С появлением нейросетей возобновились дискуссии о том, как быстро ИИ сможет автоматизировать ряд профессий. Давайте разбираться с самого начала, чтобы узнать все об искусственном интеллекте и его реальных возможностях.
- Что такое искусственный интеллект
- Чем отличается искусственный интеллект от нейросети
- Как работает искусственный интеллект
- Что умеет искусственный интеллект: примеры
- Наводка на мысли
- Как пользоваться искусственным интеллектом
- Где применяется искусственный интеллект
- Перспективы развития искусственного интеллекта
- Коротко о главном
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это компьютерная система, которая имитирует человеческое мышление: учится на данных, распознаёт закономерности и на их основе принимает решения или создаёт контент без жёсткого прописывания каждого шага. Простыми словами, ИИ помогает машине «понимать» входную информацию и разумно действовать. Ведущие технологические институты определяют понятие и сущность искусственного интеллекта как научно-технологическое направление компьютерных наук, посвящённое созданию интеллектуальных программных комплексов, способных рассуждать и выполнять действия, аналогичные человеческим.
В жизни это — распознавание речи и лиц, рекомендации в сервисах, автоматический перевод, написание текстов и кода, подсказки маршрутов. Суть искусственного интеллекта — не заменить человека, а расширить его возможности: ИИ выступает ко-пилотом, снимая рутину и повышая точность.
Главные задачи и цель искусственного интеллекта:
- автоматизировать рутинные операции;
- повышать точность и скорость принятия решений;
- персонализировать опыт пользователя;
- прогнозировать спрос, риски и отклики;
- генерировать тексты, изображения, видео и код;
- помогать человеку («ко-пилот») в работе и обучении.
Сам термин возник более 65 лет назад, когда в Дартмутском колледже собрались видные учёные из США того времени — среди организаторов были Джон Маккарти, Марвин Ли Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон.
Теперь попробуйте даже среди старшего поколения найти людей, которые не слышали хотя бы сам термин «искусственный интеллект».
Конечно, с 1956 года прошло много времени, и теперь ИИ живёт у нас в карманах, где мы носим смартфоны, в наших ПК и ноутбуках, портативных колонках, в промышленном секторе и образовательной сфере. Но обольщаться и пугаться одновременно не имеет смысла, потому что ИИ пока что (подчеркнём) далековато до всего того спектра задач, которые выполняет мозг человека. Пока он — подспорье, но никак не полная замена.
ИИ опирается на смежные области и методы.
Big Data, или большие данные
Большие данные — это «топливо» для обучения моделей ИИ. Гигантские массивы информации служат отправной точкой, с помощью которой происходит глубокое обучение нейронных сетей. Для понимания масштаба: современные LLM требуют сотни миллиардов слов корпуса и распределённых кластеров GPU, а затраты на разработку исчисляются миллионами долларов.
Data Mining, или добыча данных
Методы извлечения закономерностей из данных, которые помогают находить полезные инсайты и подготавливать знания для ИИ. Огромным плюсом Data Mining служит то, что результаты показываются в предельно наглядной форме, — а значит, инструментом могут пользоваться люди, которые не сильны в математике и смежных науках.
Искусственная нейронная сеть (ИНС)
Класс моделей машинного обучения (внутри ИИ), обучающихся на больших массивах данных. Искусственные нейронные сети (ANNs) построены на использовании принципов организации нейронов, открытых с помощью коннекционизма в биологических сетях, составляющих мозг животных.
Здесь важно подчеркнуть, что подобные системы изначально не программируются, а проходят обучение. Формализованные алгоритмы здесь не годятся, поэтому нейросети находят применение в работе с разнообразным контентом — текстовым, графическим, аудио- и видео.
Чем отличается искусственный интеллект от нейросети
Коротко: нейросеть — это один из методов внутри ИИ. Искусственный интеллект — более широкое понятие (объединяет разные подходы и алгоритмы), а нейросети — класс моделей, обучающихся на больших данных с помощью backpropagation и представлений признаков.
| Параметр | Искусственный интеллект (AI) | Нейросеть (NN/DL) |
|---|---|---|
| Масштаб понятия | Широкая область методов и систем, имитирующих разумное поведение | Частный метод/класс моделей внутри ИИ |
| Принцип | Правила, поиск, оптимизация, статистика, ML, гибридные подходы | Многослойные узлы, обучающиеся на данных (backpropagation) |
| Примеры | Поисковые/экспертные системы, деревья решений, бустинг, агенты | CNN, RNN/LSTM, Transformers, автоэнкодеры |
| Объяснимость | Выше у символических/классических ML | Часто «чёрный ящик»; нужна интерпретация |
| Требования к данным/вычислениям | Зависят от метода; могут быть умеренными | Высокие объёмы данных и значительные вычислительные ресурсы |
Вывод: любая нейросеть относится к ИИ, но не всякий ИИ — это нейросеть.
