце: «Аказваецца, спажыванне аўсянага малака рэзка ўзрастае ў выхадныя».
А цяпер уявіце сабе сістэму, якая:
-
сочыць за гэтымі загадамі,
-
знаходзіць заканамернасці, якіх вы не заўважалі,
-
прадказвае, што вы будзеце прадаваць заўтра,
-
і прапануе, колькі тавараў купіць…
Гэта пошук заканамернасцей + прагназаванне + падтрымка прыняцця рашэнняў — гэта паўсядзённая версія тэхналогіі штучнага інтэлекту. Гэта як даць вашаму праграмнаму забеспячэнню прыстойную пару вачэй і трохі апантаны нататнік.
Часам гэта падобна на тое, каб даць яму папугая, які навучыўся вельмі добра гаварыць. Карысна, але… не заўсёды разумна . Пра гэта пазней.
Асноўныя структурныя элементы тэхналогіі штучнага інтэлекту 🧩
Штучны інтэлект — гэта не нешта адно. Гэта набор падыходаў, якія часта працуюць разам:
Машыннае навучанне (ML)
Сістэмы вывучаюць сувязі з дадзеных, а не з фіксаваных правілаў.
Прыклады: фільтры спаму, прагназаванне цэн, прагназаванне адтоку кліентаў.
Глыбокае навучанне
Падмноства машыннага навучання з выкарыстаннем нейронных сетак з вялікай колькасцю слаёў (добра спраўляецца з неакуратнымі дадзенымі, такімі як выявы і аўдыё).
Прыклады: пераўтварэнне маўлення ў тэкст, маркіроўка малюнкаў, некаторыя сістэмы рэкамендацый.
Апрацоўка натуральнай мовы (НЛП)
Тэхналогіі, якія дапамагаюць машынам працаваць з чалавечай мовай.
Прыклады: пошук, чат-боты, аналіз настрояў, здабыванне дакументаў.
Камп'ютэрны зрок
Штучны інтэлект, які інтэрпрэтуе візуальныя ўваходныя дадзеныя.
Прыклады: выяўленне дэфектаў на заводах, падтрымка візуалізацыі, навігацыя.
Навучанне з падмацаваннем (НП)
Навучанне метадам спроб і памылак з выкарыстаннем узнагарод і штрафаў.
Прыклады: навучанне робататэхніцы, гульнявыя агенты, аптымізацыя рэсурсаў.
Генератыўны штучны інтэлект
Мадэлі, якія генеруюць новы кантэнт: тэкст, выявы, музыку, код.
Прыклады: памочнікі па напісанні тэкстаў, дызайнерскія макеты, інструменты рэзюмэ.
Калі вам патрэбна месца, дзе арганізоўваюцца шматлікія сучасныя даследаванні і публічныя дыскусіі ў галіне штучнага інтэлекту (без імгненнага растаплення мозгу), Stanford HAI — гэта надзейны даведачны цэнтр. [5]
Кароткая ментальная мадэль «як гэта працуе» (навучанне супраць выкарыстання) 🔧
Большасць сучасных штучных інтэлектаў маюць дзве вялікія фазы:
-
Навучанне: мадэль засвойвае заканамернасці з мноства прыкладаў.
-
Выснова: навучаная мадэль атрымлівае новыя ўваходныя дадзеныя і стварае вынік (прагноз / класіфікацыю / згенераваны тэкст і г.д.).
Практычны, не занадта матэматызаваны малюнак:
-
Збірайце дадзеныя (тэкст, выявы, транзакцыі, сігналы датчыкаў)
-
Сфармуйце гэта (пазнакі для навучання пад наглядам або структура для самастойных/паўпадглядных падыходаў)
-
Навучанне (аптымізацыя мадэлі для лепшай працы на прыкладах)
-
Правяраць на дадзеных, якія яшчэ не былі выяўленыя (каб выявіць перападрыхтоўку)
-
Разгарнуць
-
Маніторынг (таму што рэальнасць змяняецца, і мадэлі не паспяваюць за ёй чароўным чынам)
Ключавая ідэя: многія сістэмы штучнага інтэлекту не «разумеюць», як людзі. Яны засвойваюць статыстычныя залежнасці. Вось чаму штучны інтэлект можа выдатна распазнаваць шаблоны, але пры гэтым не валодаць базавым здаровым сэнсам. Гэта як геніяльны кухар, які часам забывае пра існаванне талерак.
