Как создать искусственный интеллект

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

• Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
• Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
• Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

• Artificial Intelligence for Games, Ян Миллингтон;
• Game Programming Patterns, Роберт Найсторм;
• AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java, Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;
• Computational Cognitive Neuroscience, Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;
• Artificial Intelligence: A Modern Approach, Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?

На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

Спасибо GeekBrains за представленный материал.

Как создать искусственный интеллект? История первая. Что такое интеллект?

В серии статей мы расскажем о новых подходах в ИИ, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.

Многие из вас слышали про современные технологии, которые ассоциируются сегодня с понятием искусственный интеллект, а именно: экспертные системы, нейронные сети, лингвистические алгоритмы, гибридные системы, когнитивные технологии, имитационные(чат-боты) и пр.

Да, многие компании с помощью приведенных выше технологий решают задачи своих клиентов по обработке информации. Некоторые из этих компаний пишут, что создают или создали решения в области искусственного интеллекта. Но интеллект ли это?

Первое, что мы с вами сделаем это определим, что такое интеллект.

• Обязательно ли встраивать в программу интеллекта компьютера особенности языка (описывать семантику, грамматику, морфологию) или он смог бы выучить языки самостоятельно через взаимодействие с человеком?
• Если бы вам поставили задачу научить компьютер языку, то что бы вы делали?
• Если бы в обучении принимали участие только вы, то на кого он был бы похож?

• Породистого попугая, теоретически способного к общению.
• Новорожденного ребенка.

• Во-первых, я попросил вас представить себе (вообразить), «что будет если…». Вы действовали в изменившихся условиях. Возможно вам не хватало информации и знаний, вам было трудно.
• Во-вторых, вы оказались способны к обучению, познанию, вы нашли знакомую вам аналогию сами или встретили ее в тексте, а возможно вы воспользовались интернетом или спросили совет друга.

В первую очередь интеллект – это способность обучаться и воображать.

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению, никаких знаний вкладывать в него не нужно.

1. Чем чаще он слышит слово в разных контекстах, тем быстрее он его запомнит. Слово, которое он произнесет первым скорее всего будет – «мама».
   «Мама тебя любит»
   «Мамочка тебе ручки помоет»
   «Мама тебя целует»
   «А где мама?»
   Обучение происходит за счет избыточности данных.
2. Чем больше каналов поступления информации задействовано, тем эффективнее обучение:
   ребенок слышит: «Мама тебя любит».
   ребенок видит улыбку мамы.
   ребенок чувствует тепло исходящее от мамы.
   ребенок чувствует вкус и запах маминого молока.
   ребенок говорит «Мама».
3. Ребенок не сможет воспроизвести слово сразу правильно. Он будет пытаться, пробывать. «М», «Ма», «Мам», «М» … «Мама». Обучение происходит в действии, каждая следующая попытка корректируется пока не получим результат. Метод проб и ошибок. Очень важно получение обратной связи из реальности.
4. Не воспитывайте своих детей, все равно они будут похожи на вас. Ребенок стремится быть похожим на окружающих его людей. Он подражает им и учится у них. Это один из механизмов моделирования личности, о котором мы поговорим более подробно в следующих статьях.

Какова же роль воображения?

Представьте себе, что вы едите на автомобиле по незнакомой трассе. Проезжаете знак ограничения скорости 80 км/ч. Едите дальше, и видите еще один знак ограничения скорости, но он забрызган грязью и его практически не разобрать. Вы передвигаетесь со скоростью 95 км/ч. Что будете делать? Пока вы принимали решение из-за кустов выглянул сотрудник полиции, и вы увидели лучезарную улыбку на его лице. В голове у вас мгновенно достроился «образ знака», и вы поняли почему тут стоит полицейский, и что вам срочно нужно нажать тормоз. Вы сбрасываете скорость до 55 км/ч, улыбка с лица полицейского мгновенно пропадает, и вы едите дальше.

