Машинное обучение, подвид искусственного интеллекта, включает в себя разработку алгоритмов, которые позволяют программам учиться на основе опыта и данных без явного программирования на основе правил. Основы этой концепции восходят к математическому моделированию нейронных сетей Уолтером Питтсом и Уорреном Маккалоком в 1943 году. Однако идея машинного обучения приобрела большую популярность в 1980-х годах.
Этот подход направлен на то, чтобы математически отразить процессы мышления и принятия решений человека, пытаясь воспроизвести их в программном обеспечении. Первоначальная искусственная нейронная сеть, Персептрон, была разработана психологом и ученым-компьютерщиком Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Однако потребовалось еще три десятилетия, чтобы вычислительная мощность выросла, что позволило осмысленно применять эту форму искусственного интеллекта.
Суть машинного обучения заключается в распознавании закономерностей на основе обучающих данных с использованием алгоритмов для получения правил и предоставления системам возможности делать прогнозы. Он включает в себя предоставление алгоритмам многочисленных примеров, чтобы научиться выполнять конкретную задачу. Существуют различные подходы для достижения этой цели.
Одним из подходов является «обучение с учителем», когда на этапе обучения ИИ получает правильные ответы, что позволяет программе выводить правильные закономерности. Выявленные закономерности в идеале приводят к точным результатам при представлении новых, неизвестных данных.
Напротив, «обучение без учителя» предполагает передачу ИИ огромных объемов данных без явного информирования его о характере данных или о том, какие выводы следует сделать. Впоследствии выводы, полученные ИИ на основе этих данных, проверяются, чтобы определить их соответствие желаемому приложению.
Этот подход часто предполагает метод проб и ошибок, но может привести к выдающимся прорывам, поскольку ИИ может узнать что-то скрытое, но чрезвычайно ценное. Случайные открытия, ставшие результатом этого процесса, вносят значительный вклад в развитие машинного обучения и его приложений.
Глубокое обучение, прорыв в машинном обучении 2000-х годов, представляет собой специализированную форму искусственных нейронных сетей (ИНС). Но что такое искусственные нейронные сети?
Эти системы черпают вдохновение из функциональности человеческого мозга, выступая в качестве основного элемента машинного обучения и искусственного интеллекта. Чтобы лучше их понять, давайте поближе посмотрим на биологические нейроны, которым они стремятся имитировать.
В нашем мозгу около 100 миллиардов нейронов, соединенных между собой синапсами. Каждый нейрон получает через эти синапсы сигналы от других нейронов, обрабатывает эти сигналы и передает их дальше в зависимости от того, был ли пришедший сигнал достаточно сильным или нет. Этот процесс позволяет нам думать, учиться и принимать решения.
Искусственные нейронные сети пытаются воспроизвести эти биологические процессы. Они состоят из искусственных нейронов, организованных в слои, обычно состоящие из входных слоев, скрытых слоев и выходного слоя. Входной слой получает данные, скрытые слои обрабатывают их, а выходной слой выдает результаты. Вот упрощенное изображение искусственной нейронной сети.
Каждый искусственный нейрон имеет несколько входов и выходов, подключенных к нейронам предыдущего и следующего слоев. Через свои входы нейрон получает данные от других нейронов и определяет выходной сигнал на основе функции активации. Сеть «обучается», регулируя пороги функции активации в нейронах до тех пор, пока вычисленный результат не будет соответствовать желаемому результату.
Нейронные сети позволяют системам искусственного интеллекта распознавать и использовать закономерности в огромных объемах данных через слои нейронов сложным образом. С увеличением вычислительной мощности эти сети стали больше и глубже, отсюда и термин «глубокое обучение», позволяющий им решать все более сложные задачи. Этот прогресс привел к значительным достижениям в таких областях, как распознавание речи, анализ изображений и автоматизация процессов в различных отраслях.
В период с 2009 по 2012 год исследовательская группа швейцарской лаборатории искусственного интеллекта IDSIA добилась значительных успехов в победе на международных соревнованиях по распознаванию образов и машинному обучению с использованием глубокого обучения. Этот успех привлек значительное внимание мирового исследовательского сообщества в области искусственного интеллекта, ознаменовав собой первую победу в такого рода соревнованиях по искусственному интеллекту с использованием глубокого обучения. Швейцарский ИИ после этапа обучения без предварительно запрограммированных знаний надежно распознавал человеческий почерк с более высокой точностью и меньшим количеством ошибок, чем любые предыдущие подходы. Это достижение подчеркнуло потенциал глубокого обучения в преобразовании различных аспектов технологий и решения проблем.
Текущее состояние технологий, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ), отражает значительный переход от жестких, заранее запрограммированных систем к широкому внедрению принципов машинного обучения. Недавние прорывы в основном были связаны с использованием методов машинного обучения, что ознаменовало фундаментальный сдвиг в том, как ИИ используется в различных областях.
Конечно, эти цифровые помощники еще не достигли той универсальности о которой мечтают энтузиасты. Идея универсального ИИ, способного убедительно воспроизводить все аспекты человеческого интеллекта, остается неясной. Точно так же искусственный интеллект, воплощающий человеческое сочувствие и суждение, в настоящее время находится за пределами нашего технологического горизонта.
Нынешним системам не хватает способности выносить моральные или этические суждения, основанные на человеческих ценностях и убеждениях. Тем не менее, в рамках специализированных приложений мы являемся свидетелями достижений ИИ, которые намного превосходят человеческие возможности. Глубокое влияние ИИ в таких секторах, как здравоохранение, финансы и производство, где он улучшает процесс принятия решений, оптимизирует процессы и расширяет человеческие возможности, подчеркивает его значимость.
Хотя мы далеки от создания ИИ, который полностью имитирует человеческий интеллект, продолжающиеся достижения в области машинного обучения намекают на будущее, в котором интеграция ИИ в нашу жизнь продолжит развиваться, предлагая беспрецедентные возможности и проблемы, которые переопределят наши отношения с технологиями. Современные шахматные компьютеры превзошли игроков-людей, и даже в самых сложных играх теперь доминирует искусственный интеллект.
Тем не менее, существуют проблемы, риски и ограничения, которые необходимо учитывать, очевидным затруднением является качество и количество данных, необходимых для обучения этих систем, а также вычислительная мощность, необходимая для обработки этих данных. Обучение больших языковых моделей, сокращенно LLM, требует огромной вычислительной мощности. Не каждая организация может позволить себе разработать конкурентоспособную программу LLM из-за высоких затрат. Эта ситуация привела к созданию OpenAI, организации, ответственной за нынешнюю шумиху вокруг искусственного интеллекта посредством таких проектов, как GPT-3, GPT-4 и ChatGPT. Прогресс генерации контента, перефразирования, рерайта текстов с помощью ИИ ведет к появлению нового класса программ, детекторов ИИ, например российским студентам достаточно хорошо известен смысл фразы: "Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст".
Очеловечивание генеративных текстов - это процесс придания тексту более естественного, разговорного и эмоционального характера, чтобы он казался более человечным и дружелюбным. Ниже приведены 5 примеров инструкций для GPT по очеловечиванию генеративных текстов:
- Очеловечьте этот текст, добавив к нему элементы сторителлинга
- Очеловечьте этот текст, добавив к нему комплимент или похвалу
- Очеловечьте этот текст, добавив к нему критику
- Очеловечьте этот текст, добавив к нему риторические вопросы или обращения
- Очеловечьте этот текст, добавив к нему метафоры или сравнения