Параўнальная табліца: распаўсюджаныя варыянты тэхналогій штучнага інтэлекту (і для чаго яны добрыя) 📊
Вось практычны спосаб разгледзець «тыпы» тэхналогій штучнага інтэлекту. Не ідэальны, але карысны.
| Тып тэхналогіі штучнага інтэлекту | Найлепшае для (аўдыторыі) | Прыблізная цана | Чаму гэта працуе (хутка) |
|---|---|---|---|
| Аўтаматызацыя на аснове правілаў | Невялікія аперацыйныя каманды, паўтаральныя працоўныя працэсы | Нізкі | Простая логіка «калі-то», надзейная… але далікатная, калі жыццё становіцца непрадказальным |
| Класічнае машыннае навучанне | Аналітыкі, прадуктовыя каманды, прагнозы | Сярэдні | Вывучае заканамернасці са структураваных дадзеных — выдатна падыходзіць для «табліц + тэндэнцый» |
| Глыбокае навучанне | Каманды зроку/аўдыя, складанае ўспрыманне | Высокі | Моцна спраўляецца з бязладным уводам, але патрабуе дадзеных + вылічэнняў (і цярпення) |
| НЛП (аналіз мовы) | Каманды падтрымкі, даследчыкі, адпаведнасць патрабаванням | Сярэдні | Вылучае сэнс/сутнасці/намер; усё яшчэ можа няправільна інтэрпрэтаваць сарказм 😬 |
| Генератыўны штучны інтэлект | Маркетынг, напісанне тэкстаў, кадаванне, генерацыя ідэй | Змяняецца | Хутка стварае кантэнт; якасць залежыць ад падказак + агароджаў... і так, часам самаўпэўненай лухты |
| Навучанне з падмацаваннем | Робататэхніка, фанаты аптымізацыі (сказана з любоўю) | Высокі | Вывучае стратэгіі шляхам даследавання; магутны, але навучанне можа быць дарагім |
| Штучны інтэлект на мяжы | Інтэрнэт рэчаў, фабрыкі, прылады аховы здароўя | Сярэдні | Запускае мадэлі на прыладзе для хуткасці + прыватнасці — меншая залежнасць ад воблака |
| Гібрыдныя сістэмы (штучны інтэлект + правілы + людзі) | Прадпрыемствы, высокарызыкоўныя працоўныя працэсы | Сярэдне-высокі | Практычна — людзі ўсё яшчэ ўлоўліваюць моманты «пачакайце, што?» |
Так, стол трохі няроўны — такое жыццё. Выбар тэхналогій штучнага інтэлекту перакрываецца, як навушнікі ў шуфлядзе.
Што робіць сістэму штучнага інтэлекту добрай? ✅
Гэта тая частка, якую людзі прапускаюць, бо яна не такая бліскучая. Але на практыцы менавіта ў ёй жыве поспех.
«Добрая» сістэма штучнага інтэлекту звычайна мае:
-
Відавочная задача
«Дапамагчы ў трыяжы заявак» заўсёды пераўзыходзіць «стаць разумнейшым». -
Дастатковая якасць дадзеных.
Смецце на ўваходзе, смецце на выхадзе... а часам смецце на выхадзе з упэўненасцю 😂 -
Вымерныя вынікі
Дакладнасць, узровень памылак, эканомія часу, зніжэнне выдаткаў, павышэнне задаволенасці карыстальнікаў. -
Праверкі на прадузятасць і справядлівасць (асабліва пры выкарыстанні з высокімі стаўкамі).
Калі гэта ўплывае на жыццё людзей, вы сур'ёзна правяраеце гэта — і ставіцеся да кіравання рызыкамі як да жыццёвага цыклу, а не як да аднаразовага сцяжка. Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту NIST з'яўляецца адным з самых зразумелых публічных дапаможнікаў для такога падыходу «стварыць + вымераць + кіраваць». [2] -
Чалавечы кантроль там, дзе гэта важна.