И еще один интересный пример работы воображения из мира животных – это наблюдение за сороками. Сорока на глазах других сорок зарыла еду на пустыре. Все сороки улетели, но наша сорока вернулась на пустырь и перепрятала еду. Что произошло? Она представила себе(вообразила), «что будет если» прилетит другая сорока, которая видела куда она спрятала еду. Она смоделировала ситуацию и нашла решение как этого избежать.

Воображение – это моделирование ситуации на произвольных условиях.

Как вы уже убедились, интеллект – это не база знаний, это не набор запрограммированных реакций или следование заранее определенным правилам.

Интеллект – это способность к обучению, познанию и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения трудностей.

Вам не кажется, что определяя интеллект мы упустили из виду какие-то важные компоненты или забыли о чем-то рассказать?

Да, мы упустили из виду восприятие, и забыли рассказать про память.

Представьте себе, что вы смотрите в глазок и видите часть буквы:

Что это за буква?

Конечно нет, это же японский иероглиф «вечность».

Перед вами только, что поставили задачу(проблему). Скорее всего вы нашли похожий образ буквы «К» у себя в голове и успокоились.

Ваш интеллект воспринимает все образами и ищет похожий образ в памяти, если его нет, то формируется привязка(якорь) к уже существующим образам и благодаря этому вы запоминаете новую информацию, получаете навыки или опыт.

Образ – субъективное видение реального мира, воспринимаемого при помощи органов чувств (каналов поступления информации).

Восприятие субъективно, потому что зависит от последовательности обучения, последовательности появления образов в жизни человека и их влияния.

Восприятие начинается с распознания образов светло/темно. Открываем глаза – светло, закрываем – темно. Далее человек учится распознавать все более сложные образы – «мама», «папа», мяч, стол, собака. Мы получаем опорные данные, а все последующие образы – это надстройка над предыдущими.

С этой точки зрения обучение – это процесс построения новых взаимосвязей между воспринимаемыми образами и образами, которые уже есть в памяти.

Память служит для хранения образов и их взаимосвязей.

А воображение – это способность достраивать незавершенный образ.

Для обобщения приведем еще один эксперимент из мира животных:

Шимпанзе посадили в клетку, а внутри клетки подвесили гроздь бананов довольно высоко от пола. Сначала шимпанзе прыгала, но быстро устала, и, казалось, потеряла интерес к бананам и уселась, едва обращая на них внимание. Но через некоторое время обезьяна взяла палку, оставленную в клетке, и раскачивала бананы до тех пор, пока они не упали. В другой раз, чтобы достать бананы, шимпанзе удалось соединить две палки, так как каждой палки по отдельности не хватало, чтобы до них дотянуться. Животное справилось и с более сложной задачей, неожиданно поставив под бананами коробку и используя ее как ступеньку.

Шимпанзе показали знакомый ей образ «гроздь бананов». Но образ для нее оказался незавершенным – их нельзя достать и съесть. Но так как это был единственный источник пищи из доступных, то незавершенный образ наращивал внутреннее напряжение и требовал завершения.

Средства для решения проблемы (завершения образа), всегда имелись в наличии, но возникновение решения требовало преобразования имеющихся образов (требовалось обучиться с помощью воображения). Шимпанзе необходимо было представить себе (умственно перечислить все возможные варианты): «что будет если я возьму палку», «а что будет если…» и наиболее вероятные предположения проверить на практике, попробовать и получить обратную связь, опять вообразить, попробовать, получить обратную связь и так далее до тех пор, пока мы не завершим образ(научимся).

Если бы распознание образа иероглифа «вечность» было бы для вас вопросом жизни и смерти, то вы обязательно нашли способ это сделать.

