Спроба пояснити ШІ: Як працює штучний інтелект та робота - як він навчається?

Як працює штучний інтелект (ШІ)? 🤖

Функціональність штучного інтелекту (AI) можна розділити на кілька чітко визначених кроків. Кожен з цих етапів має вирішальне значення для кінцевого результату, який AI забезпечує. Процес починається при введенні даних і закінчується прогнозом моделі та будь -яким зворотним зв'язком чи іншими навчальними раундами. Ці фази описують процес, який проходять майже всі моделі AI, незалежно від того, чи це прості норми чи дуже складні нейронні мережі.

1. Введення даних 📊

Основою будь-якого штучного інтелекту є дані, з якими він працює. Ці дані можуть існувати в різних формах, таких як зображення, текст, аудіофайли або відео. Штучний інтелект використовує ці необроблені дані для розпізнавання закономірностей та прийняття рішень. Якість і кількість даних відіграють тут вирішальну роль, оскільки вони суттєво впливають на те, наскільки добре чи погано модель зрештою працюватиме.

Чим повніші та точніші дані, тим краще може навчатися ШІ. Наприклад, під час навчання ШІ обробці зображень йому потрібна велика кількість даних зображень, щоб правильно ідентифікувати різні об'єкти. Для мовних моделей саме текстові дані допомагають ШІ розуміти та генерувати людське мовлення. Введення даних є першим і одним з найважливіших кроків, оскільки якість прогнозів може бути настільки ж хорошою, як і якість вихідних даних. Відомий принцип в інформатиці описує це приказкою «сміття на вході, сміття на виході» — погані дані призводять до поганих результатів.

2. Попередня обробка даних 🧹

Після введення даних їх необхідно підготувати, перш ніж їх можна буде ввести в фактичну модель. Цей процес називається попередньою обробкою даних. Мета полягає в тому, щоб перетворити дані у формат, який модель може оптимально обробити.

Поширеним кроком попередньої обробки є нормалізація даних. Це означає приведення даних до однорідного діапазону значень, щоб модель обробляла їх послідовно. Прикладом може бути масштабування всіх значень пікселів зображення до діапазону від 0 до 1, а не від 0 до 255.

Ще однією важливою частиною попередньої обробки є вилучення ознак. Це передбачає вилучення певних ознак із необроблених даних, які є особливо релевантними для моделі. В обробці зображень це можуть бути краї або певні кольорові візерунки, тоді як в обробці тексту вилучаються відповідні ключові слова або структури речень. Попередня обробка має вирішальне значення для підвищення ефективності та точності процесу навчання ШІ.

3. Модель 🧩

Модель є ядром будь-якого штучного інтелекту. Тут дані аналізуються та обробляються на основі алгоритмів та математичних розрахунків. Модель може існувати в різних формах. Однією з найвідоміших моделей є нейронна мережа, яка базується на роботі людського мозку.

Нейронні мережі складаються з кількох шарів штучних нейронів, які обробляють та передають інформацію. Кожен шар бере вихідні дані попереднього шару та обробляє їх далі. Процес навчання нейронної мережі включає коригування ваг зв'язків між цими нейронами, щоб мережа могла робити все точніші прогнози або класифікації. Це коригування досягається за допомогою навчання, під час якого мережа отримує доступ до великих обсягів даних-прикладів та ітеративно покращує свої внутрішні параметри (ваги).

Окрім нейронних мереж, у моделях штучного інтелекту використовується багато інших алгоритмів. До них належать дерева рішень, випадкові ліси, методи опорних векторів та багато інших. Вибір алгоритму залежить від конкретного завдання та доступних даних.

4. Модельний прогноз 🔍

Після того, як модель навчена на даних, вона може робити прогнози. Цей крок називається прогнозуванням моделі. Штучний інтелект отримує вхідні дані та, на основі вивчених шаблонів, повертає вихідні дані, тобто прогноз або рішення.

Це передбачення може приймати різні форми. Наприклад, у моделі класифікації зображень штучний інтелект може передбачити, який об'єкт зображено на зображенні. У мовній моделі він може передбачити, яке слово буде наступним у реченні. У фінансових прогнозах штучний інтелект може передбачити, як працюватиме фондовий ринок.

Важливо наголосити, що точність прогнозів значною мірою залежить від якості навчальних даних та архітектури моделі. Модель, навчена на недостатніх або упереджених даних, з високою ймовірністю робитиме неправильні прогнози.

5. Зворотній зв'язок та навчання (необов'язково) ♻️

Ще одним важливим аспектом роботи ШІ є механізм зворотного зв'язку. Тут модель регулярно перевіряється та додатково оптимізується. Цей процес відбувається або під час навчання, або після прогнозування моделі.