Не таму, што людзі ідэальныя (ха-ха), а таму, што адказнасць мае значэнне. -
Маніторынг пасля запуску
Мадэлі дрэйфуюць. Паводзіны карыстальнікаў змяняюцца. Рэальнасці пляваць на вашы навучальныя дадзеныя.
Кароткі «кампазітны прыклад» (заснаваны на вельмі тыповых разгортваннях)
Каманда падтрымкі запускае маршрутызацыю заявак на машыннае навучанне. Тыдзень 1: вялікая перамога. Тыдзень 8: запуск новага прадукту змяняе тэмы заявак, і маршрутызацыя ціха пагаршаецца. Рашэнне не ў «большай колькасці штучнага інтэлекту» — гэта маніторынг + перанавучанне трыгераў + рэзервовы шлях чалавека . Непрывабная сантэхніка ратуе становішча.
Бяспека + прыватнасць: неабавязкова, не зноска 🔒
Калі ваш штучны інтэлект дакранаецца персанальных дадзеных, вы трапляеце на тэрыторыю «правілаў дарослых».
Звычайна вам патрэбныя: кантроль доступу, мінімізацыя дадзеных, стараннае захоўванне, выразныя абмежаванні мэтаў і надзейнае тэставанне бяспекі, а таксама дадатковая асцярожнасць у выпадках, калі аўтаматызаваныя рашэнні ўплываюць на людзей. Кіраўніцтва брытанскага ICO па штучным інтэлекце і абароне дадзеных — гэта практычны рэсурс рэгулятарнага ўзроўню для разважанняў аб справядлівасці, празрыстасці і разгортванні ў адпаведнасці з GDPR. [3]
Рызыкі і абмежаванні (г. зн. тая частка, якую людзі засвойваюць на ўласным горкім вопыце) ⚠️
Тэхналогія штучнага інтэлекту не з'яўляецца аўтаматычнай надзейнай. Распаўсюджаныя памылкі:
-
Прадузятасць і несправядлівыя вынікі
Калі навучальныя дадзеныя адлюстроўваюць няроўнасць, мадэлі могуць паўтарыць яе або ўзмацніць. -
Галюцынацыі (для генератыўнага штучнага інтэлекту).
Некаторыя мадэлі генеруюць адказы, якія гучаць правільна, але не з'яўляюцца такімі. Гэта не зусім «хлусня» — гэта хутчэй імправізаваная камедыя з упэўненасцю. -
Уразлівасці бяспекі.
Варожыя атакі, імгненнае ўвядзенне віруса, атручванне дадзеных — так, гэта становіцца нерэальным. -
Празмерная залежнасць.
Людзі перастаюць сумнявацца ў выніках, і памылкі праслізгваюць. -
Дрэйф мадэлі
Свет змяняецца. Мадэль не змяняецца, калі вы яе не падтрымліваеце.
Калі вам патрэбны ўстойлівы погляд на «этыка + кіраванне + стандарты», праца IEEE па этыцы аўтаномных і інтэлектуальных сістэм з'яўляецца важным арыенцірам для таго, як адказнае праектаванне абмяркоўваецца на інстытуцыйным узроўні. [4]
Як выбраць правільную тэхналогію штучнага інтэлекту для вашага выпадку выкарыстання 🧭
Калі вы ацэньваеце тэхналогіі штучнага інтэлекту (для бізнесу, праекта ці проста з цікаўнасці), пачніце тут:
-
Вызначце вынік.
Якое рашэнне або задача паляпшаецца? Якія паказчыкі змяняюцца? -
Праверце рэальнасць вашых дадзеных.
Ці дастаткова ў вас дадзеных? Ці яны чыстыя? Ці яны прадузятыя? Каму яны належаць? -
Выберыце найпрасцейшы падыход, які працуе
. Часам правілы пераўзыходзяць машыннае навучанне. Часам класічнае машыннае навучанне пераўзыходзіць глыбокае навучанне.