С более популярного языка перейдем к техническому и сформулируем основные понятия, которые мы будем использовать далее:

• Пересечение избыточной информации из разных информационных каналов создает образ.
• Обучение – это преобразование информационных потоков в информационное поле.
• Информационное поле(память) – хранение образов и их взаимосвязей.
• Воображение – …
  – «Уважаемый читатель, дострой образ воображения самостоятельно, используя избыточную информацию из своего жизненного опыта и этой статьи».
• Интеллект – это способность обучаться и воображать.

В начале статьи мы перечислили технологии, ассоциирующиеся сегодня с искусственным интеллектом, теперь вы самостоятельно сможете оценить насколько они соответствуют понятию интеллект.

В следующей статье мы рассмотрим такую задачу как интеллектуальный поиск информации в интернете. Определим критерии интеллектуальности, разработаем практические подходы и «пощупаем» реальное приложение, в котором реализованы принципы, описанные в этой статье.

Статья не претендует на истину, является частью наших разработок и исследований. Пишите комментарии, дополняйте материал своими примерами или размышлениями. Обучайтесь и воображайте…

• искусственный интеллект
• обучение
• машинное обучение
• воображение
• интеллект
• псевдомышление

Как создать искусственный интеллект

Что нужно знать новичку, чтобы самостоятельно разработать искусственный интеллект — рассказываем в статье.

Подготовлено_выпускником —>

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта (AI) — это процесс создания компьютерной программы или алгоритма, который выполняет интеллектуальные задачи, которые обычно требуют наличия человеческого интеллекта.

При программировании AI используются: машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Они позволяют компьютерным системам обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и делать прогнозы или принимать решения на основе этой информации.

Ключевой аспект программирования AI — это создание моделей и алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных и постепенно совершенствовать свои навыки и способности. Так AI адаптируется к новым ситуациям и находит оптимальные решения.

Разработка искусственного интеллекта сопряжена со сложностями — этичность вопросов: безопасность данных, возможность автоматизации рабочих мест и влияние на человеческую приватность. Разработчики AI должны учитывать эти аспекты и стремиться к созданию этичной и ответственной технологии.

Стадия 1. Разочарование

При создании AI очень важна математика. Перед тем как создать бота, нужно проанализировать несколько разделов математики: линейная алгебра, логика, теория графов, теория вероятностей и математическая статистика.

Если вы хотите разрабатывать искусственный интеллект, но прохладно относились к математике в школе, стоит изменить решение. Без понимания базовых формул вы не сможете реализовать свои задумки .

Стадия 2. Принятие

На этой стадии вы уже изучили теорию и приняли факт того, что придется изучать много математики и языков программирования.

Новичку стоит начать с Python — он имеет нужные библиотеки, благодаря которым вы научитесь работать с переменными: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Стадия 3. Развитие

Вы можете создать 3 вида ИИ.

• Слабый ИИ — боты в компьютерных играх или голосовые помощники, например, Алиса и Siri. Они выполняют набор определенные заложенных функций.
• Сильный ИИ — машины, чей интеллект сопоставим с человеческим. Сейчас нет примеров сильного ИИ, но компьютера, типа Watson, близки к этому званию.
• Совершенные ИИ — машинный мозг, который превзойдет человеческий и может быть непредсказуемым. Об этом предупреждает Стивен Хокинг и про такой вариант будущего снято множество фантастических фильмов.

Начать разработку ИИ стоит с самых простых ботов. По подробной инструкции вы сможете создать очень простые боты

Стадия 4. Азарт

Создать серьезные ИИ без лишних временных затрат помогут определенные программы.

• Diffbot — поможет добавлять сведения из интернета в рабочие процессы, создавать графики, извлекать структурированный URL;
• Google Cloud Prediction API — программа с простым доступом к базовым моделям с для разработчиков API, где можно настроить модель под ваши потребности;
• Scrapy — платформа с открытым исходным кодом для совместной работы для извлечения данных с веб-сайтов;
• Wolfram|Alpha — поможет создавать текстовые ответы, анализировать устные результаты.