Как работает искусственный интеллект
Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, нужно рассмотреть его архитектуру. Принцип работы ИИ — это последовательность шагов:
- Постановка задачи и метрики (что оптимизируем).
- Сбор и подготовка данных (очистка, разметка, разбиение). Согласно академическому консенсусу, подготовка масштабных датасетов — отдельная стадия. Тренд AutoML автоматизирует многие рутинные задачи.
- Выбор алгоритма и обучение модели. Базовые алгоритмы ML обычно используют разбиение: 70–80 % на обучение и 20–30 % на проверку.
- Оценка качества (валидация, переобучение).
- Развёртывание и инференс (выдача ответов).
- Мониторинг, дрифт данных и переобучение по мере ухудшения метрик.
Виды машинного обучения (кратко):
- с учителем (классификация/регрессия) — модель учится на размеченных данных;
- без учителя (кластеризация/снижение размерности) — модель сама ищет закономерности;
- с подкреплением — агент учится через награды.
Глубокое обучение и архитектуры:
- CNN — изображения/видео;
- RNN/LSTM — последовательности/речь;
- Transformers — текст/мультимодальность; сильны на больших данных, но хуже объяснимы.
Приведём пример. У нас имеется система, которая формирует иерархию товаров в определённой товарной категории. Она проходит стадию машинного обучения, где изучаются тысячи референсов, чтобы выявить зависимость между сезонностью, акциями и скидками, а также частотой востребованности тех или иных товаров. В результате при добавлении нового товара система по категории, техническим характеристикам и на основании отзывов покупателей определит его иерархию в категории, необходимость оперативно повысить или понизить цену.
Чем больше данных мы дадим на изучение ИИ, тем больше мы получим от результатов машинного обучения, когда он приступит к выполнению задач.
%201.png)
%201.png)
%201.png)
Machine learning необходимо, когда решение задачи не укладывается в бинарную логику, где ноль означает «нет», а единица — «да». Если по такой логике работать в том же e-com, система примет решение на основе недостаточного количества данных. Лучше, когда основа — целая совокупность решений. Это максимально приближает её к человеку, ведь она попадает в ситуации, которые не были заранее запрограммированы.
Что умеет искусственный интеллект: примеры
Рассмотрим случаи, когда ИИ поможет в бизнесе. Исследования фиксируют: использование ИИ позволяет автоматизировать до 80% маркетинговых процессов, повысить точность атрибуции на 40%, обеспечить рост среднего чека на 15–30% и обрабатывать от 8–10 тыс. до сотен тысяч обращений в месяц.
Написание текста
Для работы с текстами рекомендуется использовать Bing AI или ChatGPT.
Что тут можно сделать:
- Написать текст. Это статьи для блогов, спичи, скрипты продаж и даже художественные рассказы.
- Улучшить имеющийся материал. Для этого надо загрузить свои строки в чат. Нужно дать задачу внести улучшения по содержанию или дать несколько советов по доработке. Также можно поставить задачу переписать один и тот же текст в разных стилях или насытить его примерами.
- Помощь в рутинных операциях. Например, написать письмо для электронной рассылки, сделать скрипт телефонного разговора, составить руководство по пользованию продуктом.
- Поупражняться в фактчекинге. ИИ проявляет много фантазии, поэтому все генерируемые им тексты вы должны проверять на соответствие фактам.
Тут важно сказать одну вещь. Искусственный интеллект всё ещё не осознаёт себя, но он может подать свою рефлексию так, что вы будете уверены, что именно он так и полагает. Идёт просто генерация текста, выдаваемая за мысли машины.
Генерация изображений
Создание визуального контента стало одной из самых востребованных функций. Из наиболее популярных инструментов можно выделить следующие.
| Сервис | Категория | Что умеет (кратко) | Доступность | Приватность (в общих чертах) |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | Текст/чат | Ответы, тексты, код, идеи | Есть бесплатный тариф/подписка | Проверьте политику использования данных |
| Bing AI | Текст/веб-поиск | Ответы с опорой на веб-источники | Бесплатно | Зависит от учётной записи/настроек |
| Google Gemini | Текст/мультимодальность | Анализ данных, генерация контента | Бесплатно (базовые модели) / Подписка (Advanced/Enterprise) | Данные по умолчанию могут использоваться для обучения |
| Midjourney | Изображения | Генерация по промптам | Подписка | Условия в правилах сообщества/ToS |
| Stable Diffusion | Изображения | Локально/облако, кастом-модели | Открытые сборки/платформы | Зависит от выбранной платформы |
| Kandinsky | Изображения | Генерация на русском и англ. | Онлайн/боты | См. политику провайдера |
| D-ID | Видео/аватар | Говорящие аватары по тексту | Пробный доступ/подписка | Проверьте хранение загружаемых медиа |
Итак, генераторы изображений используются для того, чтобы:
- визуализировать текстовый контент;
- продемонстрировать использование продуктов;
- разработать дизайн-макеты;
- прототипировать веб-сайты;
- разработать логотипы.