Залішняе ўскладненне — гэта падатак, які вы плаціце вечна. -
Плануйце разгортванне, а не толькі дэманстрацыю.
Інтэграцыя, затрымка, маніторынг, перанавучанне, дазволы. -
Дадайце агароджы.
Праверка чалавекам на наяўнасць высокіх ставак, рэгістрацыю, тлумачальнасць там, дзе гэта неабходна. -
Тэстуйце з рэальнымі карыстальнікамі.
Карыстальнікі будуць рабіць тое, чаго вашы дызайнеры нават не ўяўлялі. Кожны раз.
Скажу прама: найлепшы праект у галіне штучнага інтэлекту часта на 30 працэнтаў складаецца з мадэлі і на 70 працэнтаў — з сантэхнікі. Не гламурна. Вельмі рэальна.
Кароткі змест і заключная заўвага 🧁
Тэхналогія штучнага інтэлекту — гэта набор інструментаў, які дапамагае машынам вучыцца на дадзеных, распазнаваць заканамернасці, разумець мову, успрымаць свет і прымаць рашэнні, а часам нават ствараць новы кантэнт. Ён уключае машыннае навучанне, глыбокае навучанне, NLP, камп'ютэрны зрок, навучанне з падмацаваннем і генератыўны штучны інтэлект.
Калі вы зразумееце адну рэч: тэхналогія штучнага інтэлекту магутная, але яна не з'яўляецца аўтаматычна надзейнай. Найлепшыя вынікі атрымліваюцца пры наяўнасці выразна акрэсленых мэтаў, добрых дадзеных, стараннага тэсціравання і пастаяннага маніторынгу. Плюс здаровая доза скептыцызму — напрыклад, чытанне водгукаў аб рэстаранах, якія здаюцца занадта захопленымі 😬
Часта задаваныя пытанні
Што такое тэхналогія штучнага інтэлекту простымі словамі?
Тэхналогія штучнага інтэлекту — гэта сукупнасць метадаў, якія дапамагаюць камп'ютарам вучыцца на дадзеных і ствараць практычныя вынікі, такія як прагнозы, рэкамендацыі або згенераваны кантэнт. Замест таго, каб праграмувацца з фіксаванымі правіламі для кожнай сітуацыі, мадэлі навучаюцца на прыкладах, а затым ужываюцца да новых уваходных дадзеных. У прадукцыйных умовах штучны інтэлект патрабуе пастаяннага маніторынгу, таму што дадзеныя, з якімі ён сутыкаецца, могуць змяняцца з цягам часу.
Як тэхналогія штучнага інтэлекту працуе на практыцы (навучанне супраць высновы)?
Большасць тэхналогій штучнага інтэлекту маюць дзве асноўныя фазы: навучанне і вывад. Падчас навучання мадэль вывучае заканамернасці з набору даных — часта шляхам аптымізацыі сваёй прадукцыйнасці на вядомых прыкладах. Падчас вываду навучаная мадэль прымае новыя ўваходныя дадзеныя і стварае вынік, напрыклад, класіфікацыю, прагноз або згенераваны тэкст. Пасля разгортвання прадукцыйнасць можа пагоршыцца, таму важныя трыгеры маніторынгу і перанавучання.
У чым розніца паміж машынным навучаннем, глыбокім навучаннем і штучным інтэлектам?
Штучны інтэлект — гэта шырокі тэрмін для абазначэння «разумных» паводзін машын, у той час як машыннае навучанне — гэта распаўсюджаны падыход унутры штучнага інтэлекту, які вывучае сувязі з дадзеных. Глыбокае навучанне — гэта падмноства машыннага навучання, якое выкарыстоўвае шматслаёвыя нейронныя сеткі і, як правіла, добра працуе з шумнымі, неструктураванымі ўваходнымі дадзенымі, такімі як выявы або аўдыё. Многія сістэмы спалучаюць падыходы, а не абапіраюцца на адзін метад.
Для якіх праблем лепш за ўсё падыходзіць тэхналогія штучнага інтэлекту?
