ИИ для чайников: разбираем самые важные термины

Ходят слухи, что если вовремя ввернуть в разговоре какой-нибудь мудреный термин из сферы ИИ, можно прослыть очень умным человеком. Главное, не попасть при этом впросак, перепутав похожие слова и их значения, а то миссия будет провалена. Разбираем несколько терминов, которые даже далеким от высоких технологий пользователям приходится слышать все чаще и пытаемся выяснить, в конце концов, что они значат.

Машинное обучение (Machine Learning)

Область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Основная идея заключается в том, что системы могут выявлять закономерности и делать прогнозы, основываясь на входных данных.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа и обработки больших объемов данных. Оно позволяет моделям автоматически извлекать сложные признаки и зависимости из данных.

Нейронные сети

Так называют все математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, используемые в машинном обучении для решения различных задач. Свое название модели получили за применяемый подход, схожий с биологическими нейронными сетями. Нейросеть состоит из взаимосвязанных узлов или нейронов, организованных в слои. Они способны обучаться на своих ошибках и непрерывно совершенствоваться.

Тренировка модели

Процесс, когда компьютер учится на примерах, чтобы выполнять определенные задачи, например, распознавать изображения или предсказывать результаты. После сбора и обработки введенных данных, модель проверяется на других материалах, чтобы увидеть, насколько хорошо она справляется с задачей. Эффективность модели неразрывно связана с количеством ее параметров.

Параметры модели

Параметры модели — это внутренние настройки модели машинного обучения, которые определяют ее поведение. Они вычисляются во время обучения на основе данных и влияют на точность предсказаний модели. Чем больше параметров использует модель, тем больше ее размер.

Размер модели

Размер модели в машинном обучении относится к количеству параметров, которые определяют сложность и возможности модели. Чем больше параметров, тем более сложную функцию модель может представлять и тем больше данных ей требуется для эффективного обучения. Например, нейронные сети с большим количеством слоев и нейронов в каждом слое имеют больший размер по сравнению с моделями с меньшей архитектурой. Размер модели влияет на её способность к обобщению, переобучению и вычислительную эффективность. Слишком маленькая модель может не иметь достаточной сложности для представления закономерностей в данных, в то время как слишком большая модель склонна к переобучению на тренировочных данных. Поэтому выбор оптимального размера модели является важным аспектом проектирования архитектуры модели машинного обучения.

Компьютерное зрение

Область искусственного интеллекта, занимающаяся анализом и интерпретацией изображений и видео. Она направлена на то, чтобы позволить компьютерам идентифицировать и классифицировать объекты, а также извлекать информацию из визуальных данных, имитируя человеческие способности восприятия. Компьютерное зрение включает в себя различные алгоритмы и технологии, такие как распознавание образов, обработка изображений и анализ видео и применяется в таких областях, как медицина, автономные транспортные средства и системы безопасности.

Генеративный ИИ

Один из видов искусственного интеллекта, который фокусируется на создании новых данных, контента или информации, основываясь на обучении на существующих данных. Такие системы способны генерировать текст, изображения, музыку и другие формы контента, но при этом результат генерации будет иметь схожие характеристики с обучающими данными. Генеративный ИИ обычно обучается на больших объемах данных, это позволяет модели “понять” закономерности и структуры, которые затем используются для создания нового контента.

Диффузионная модель

Один из видов генеративной модели, которая создает новые данные, начиная с случайного шума и постепенно удаляя его, чтобы получить реалистичные образцы, такие как изображения или текст. Этот процесс включает в себя последовательное восстановление структуры данных, что позволяет модели генерировать высококачественные результаты.

Шум

Шум для нейросети — это случайные или нежелательные данные, которые могут искажать информацию в обучающем наборе данных. Он может возникать из-за различных факторов, таких как ошибки при сборе данных, помехи в сигнале или случайные изменения в процессе обработки. Шум может негативно влиять на обучение модели, снижая её точность, но в некоторых случаях его добавление может помочь улучшить обобщающую способность модели.

Архитектура нейросети

Структура и организация нейронной сети, которая включает количество слоев и нейронов в каждом слое, функции активации и методы оптимизации. Архитектура определяет, как сеть будет обрабатывать входные данные и выдавать выходные результаты, а также влияет на эффективность и качество обучения модели.