Наводка на мысли
Здесь снова стоит вернуться к ChatGPT и попросить его дать советы и идеи.
Создание видеороликов
Для этого воспользуемся приложением D-ID.
Сайт: https://www.d-id.com/
Я выбрал русский язык, персонажа Daria и написал для нее произносимый текст:
Кодирование и математические операции
И снова ChatGPT поможет тем, кто умеет программировать на Python или других языках, и тем, кто не владеет этим навыком.
Итак, я собрал воедино знания по математике и вот что получилось:
Как пользоваться искусственным интеллектом
Разбирая, как использовать искусственный интеллект, важно понимать специфику его обучения. В ответ на вводные данные бот может выдать плачевный результат, что вовсе не означает его принципиальную неспособность решить задачу. Надо проработать подсказку (промпт), изменить синтаксис вводных данных или дополнить их, чтобы добиться точного ответа. Немалую роль играет и стиль общения: чересчур формальный или максимально разговорный может быть неверно интерпретирован.
Есть ряд рекомендаций по тому, как пользоваться ИИ с максимальной отдачей, даже если вы решили изучать его с нуля через онлайн курс.
Применять синонимы
Поскольку ИИ работает по принципу генерации ответов на основе исходных данных, синонимизация запросов будет верным подспорьем. Терминология в ряде областей (в том же IT и интернет-маркетинге) обширна, что позволяет при формулировании запросов играть с формулировками, чтобы достичь максимального понимания между пользователями и алгоритмом.
Можно предпринять несколько попыток, чтобы получить искомый результат. Например, запросить у ИИ синонимы как к отдельным словам, так и к целым предложениям.
Сконцентрироваться при составлении подсказок (промптов)
Синонимы сильно облегчают жизнь пользователям при работе с ИИ, однако необходимо, чтобы в рамках всей цепочки подсказок (промптов) один термин обозначался одинаково. Если стоит задача сделать инструкцию, это должны быть именно «пользователи» — во всей цепочке запросов последовательно. В противном случае ИИ запутается.
Познания в синтаксисе и семантике в сочетании с творческим подходом дадут нужный эффект. При этом искусственный интеллект порой невнимателен к деталям. Он их либо игнорирует, либо интерпретирует по-своему.
Способствовать ИИ в построении причинно-следственных связей
ИИ оперирует интегративным и трансформирующим языками.
Первый служит для установления связующих звеньев между концепциями. Искусственный интеллект изучает разные элементы, выявляет связи между ними и образ их взаимодействия. Так можно установить, как изменится положение вещей, если произойдёт определённое событие.
Второй служит для понимания, как действие меняет другие элементы. Например, в математической формуле мы меняем одну из переменных и просим ИИ показать влияние на конечный результат.
Когда мы применяем причинный язык, то помогаем искусственному интеллекту в оптимальном понимании причинно-следственных связей между элементами и построении прогнозов.
Интегративный язык используется, когда ИИ не может понять семантику подсказки. Здесь на помощь приходят уточняющие фразы: «правее/левее», «вследствие», «по причине того, что». Если ИИ игнорирует их, нужно отказаться от подобных конструкций и максимально прояснить промпт.
Трансформирующий язык применяется, чтобы насытить запросы контекстом с помощью фраз «иначе говоря», «чтобы прояснить некоторые моменты».
%201.png)
Использовать позитивные формулировки
ИИ делает максимальный акцент на том, что мы хотим исключить из запроса. Это похоже на минус-фразы при сборе семантического ядра.
Оптимальный способ обойти проблему — использовать позитивный язык без отрицания. Пишите не «не особо дружелюбный», а «враждебный»; не «не первый и не третий», а «только второй и четвёртый».
Поработать с глаголами
Сильные глаголы делают тексты лучше, и в деле формирования подсказок (промптов) это правило работает безотказно. Пишем не «исчерпывающая информация о книгах по менеджменту», а «назови десять книг по менеджменту».
Давать необходимый объём контекста
Чтобы ИИ дал точный ответ, нужно позаботиться о достаточной контекстной составляющей. Пользователи должны давать информацию структурированно и чётко, чтобы свести к минимуму количество итераций.
Как специалист, давно работающий с текстами, могу сказать, что мы выигрываем борьбу за качество контента тогда, когда точно попадаем в контекстную составляющую.