Якщо модель робить неправильні прогнози, вона може навчитися за допомогою зворотного зв'язку розпізнавати ці помилки та відповідно коригувати свої внутрішні параметри. Це робиться шляхом порівняння прогнозів моделі з фактичними результатами (наприклад, з відомими даними, для яких вже існують правильні відповіді). Типовим методом у цьому контексті є так зване навчання з учителем, у якому ШІ навчається на прикладах даних, які вже містять правильні відповіді.

Поширеним методом зворотного зв'язку є алгоритм зворотного поширення, який використовується в нейронних мережах. Тут помилки, допущені моделлю, поширюються назад по мережі для коригування ваг нейронних зв'язків. Таким чином, модель навчається на своїх помилках і стає все точнішою у своїх прогнозах.

Роль тренувань 🏋️‍♂️

Навчання ШІ – це ітеративний процес. Чим більше даних бачить модель і чим частіше вона навчається на цих даних, тим точнішими стають її прогнози. Однак є обмеження: перенавчена модель може мати так звані проблеми «перенавчання». Це означає, що вона так добре запам'ятовує навчальні дані, що дає гірші результати на нових, невідомих даних. Тому важливо навчати модель таким чином, щоб вона узагальнювала, тобто могла також робити хороші прогнози на нових даних.

Окрім звичайного навчання, існують також методи, такі як трансферне навчання. Тут модель, яка вже була навчена на великому наборі даних, використовується для нового, аналогічного завдання. Це економить час і обчислювальні потужності, оскільки модель не потрібно навчати повністю з нуля.

Використовуйте свої сильні сторони по максимуму 🚀

Робота штучного інтелекту (ШІ) базується на складній взаємодії різних кроків. Від введення даних та попередньої обробки до навчання моделей, прогнозування та зворотного зв'язку, багато факторів впливають на точність та ефективність ШІ. Добре навчений ШІ може запропонувати величезні переваги в багатьох сферах життя — від автоматизації простих завдань до вирішення складних проблем. Однак, не менш важливо розуміти обмеження та потенційні пастки ШІ, щоб найкраще використовувати його сильні сторони.

🤖📊 Процес навчання ШІ: захоплення, зв'язування та зберігання

🌟 Збирати та готувати дані

Першим кроком у процесі навчання ШІ є збір та підготовка даних. Ці дані можуть надходити з різних джерел, таких як бази даних, датчики, тексти чи зображення.

🌟 Дані про взаємозв'язки (нейронна мережа)

Зібрані дані пов'язані між собою в нейронну мережу. Кожен пакет даних представлений зв'язками в мережі "нейронів" (вузлів). Простий приклад з використанням міста Штутгарт може виглядати так:

a) Штутгарт — місто в Баден-Вюртемберзі
b) Баден-Вюртемберг — федеральна земля Німеччини
c) Штутгарт — місто в Німеччині
d) Населення Штутгарта у 2023 році становило 633 484 особи
e) Бад-Каннштатт — район Штутгарта
f) Бад-Каннштатт був заснований римлянами
g) Штутгарт — столиця федеральної землі Баден-Вюртемберг

Залежно від розміру обсягу даних, параметри для потенційних виходів генеруються за допомогою моделі штучного інтелекту. Наприклад, GPT-3 має приблизно 175 мільярдів параметрів!

🌟 Збереження та налаштування (навчання)

Дані подаються в нейронну мережу. Вони проходять через модель штучного інтелекту та обробляються через з'єднання (подібно до синапсів). Ваги (параметри) між нейронами коригуються для навчання моделі або виконання завдання.

На відміну від традиційних методів зберігання, таких як прямий доступ, індексований доступ, послідовне або пакетне зберігання, нейронні мережі зберігають дані нетрадиційним способом. «Дані» зберігаються у вагах та зміщеннях зв'язків між нейронами.

Фактичне «зберігання» інформації в нейронній мережі відбувається шляхом коригування вагових коефіцієнтів зв'язків між нейронами. Модель штучного інтелекту «навчається», постійно коригуючи ці ваги та зміщення на основі вхідних даних та визначеного алгоритму навчання. Це безперервний процес, у якому модель може робити точніші прогнози завдяки багаторазовим коригуванням.

Модель штучного інтелекту можна розглядати як різновид програмування, оскільки вона створюється за допомогою визначених алгоритмів та математичних розрахунків, а коригування її параметрів (ваг) постійно вдосконалюється для отримання точних прогнозів. Це безперервний процес.

Зміщення – це додаткові параметри в нейронних мережах, які додаються до зважених вхідних значень нейрона. Вони дозволяють зважувати параметри (важливі, менш важливі тощо), роблячи ШІ більш гнучким і точним.

Нейронні мережі можуть не лише зберігати окремі факти, але й розпізнавати зв'язки між даними за допомогою розпізнавання образів. Приклад зі Штутгартом ілюструє, як знання можуть бути передані в нейронну мережу, але нейронні мережі навчаються не через явні знання (як у цьому простому прикладі), а радше через аналіз шаблонів даних. Тому нейронні мережі можуть не лише зберігати окремі факти, але й вивчати ваги та зв'язки між вхідними даними.