Большая языковая модель (LLM)

Модель искусственного интеллекта, обученная на огромных объемах текстовых данных для генерации и понимания естественного языка. LLM способны выполнять широкий спектр задач NLP, включая перевод, ответы на вопросы, резюмирование и генерацию текста. О принципах работы LLM мы уже рассказывали в отдельном материале.

Обработка естественного языка (NLP)

Область искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Она включает в себя разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют машинам понимать, анализировать, генерировать и интерпретировать текст и речь на естественном языке. NLP используется в приложениях, таких как перевод, чат-боты, анализ тональности и автоматическое резюмирование. Именно благодаря тому, что боты способны “понимать” естественную речь, взаимодействие пользователей с ними становится максимально простым: нам не нужно изучать и запоминать специальные команды для взаимодействия с теми или иными моделями, а наши промты не всегда создаются по какой-то единой схеме.

Сети-трансформеры

Архитектура нейронных сетей, предназначенная для обработки последовательных данных, таких как текст. Они используют механизм внимания, который позволяет модели учитывать контекст и взаимосвязи между элементами последовательности, независимо от их расстояния друг от друга. Это делает трансформеры особенно эффективными для задач, связанных с обработкой естественного языка, таких как перевод, генерация текста и анализ.

Контекст

Контекст в нейронных сетях относится к информации, которая окружает или связана с конкретным входом и помогает модели лучше понять и обработать данные. Контекст может включать в себя предыдущие входные данные в последовательности, дополнительные данные или или метаданные, связанные с входом, например местоположение, время суток или настроение говорящего, а также общие знания о мире, которые помогают интерпретировать данные, такие как здравый смысл или культурный контекст. Использование контекста позволяет нейронным сетям делать более осмысленные предсказания, основанные на окружающей информации и лучше обобщать информацию, применяя накопленные знания

В задачах обработки естественного языка контекст предыдущих слов помогает предсказать следующее слово. В компьютерном зрении контекст окружающих пикселей используется для сегментации объектов. Таким образом, контекст является важным фактором, позволяющим нейронным сетям моделировать сложные взаимосвязи в данных.

Промт (Promt)

От англ. prompt — запрос или инструкция, направленная пользователем нейросети, которая описывает, что именно от неё требуется, например, текст или изображение. Чем более четким и точным будет промт, тем более релевантным (то есть, соответствующим запросу) будет результат, получаемый от модели — от называется вывод.

Предсказание (Prediction)

Процесс использования нейронной сети для генерации выхода на основе входных данных. Нейросеть "предсказывает" вероятный результат или ответ для данного входа. Например, нейросеть распознавания изображений предсказывает, какой объект изображен на входном изображении.

Вывод (Inference)

Процесс, при котором модель машинного обучения использует свои знания, полученные в ходе тренировки, для принятия решений или генерации предсказаний на новых данных. Если упростить до предела, это и есть ответ на ваш запрос. Вывод — ключевой этап, который позволяет применять знания модели для решения реальных задач и получения полезной информации. Впрочем, на этом этапе даже лучшие из моделей могут начать галлюцинировать.

К слову, понятия “Предсказание” и “Вывод” часто путают, хотя они не взаимозаменяемые. Предсказание - это сам процесс генерации выхода нейросетью, в то время как вывод - это использование предварительно обученной модели для практических целей на новых данных. Вывод подразумевает предсказание, но предсказание не всегда подразумевает вывод.

Галлюцинации

В контексте искусственного интеллекта — это ошибки, когда модель генерирует неверную или вымышленную информацию, которая выглядит правдоподобно. Это может включать факты, которые не существуют, или искажение реальных данных, что может вводить пользователей в заблуждение.

Поисковая дополненная генерация (RAG)

Поисковая дополненная генерация - это подход в ИИ, который сочетает генеративные модели для создания текста с поисковыми системами для извлечения релевантной информации из баз данных.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Теоретическая концепция, цель которой в создании программного обеспечения с интеллектом, подобным человеческому, и способностью к самообучению. AGI представляет собой универсальную систему, которая сможет решать неизвестные ей ранее задачи, применяя имеющиеся знания и предыдущий опыт. В отличие от современных узконаправленных систем ИИ, AGI не ограничивается определенной областью и может самостоятельно обучаться и решать разнообразные проблемы.

На этом закончим. Конечно, это далеко не все важные термины, связанные с искусственным интеллектом и мы обязательно вернемся к теме, если она окажется интересна читателями. Делитесь мнениями о прочитанном в комментариях и не забывайте подписываться на PDALIFE Official в Telegram.