Где применяется искусственный интеллект
Внедрение нейросетей трансформирует рынок труда: глобальные кадровые агентства фиксируют рост вакансий в сфере Data Science более чем на 400 % за последние годы, а зарплаты специалистов растут на 20–30% благодаря автоматизации. Рассмотрим, где используется ИИ сегодня:
- В составе голосовых помощников. Яндекс GPT встроен в «Алису», Apple использует ИИ в Siri, Google — в Google Assistant, Amazon — в Alexa.
- В рекомендательных системах. Алгоритмы глубоко анализируют целевую аудиторию и ранжируют видео на основе предпочтений (YouTube, Netflix).
- При распознавании образов. В смартфонах есть функция автораспознавания объектов и лиц. Благодаря ИИ можно узнать, кто конкретно сфотографирован.
- В работе автопилотов. ИИ применяется для создания беспилотников. Автомобили сканируют обстановку и перестраивают вождение на основе полученных данных.
- В функционировании систем финансовой аналитики. Скоринг и антифрод — обнаружение аномалий в транзакциях до совершения операции. Брокеры используют ИИ для анализа рыночных трендов.
- В сервисах переводов. Яндекс Переводчик и Google Translate применяют технологии машинного обучения для качественного автоперевода.
- В индустрии игр. ИИ применяется в аппаратном обеспечении (Nvidia NeMo) и программном, когда генерируются персонажи, меняющие поведение исходя из действий игрока.
- В медицинских диагностических исследованиях. ИИ помогает анализировать МРТ/КТ-снимки и подсвечивать подозрительные области для врача. Так повышается качество диагностики на ранних стадиях.
- В робототехнике и образовании. ИИ используется для создания человекоподобных роботов. В сфере обучения адаптивные курсы подстраивают задания под уровень ученика в реальном времени.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Ещё год назад мы не видели массового применения генеративных сетей, способных общаться, создавать изображения и видео по текстовому описанию. Промышленность, медицина, торговля, образование, финансы — это области, где возможности ИИ уже интегрированы в повседневный рабочий процесс.
Глубокое обучение (deep learning)
В его основе лежат нейронные сети. Это обучение позволяет ИИ совершенствовать навыки в распознавании контента, лучше анализировать базу и принимать решения:
- в медицине — для улучшенной диагностики заболеваний;
- в финансовом секторе — для улавливания трендов рынка и построения прогнозов;
- в торговле — для глубокого анализа покупательских предпочтений;
- в автомобилестроении — для изучения поведения автомобилей на дороге.
Разработка автономных систем
Сегодня всем знакомо понятие БПЛА (беспилотные летательные аппараты). Аналогичное применение ИИ находит в проектировании автономных систем за счёт сочетания глубокого изучения, обработки естественного языка и машинного зрения.
Роботы заменяют людей на опасных производствах, в медицине — при выполнении сложнейших хирургических вмешательств, в автомобильной промышленности — на конвейерной сборке.
Создание сетей ИИ
Разработчики создают сети различных искусственных интеллектов, чтобы те сами могли обучаться. Это существенно повышает их автономию за счёт снижения человеческого вмешательства.
Это стало реальностью в игровой сфере, медицине и промышленности, когда ИИ сам предлагает комплекс мер по улучшению бизнес-процессов.
Разработка систем глобального реагирования
Для человечества изменение климата — не решённая проблема, как и выбросы вредных веществ в атмосферу. ИИ используется для построения систем по сокращению отходов, оптимизации пользования природными ресурсами и моделирования экологических процессов.
Ещё одна цель — поддержка в деле сбора урожая, эффективность использования удобрений, метеорологические системы, предупреждающие о рисках.
Перспективы ИИ сопровождаются рисками — предвзятость данных, дипфейки, приватность, безопасность и адаптация рынка труда. Эти вопросы решают через ответственные практики разработки и регулирование.
Коротко о главном
- Искусственный интеллект — это свойство компьютерных систем имитировать человеческое мышление: учиться на данных, распознавать закономерности, принимать решения и генерировать контент без жёсткого прописывания каждого шага.
- ИИ широко используется в проектировании роботов, медицине, системах рекомендаций, распознавании, для генерирования текстов, изображений, видео — в блогах, соцсетях, в карточках товаров маркетплейсов.
- Большие данные (Big Data) — «топливо» для обучения моделей ИИ. Это база для глубокого обучения нейронных сетей.
- Анализ данных (Data Mining) позволяет находить полезные закономерности и инсайты в различных сферах деятельности.
- Нейросеть — это один из методов внутри ИИ, а не его синоним. Любая нейросеть — это ИИ, но не всякий ИИ — нейросеть.
.png)
.png)
.png)
Комментарии (6)
Оставить комментарий