Стадия 5. Работа

После изучения основ можно углубить знания.

В этом поможет дисциплина «Машинное обучение», которую вы сможете изучить с курса лекций К.В. Воронцова.

Также на этом этапе нужно изучить библиотеки языка, на котором вы хотите создать искусственный интеллект. Для Python, как уже упоминали, это: Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy.

Почти вся литература по созданию ИИ — на английском языке, поэтому советуем подтянуть техническую часть языка. Изучите Game Programming Patterns Роберта Найсторма и Artificial Intelligence: A Modern Approach Стюарта Рассела.

Как развиваться дальше и создавать искусственный интеллект, будет зависеть от вашего желания и практики.

Где можно использовать искусственный интеллект в жизни

AI можно использовать во множестве областей и задач.

Обработка естественного языка (NLP): AI может анализировать и понимать естественный язык. Благодаря этому можно создать: голосовой помощник, автоматический перевод, чат-боты.

Распознавание изображений: искусственный интеллект может обучаться распознаванию и классификации изображений и видео. Это помогает при диагностике заболеваний, для технологии автопилота и распознавания лиц.

Автоматизация процессов: ИИ автоматизирует рутинные задачи, например, создать список покупок — это повышает эффективность и производительность работы.

Робототехника : AI используют для создания автономных роботов, которые выполняют сложные задачи.

Это лишь некоторые из возможностей использования AI. Искусственный интеллект продолжают применять, чтобы автоматизировать и оптимизировать процессы, избавить нас от рутинных задач.

Стать квалифицированным разработчиком реально, обучившись на курсах IT от федерального проекта «Содействие занятости» .

Выбирайте, в какой профессии вы хотите стартовать:

• «Тестировщик программного обеспечения: с нуля до первых проектов»
• «Web-программист: с нуля до первых проектов»
• «1С программист»
• «Аналитик данных:с нуля до разработки прикладных решений для бизнеса»
• «Project manager в IT: старт карьеры руководителя ИТ проектов»

Обучение на всех курсах проходит в онлайн-формате на образовательной платформе Odin. Все учебные материалы, лекции и презентации доступны вам в любое время. Обучаться можно по гибкому графику: вечером или на выходных, даже с телефона.

После окончания программы вы получите документ установленного образца и возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнерах проекта. Сейчас «Содействие занятости» сотрудничает с крупными компаниями: Литрес, МТС, Яндекс, Кинопоиск, ВТБ, банк «Открытие», Теле2 и другими.

Как только закончите обучение, вы получите доступ в закрытый канал с 4500+ вакансиями от проверенных работодателей России. Мы связываемся с работодателями по всей России и ищем для вас актуальные вакансии «с опытом» и «без», чтобы вы могли найти работу мечты после обучения. Каждый день канал добавляется больше 10 свежих вакансий

Чтобы вам было легче и комфортнее найти работу после обучения, чувствовать поддержку и получать помощь и ответы на вопросы, обращайтесь в Центр карьеры . Вы научитесь создавать продающее резюме, оформлять портфолио, писать сопроводительные письма.

Для наших выпускников Центр карьеры проводит консультации, на которых наши HR-специалисты профессионально помогут: понять, на какую зарплату вы можете претендовать, подготовят статистику по вашей позиции, составить план поиска работы, правильно коммуницировать с работодателем на всех этапах работы.

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Далеко не все правильно понимают, что скрывается за термином «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence). В сети встречаются объяснения, что ИИ — компьютер или система, способная думать и принимать разумные решения. Это не совсем верно. Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные решать сложные задачи, для которых требуется наличие человеческого интеллекта.

В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта (AI) — процесс создания компьютерных алгоритмов для выполнения задач, которые требуют наличия разума. При создании таких систем используют технологии:

Пример нейронных сетей

Развитые компьютерные системы способны обрабатывать массивы данных, анализировать их, делать прогнозы и создавать новую информацию (текстовую, графическую) и т. д.

Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.

Хотя сейчас создание ИИ — перспективное направление, оно сопряжено с рядом рисков и проблем, которые нужно учитывать:

безопасность и конфиденциальность данных

влияние на человеческую приватность

рост безработицы вследствие автоматизации мест

Разработчики AI должны стремиться к созданию этичной технологии, которая сделает человеческую лучше, а не добавит новые трудности и угрозы, включая захват мира, о котором уже много лет пишут фантасты. Терминатором управляет совершенный ИИ, до которого, конечно, далеко, но когда-то полет на самолете казался фантастикой.

Методы и технологии обучения AI

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

прогнозирование курса валют или стоимости шоколадки в ближайшем магазине

поиск болезней на результатах флюорографии, рентгена

создание изображений и текстов и т. д.

Главные технологии обучения AI

Есть 5 методов обучения искусственного разума Они отличаются количеством ресурсов, которые необходимо выделить для тренировки, а также предсказуемостью результатов.

Модели машинного обучения:

Данный метод тренировки искусственного разума предполагает то, что ИИ обучается по размеченным данным и только правильным ответам

Вторая методика отличается от первой тем, что компьютер не получает верные ответы. Интеллект должен сам найти скрытые закономерности

С частичным привлечением человека

Разработчики подготавливают по 50% размеченным и необработанных данных

Это популярный метод тренировки ИИ, который чем-то похож на дрессировку животных. Человек дает задачу компьютеру и оценивает результат. Алгоритмы автоматически настраиваются в зависимости от ответов пользователя

Разбиение на обучающую, валидационную и тестовую выборки

Комплексную методику используют в крупных проектах, поскольку требуется широкая и неоднородная база данных. Обучающая часть используется для получения базовых навыков, тестовая — для оценки качества и работоспособности, валидационная — для настройки гиперпараметров

Как сделать свой ИИ самостоятельно: пошаговый план

Создать искусственный интеллект — задача, которая остается сложной даже для IT-гигантов США. Пока большинство проектов представляют собой нейросети, которые имеют крайне ограниченную функциональность и не могут выйти за рамки, установленные при создании.

Рассмотрим 5 основных стадий, как подойти к созданию собственного ИИ. Подробнее и глубже о технологиях можно узнать на курсе «Вычислительные машины и комплексные системы и сети». В статье же мы пройдемся «по верхам».

Получите подборку файлов от Московского Института Технологий и Управления

Как начать карьеру в IT сфере, если только закончил обучение.pdf

Прокачиваем soft skills начинающего айтишника за неделю.pdf

Стадия 1. Разочарование

Когда у новичка появляется первая мысль о создании AI и программировании в целом, глаза наполняются блеском. Сразу скажем, что все наши преподаватели прошли этот этап. Однако он заканчивается на грустной ноте, потому что начинающий разработчик сталкивается с тысячами страниц скучной теории, без которой создать ИИ невозможно.

Если вы планируете запрограммировать искусственный разум, то нужно освоить:

математический анализ и статистику

Осваивать научную литературу стоит даже до изучения первого языка программирования. Многие теории и термины из них стали обиходными в разработке, поэтому основы алгебры, матанализа пригодятся не только для создания ИИ, но и других областях.

Стадия 2. Принятие

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума:

Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.

Вместе с ростом спроса искусственного интеллекта сообщество создало узкоспециальные библиотеки и фреймворки. Scikit-learn и NLTK упрощают разработку нейросетевых моделей, поскольку содержат готовые функции и классы.

Из недостатков Python бросается в глаза только большое потребление памяти компьютера. Это может стать проблемой при создании проектов со множеством процессов и функций, поскольку не каждое устройство выдержит нагрузку.

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

Главным минусом R считают низкую производительность. По скорости работы он уступает аналогам, из-за чего может оказаться непригодны для масштабных систем ИИ. Искусственный интеллект будет долго изучать данные и искать ответ на пользовательский промпт.