Цей процес забезпечує зрозуміле знайомство з тим, як працює штучний інтелект, і зокрема нейронні мережі, без заглиблення в технічні деталі. Він демонструє, що інформація зберігається в нейронних мережах не так, як у звичайних базах даних, а шляхом налаштування зв'язків (ваг) всередині мережі.

🏋️‍♂️ Навчання штучного інтелекту, особливо моделі машинного навчання, включає кілька кроків. Навчання ШІ базується на постійній оптимізації параметрів моделі за допомогою зворотного зв'язку та коригування, доки модель не почне найкраще працювати з наданими даними. Ось детальне пояснення того, як працює цей процес:

1. 📊 Зберіть та підготуйте дані

Дані є основою навчання ШІ. Зазвичай вони складаються з тисяч або мільйонів прикладів, які система має аналізувати. Прикладами є зображення, текст або дані часових рядів.

Дані необхідно очистити та нормалізувати, щоб уникнути непотрібних джерел помилок. Часто дані перетворюються на ознаки, що містять відповідну інформацію.

2. 🔍 Визначте модель

Модель – це математична функція, яка описує зв'язки в даних. У нейронних мережах, які часто використовуються для штучного інтелекту, модель складається з кількох шарів нейронів, пов'язаних між собою.

Кожен нейрон виконує математичну операцію для обробки вхідних даних, а потім передає сигнал наступному нейрону.

3. 🔄 Ініціалізуйте ваги

Зв'язки між нейронами мають вагові коефіцієнти, які спочатку встановлюються випадковим чином. Ці вагові коефіцієнти визначають, наскільки сильно нейрон реагує на сигнал.

Мета навчання полягає в тому, щоб налаштувати ці ваги, щоб модель робила кращі прогнози.

4. ➡️ Пряме поширення

Під час прямого проходження вхідні дані обробляються моделлю для отримання прогнозу.

Кожен шар обробляє дані та передає їх наступному шару, поки останній шар не надасть результат.

5. ⚖️ Обчисліть функцію втрат

Функція втрат вимірює, наскільки добре прогнози моделі порівнюються з фактичними значеннями (мітками). Загальним показником є ​​похибка між прогнозованою та фактичною реакцією.

Чим більші втрати, тим гірший прогноз моделі.

6. 🔙 Зворотне поширення

У зворотній ітерації помилка простежується від виходу моделі до попередніх шарів.

Похибка перерозподіляється на ваги з'єднань, і модель коригує ваги так, щоб помилки стали меншими.

Це робиться за допомогою градієнтного спуску: обчислюється вектор градієнта, який вказує, як слід змінити ваги, щоб мінімізувати похибку.

7. 🔧 Оновлення ваг

Після розрахунку похибки ваги з'єднань оновлюються з невеликим коригуванням на основі швидкості навчання.

Швидкість навчання визначає, наскільки змінюються ваги на кожному кроці. Занадто великі зміни можуть зробити модель нестабільною, тоді як занадто малі зміни призводять до повільного процесу навчання.

8. 🔁 Повторення (Епохи)

Цей процес прямого проходження, розрахунку помилки та оновлення ваги повторюється, часто протягом кількох епох (проходить через весь набір даних), доки модель не досягне прийнятної точності.

З кожною епохою модель дізнається трохи більше та додатково коригує свої ваги.

9. 📉 Перевірка та тестування

Після навчання моделі її тестують на перевіреному наборі даних, щоб перевірити, наскільки добре вона узагальнює. Це гарантує, що вона не лише «запам'ятала» навчальні дані, але й робить хороші прогнози на невідомих даних.

Тестові дані допомагають виміряти кінцеву продуктивність моделі перед її використанням на практиці.

10. 🚀 Оптимізація

Подальші кроки для покращення моделі включають налаштування гіперпараметрів (наприклад, коригування швидкості навчання або структури мережі), регуляризацію (щоб уникнути перенавчання) або збільшення обсягу даних.

Так звана «чорна скринька» штучного інтелекту (ШІ) являє собою значну та нагальну проблему. Навіть експерти часто стикаються з труднощами, повним розумінням того, як системи ШІ приймають рішення. Ця відсутність прозорості може спричинити значні проблеми, особливо в таких критично важливих сферах, як економіка, політика та медицина. Лікар або спеціаліст, який покладається на систему ШІ для діагностики та рекомендацій щодо лікування, повинен бути впевнений у прийнятих рішеннях. Однак, якщо процес прийняття рішень ШІ недостатньо прозорий, виникає невизначеність, що потенційно призводить до відсутності довіри, і це в ситуаціях, коли на карту можуть бути поставлені людські життя.

Детальніше про це тут:

• Загадка штучного інтелекту: Виклик чорної скриньки

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus