Как создать искусственный интеллект?

Не секрет, что сегодня технологии развиваются с огромной скоростью. Искусственный интеллект (ИИ, AI) и нейронные сети еще не так давно были плодом воображения писателей-фантастов, а сегодня стали реальностью. С искусственным интеллектом можно решать множество задач, ведь он широко применяется в разных областях — медицине, тяжелой промышленности, маркетинге и других. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, нередко сами того не подозревая. Поскольку все больше компаний и предприятий внедряет ИИ в свою деятельность, спрос на высококвалифицированных специалистов в соответствующей сфере стремительно растет.

В этой статье мы поговорим о том, что такое искусственный интеллект, рассмотрим технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, а также расскажем, как создать искусственный интеллект.

Что такое искусственный интеллект

Прежде всего стоит отметить, что искусственный интеллект — это достаточно размытый термин, однозначного определения нет по сей день. В 1956 году, когда на научном семинаре в Дартмуте впервые прозвучало это словосочетание, в него вкладывалось значение, которое существенно отличалось от современного. В те годы искусственный интеллект рассматривался как некая сущность, которая сможет выполнять перевод текстов с одного языка на другой, производить распознавание объектов по фотографии или видеозаписи, понимать человеческую речь и соответственно на нее отвечать. Современный ИИ способен делать все вышеперечисленное. Однако чем больших успехов удавалось достичь, тем больше требований выдвигалось к ИИ.

Чаще всего можно услышать, что искусственный интеллект подразумевает способность электронной вычислительной машины анализировать данные и принимать решения в соответствии с принципами, по которым функционирует человеческий мозг. Таким образом, от нейросети мы вправе требовать умения обучаться и применять свои знания на практике. Современный искусственный интеллект успешно справляется с этими задачами.

Методы и технологии обучения AI

Есть разные точки зрения на предмет того, как классифицировать методы ИИ. Мы предлагаем следующую классификацию:

• обработка естественного языка — предполагает разработку ПО для преобразования данных в естественный язык, понятный ЭВМ и применяемый ей для ответов человеку;
• машинное обучение — это способность ЭВМ учиться и развиваться на основе опыта, не будучи прямо запрограммированной на это. Иначе говоря, это способность компьютера искать закономерности в сложных для человека задачах, находить верные ответы и достоверно прогнозировать события;
• глубокое обучение — предполагает обнаружение закономерностей в больших массивах данных. В технологии глубокого обучения обработкой данных занимаются искусственные нейросети (ИНС). В ИНС используется алгоритм самообучения, который позволяет решать разнообразные задачи с учетом полученного ранее опыта.

Помимо этого, в искусственном интеллекте используются технологии машинного зрения (для поиска и идентификации объектов, аналитики полученных сведений) и нахождения закономерностей в массиве разнородной информации (для предсказания последующих событий).

Как сделать свой ИИ самостоятельно: пошаговый план

Разработка и обучение искусственного интеллекта на первый взгляд кажется весьма непростой задачей, однако с современными инструментами это стало более доступно. Создание AI включает следующие этапы:

1. Определение задачи. Перед тем как начать создавать искусственный интеллект или нейросеть своими руками, нужно определить задачу, которую будет решать ИИ. Это может быть генерация лица человека, которого никогда не существовало, сортировка текстовых материалов, анализ временных рядов и так далее.
2. Сбор и подготовка данных. Для обучения искусственного интеллекта требуются данные. Можно использовать открытые наборы данных или создать свои собственные. Прежде чем начать использовать данные, их «очищают» и готовят (удаляют дубликаты, заполняют пропущенные значения).
3. Выбор алгоритма машинного обучения. Речь идет об одном или нескольких методах, которые позволяют обучить искусственный интеллект. Конкретный алгоритм выбирают в зависимости от поставленной задачи. К примеру, для классификации текстовых материалов могут использоваться рекуррентные «нейронки».
4. Обучение модели. После того как был выбран алгоритм, нужно обучить модель на заготовленных данных. Длительность «учебы» зависит от сложности задачи и объема данных. Разумеется, машинное обучение AI в домашних условиях также возможно.
5. Оценка производительности. После обучения модели оценивают ее производительность. Процедура оценки включает расчет метрик качества, таких как точность, полнота и F1-score. Если производительность не отвечает требованиям, проводят дополнительную настройку.
6. 6. Использование модели для решения задач. Когда модель обучена и протестирована, ее можно использовать для решения реальных задач. Например, если была разработана модель для распознавания лиц, ее можно применять для автоматизированной идентификации людей на фотоснимках или видеороликах.
7. Итеративное улучшение модели. Искусственный интеллект — это итеративный процесс. Разработчик может добавлять новые данные или видоизменять характеристики модели.
8. Использование готовых инструментов. Есть большое количество инструментов, которые можно применять для создания и обучения моделей. К примеру, PyTorch, Keras и TensorFlow. Перечисленные выше инструменты существенно упрощают работу. Допустим, что необходимо разработать бота наподобие Siri. Разработать простейший искусственный интеллект, способный воспринимать человеческую речь и адекватно отвечать на вопросы, несложно.

Подобную задачу можно реализовать за несколько дней с помощью языка программирования Python и двух API:

• AssemblyAI для преобразования речи в текстовый вид.
• OpenAI для интерпретации вопроса и получения ответа.

Почему следует выбрать курсы GeekBrains

GeekBrains — это ведущая образовательная онлайн-платформа в русскоязычном пространстве. Над курсами GB работают опытные преподаватели, которые отлично разбираются в теории и могут похвастаться практическими достижениями, а значит, на личном опыте расскажут, как создают ИИ. Программа обучения построена таким образом, чтобы у пользователей оставалось время на работу и личную жизнь. Кроме того, GB поможет войти в профессию. Для этого площадка обеспечивает все условия:

• Обучающие материалы. Студент получает доступ к учебным руководствам, статьям и видеопособиям, позволяющим понять как обучают AI, взять на вооружение пошаговую инструкцию. Есть возможность общаться с наставниками и одногруппниками.
• Тестирование. Тесты помогают проверить, насколько хорошо студент усвоил программу. Тестирование также можно рассматривать как своего рода подготовку перед собеседованием.
• Обратная связь. Когда возникают вопросы (к примеру, «как обучить искусственный интеллект?») или хочется поделиться опытом, можно посетить форум, разработанный специально для студентов образовательного портала. Как правило, пользователи оперативно отвечают и помогают разобраться с возникающими проблемами.

По окончанию обучения выпускник получает сертификат, который подтверждает его квалификацию.