Это низкоуровневый язык программирования, который используют для создания сложных и гибких систем. C + + имеет повышенную производительность и масштабируемость, из-за чего отлично подходит для AI, требующего огромную вычислительную мощность.

У C + + также есть специфичные библиотеки для Artificial Intelligence. Из крупных сразу стоит выделить OpenCV, TensorFlow C + + и другие.

Стадия 3. Развитие

На третьем этапе пора переходить к теории искусственного интеллекта. Разработчики разделяют проекты на 3 класса в зависимости от автономности, независимости и функциональности:

К этой категории относят ботов в компьютерных играх, голосовых помощников и первые версии нейросетей. Особенность слабого AI — узкая специализация. Они не могут выйти за рамки скриптов и функций, которые были заложены разработчиком. Любая непредсказуемая ситуация поставит компьютер в тупик

Ко второму уровню относят машины, способности которых сопоставимы с мозгом человека. Пока еще нет рабочих представителей сильного AI. Ближе всех находится Watson, но он все же еще далек от цели

Это полноценный машинный мозг из Cyberpunk 2077 и Терминатора. Сложно сказать на что будет способен такой интеллект, но, скорее всего, станет намного сильнее человеческого благодаря отсутствию ограничений людей (срок жизни, надежность памяти)

Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:

удачные квадраты на поле для расположения фигур

способы свести партию к ничьей и т. д.

Сыграв 10–20 партий и анализируя действия, программисты выделяют аспекты и переписывают их в код будущего искусственного интеллекта.

Стадия 4. Азарт

Создание ИИ, стремящегося к уровню человека, идет полным ходом, но работы еще много? Хочется быстрее достичь поставленной цели, пока Google или Microsoft не обогнали? Тогда стоит воспользоваться одной из 4 программ:

Diffbot помогает добавлять информацию интернета для обучения, разрабатывать графики и извлекать структурированный URL

Google Cloud Prediction API упрощает настройку модели под задачи конкретного проекта, поскольку имеет готовые API-решения

Scrapy подходит для совместной работы над данными и извлечения информации из интернета для тренировки алгоритмов

Wolfram|Alpha помогает генерировать текстовые вопросы и ответы, анализировать результаты

Стадия 5. Работа

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

Artificial Intelligence for Games

AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java

Artificial Intelligence: A Modern Approach

Во время обучения рекомендуется регулярно заниматься проверкой промежуточных результатов. В зависимости от качества материала качество работы AI может не только расти, но и падать. К примеру, недавно ChatGPT «отупел» в ходе общения с человеком, из-за чего потерял возможность правильно определять тип числа.

Интеллектуальные информационные системы и технологии

Узнать больше

Вычислительные машины, комплексы, системы и сети

Узнать больше

Заключение

Искусственный интеллект — привлекательное и перспективное направление, которое приближает мир к фантастическим книгам и играм. Спектр применения AI широк. Они нужны в медицине, автомобилестроении, космосе, науке, поэтому специалист с навыками разработки ИИ — один из ключевых сотрудников IT-компании.

Однако стоит быть готовым к длительной работе и изучению материала. В университете вы получите фундаментальные знания, которые помогут найти работу и реализовать первые проекты, но профессионалом можно стать только во время работы.

Важно! Мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с нашими курсами, где тема данной статьи раскрывается более подробно:

Интеллектуальные информационные системы и технологии Получите IT-образование в области программирования и администрирования интеллектуальных информационных систем

Узнать больше
Узнать больше

Вычислительные машины, комплексы, системы и сети Освойте востребованную IT-специальность в области современных автоматизированных систем обработки информации

Узнать больше
Узнать больше

*В этом месяце мы подготовили для вас скидку 30% на все курсы! Спешите записаться на обучение, ведь количество мест ограничено