Тэхналогія штучнага інтэлекту асабліва моцная ў распазнаванні вобразаў, прагназаванні, моўных задачах і падтрымцы прыняцця рашэнняў. Распаўсюджаныя прыклады ўключаюць выяўленне спаму, прагназаванне адтоку кліентаў, маршрутызацыю заявак у службу падтрымкі, пераўтварэнне маўлення ў тэкст і выяўленне візуальных дэфектаў. Генератыўны штучны інтэлект часта выкарыстоўваецца для складання чарнавікоў, рэзюмэ або генерацыі ідэй, у той час як навучанне з падмацаваннем можа дапамагчы ў вырашэнні праблем аптымізацыі і навучанні агентаў з дапамогай узнагарод і штрафаў.
Чаму мадэлі штучнага інтэлекту дрэйфуюць і як прадухіліць зніжэнне прадукцыйнасці?
Зрушэнне мадэлі адбываецца пры змене ўмоў — новых паводзін карыстальнікаў, новых прадуктаў, новых мадэляў махлярства, змены мовы — у той час як мадэль застаецца навучанай на старых дадзеных. Каб паменшыць зніжэнне прадукцыйнасці, каманды звычайна кантралююць ключавыя паказчыкі пасля запуску, усталёўваюць парогі для папярэджанняў і плануюць перыядычныя агляды. Пры выяўленні зрушэння перанавучанне, абнаўленне дадзеных і запасныя шляхі вяртання да працы чалавека дапамагаюць падтрымліваць надзейнасць вынікаў.
Як выбраць правільную тэхналогію штучнага інтэлекту для канкрэтнага выпадку выкарыстання?
Пачніце з вызначэння выніку і паказчыка, які вы хочаце палепшыць, а затым ацаніце якасць дадзеных, рызыкі прадузятасці і адказнасць. Распаўсюджаны падыход заключаецца ў выбары найпрасцейшага метаду, які можа задаволіць патрабаванні — часам правілы пераўзыходзяць машыннае навучанне, а класічнае машыннае навучанне можа пераўзысці глыбокае навучанне для структураваных дадзеных тыпу «табліцы + тэндэнцыі». Плануйце інтэграцыю, затрымку, дазволы, маніторынг і перанавучанне — не проста дэманстрацыю.
Якія найбольшыя рызыкі і абмежаванні тэхналогіі штучнага інтэлекту?
Сістэмы штучнага інтэлекту могуць даваць прадузятыя або несправядлівыя вынікі, калі навучальныя дадзеныя адлюстроўваюць сацыяльную няроўнасць. Генератыўны штучны інтэлект таксама можа «галюцынаваць», ствараючы ўпэўнена гучачы вынік, які не з'яўляецца надзейным. Існуюць таксама рызыкі бяспекі, у тым ліку імгненнае ўвядзенне і атручванне дадзеных, і каманды могуць стаць занадта залежнымі ад вынікаў. Пастаяннае кіраванне, тэсціраванне і кантроль з боку чалавека маюць ключавое значэнне, асабліва ў працоўных працэсах з высокімі стаўкамі.
Што азначае «кіраванне» для тэхналогій штучнага інтэлекту на практыцы?
Кіраванне азначае ўстанаўленне кантролю над тым, як штучны інтэлект ствараецца, разгортваецца і падтрымліваецца, каб падсправаздачнасць заставалася зразумелай. На практыцы гэта ўключае ў сябе праверкі прадузятасці, кантроль прыватнасці і бяспекі, кантроль з боку чалавека там, дзе ўплыў высокі, і рэгістрацыю для праверкі. Гэта таксама азначае разглядаць кіраванне рызыкамі як дзейнасць жыццёвага цыклу - навучанне, праверка, разгортванне, а затым пастаянны маніторынг і абнаўленні па меры змены ўмоў.
Спасылкі
-
NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) PDF
-
ICO Вялікабрытаніі - Кіраўніцтва па штучным інтэлекце і абароне дадзеных
-
Асацыяцыя стандартаў IEEE - Глабальная ініцыятыва па этыцы аўтаномных і інтэлектуальных сістэм