синапс

Как мисли машината

Изкуственият интелект не е магия. Зад него стоят математика, огромни количества данни и седемдесет години работа на учени от цял свят. Ето как се стигна дотук и как работи.

Мрежа от 40 на 22 цветни квадратчета с числа от 0 до 255. Светлите квадратчета образуват буквите ИИ.
Така компютърът „вижда“ буквите ИИ: като таблица от 880 числа. Нулата е празно квадратче, 255 е напълно запълнено, а числата между тях са полутонове по краищата. Невронните мрежи четат снимките точно така, число по число.

Какво е изкуствен интелект

Терминът „изкуствен интелект“ е предложен от американския учен Джон Маккарти през 1955 г. за научна среща в колежа „Дартмут“, проведена през лятото на 1956 г. Оттогава така наричаме компютърни системи, които решават задачи, за които обикновено е нужен човешки ум: да разпознават образи и реч, да разбират език, да планират и да се учат от опит.

Тесен и общ ИИ

Повечето системи днес са „тесен“ ИИ: справят се отлично с една задача и с нищо друго. Програмата, която побеждава световния шампион по шах, не може да ти препоръча песен. Големите езикови модели като ChatGPT са много по-гъвкави: пишат, превеждат, обясняват и програмират. Дали някога ще се появи „общ“ ИИ, който се учи на всичко като човек, учените все още спорят.

Защо точно сега

Идеята за изкуствени неврони е от средата на миналия век, но едва след 2010 г. се събират три неща: огромни количества данни от интернет, мощни графични процесори и по-добри алгоритми. Затова ИИ напредна толкова бързо именно през последните петнайсет години.

Кратка история

Цветът на квадратчето показва колко отдавна е било събитието: от лилаво за 1950 г. до жълто за 2024 г.

  1. Алън Тюринг публикува статията „Изчислителни машини и интелект“ и предлага тест: ако в писмен разговор не можеш да познаеш дали говориш с човек или с машина, машината може да се смята за мислеща.

  2. На среща в колежа „Дартмут“ група учени обявяват изкуствения интелект за нова научна област.

  3. Франк Розенблат представя перцептрона: модел на неврон, който се учи сам от примери.

  4. Джоузеф Вайценбаум създава ELIZA, една от първите програми, с които човек може да си „говори“ на естествен език.

  5. Компютърът Deep Blue на IBM побеждава световния шампион по шах Гари Каспаров в мач от шест партии.

  6. Невронната мрежа AlexNet печели състезание по разпознаване на изображения с огромна преднина и дава старт на бума на дълбокото обучение.

  7. Програмата AlphaGo на DeepMind побеждава Лий Седол, един от най-силните играчи на го в света, с 4 на 1 партии.

  8. ChatGPT става публично достъпен и само за около два месеца събира 100 милиона потребители.

  9. Нобеловите награди за физика и химия са за открития, свързани с ИИ: за невронните мрежи и за AlphaFold, който предсказва формата на белтъците.

Как се учат машините

Машинното обучение е начин компютърът да се научи от примери, вместо някой да му опише всички правила. Подходите се различават по това какви примери получава машината.

Обучение с учител

Машината получава примери заедно с верните отговори: снимки с надпис „котка“ или „куче“, имейли с етикет „спам“ или „не е спам“. След достатъчно примери тя се справя и със случаи, които не е виждала.

Обучение без учител

Машината получава данни без отговори и сама търси групи и закономерности. Така онлайн магазините откриват клиенти с подобни интереси.

Обучение с подкрепление

Машината опитва, получава награда за добро действие и наказание за лошо и постепенно открива най-добрата стратегия. Така AlphaGo изигра милиони партии срещу самия себе си и стана по-силен от хората.

Самообучение

Езиковите модели като ChatGPT четат огромни количества текст и през цялото време се опитват да познаят следващата дума. Верният отговор е в самия текст, затова не са нужни хора, които да слагат етикети.

Четири начина да научиш машина
Подход Какви данни получава Пример от живота
Обучение с учител Примери с верни отговори Филтърът за спам в пощата
Обучение без учител Данни без отговори Групиране на клиенти по интереси
Обучение с подкрепление Награди и наказания за действията си Робот, който се учи да ходи
Самообучение Огромно количество текст без етикети Езикови модели като ChatGPT

Пътят на един модел

Каквото и да учи, всеки модел минава през едни и същи етапи:

  1. Събиране на данни. Хиляди или милиони примери: снимки, текстове, записи.
  2. Подготовка. Данните се почистват и се разделят на част за обучение и част за проверка.
  3. Обучение. Моделът прави предположения, мери грешката си и коригира теглата си.
  4. Проверка. Моделът се тества с примери, които никога не е виждал. Само така разбираме дали наистина е научил нещо.
  5. Използване. Готовият модел заработва в приложение, сайт или устройство.

Невронни мрежи

Повечето съвременни модели са невронни мрежи. Те са изградени от слоеве „неврони“: прости функции, които събират числа, умножават ги по тегла и подават резултата нататък. Мрежа с много слоеве се нарича дълбока, а обучението ѝ е дълбоко обучение. Мрежата на началната страница е съвсем малка: 2 входа, три скрити слоя по 10 неврона и 1 изход.

ИИ около нас

Вероятно и днес ИИ ти е помогнал няколко пъти, без да го забележиш:

  • Телефонът ти се отключва, щом разпознае лицето ти.
  • Навигацията предвижда задръстванията и избира по-бърз път.
  • Музикалните и видеоплатформите ти предлагат съдържание според вкуса ти.
  • Преводачите превеждат текст и реч между над 100 езика.
  • Камерата на телефона прави по-ясни снимки на тъмно.
  • Лекарите откриват болести по-рано, като анализират рентгенови снимки с помощта на ИИ.
  • Банките спират подозрителни плащания с карта за секунди.

Отговорен ИИ

ИИ е мощен инструмент и като всеки инструмент може да помага или да вреди. Затова от 2024 г. в Европейския съюз действа Законът за изкуствения интелект, първият толкова подробен закон за ИИ в света. Той забранява най-опасните употреби и изисква прозрачност от останалите.

Ето четири въпроса, които си струва да задаваме:

  • Справедлив ли е? Ако данните, от които се учи моделът, са пристрастни, и решенията му ще бъдат пристрастни.
  • Пази ли личните данни? Снимките и текстовете ни не бива да се използват без разрешение.
  • Истинско ли е това? ИИ може да създава фалшиви снимки, гласове и видеа, затова проверявай източника.
  • Знам ли, че говоря с машина? Хората имат право да знаят кога общуват с ИИ.

Моят поглед

Не мисля, че ИИ ще замени хората. Мисля, че хората, които разбират ИИ, ще имат предимство пред тези, които не го разбират. Затова исках не просто да използвам тези инструменти, а да видя как работят отвътре.

Мрежата на началната страница е миниатюрна в сравнение с ChatGPT, но се учи по същия принцип: предполага, сравнява и се поправя. Стотици пъти в секунда.

Източници