Александр Чесалов – Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux. Учебное пособие для школьников старших классов и студентов первых курсов вузов (страница 3)
Автор более двадцати книг по информационным технологиям, включая: «Моя цифровая реальность»; «Цифровая трансформация»; «Цифровая экосистема Института омбудсмена: концепция, технологии, практика»; «Как создать центр искусственного интеллекта за 100 дней», «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов», «Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0», и многих других. Опубликовал научно-исследовательскую работу (монографию) на тему «Методология построения распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных» в двух томах.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Знакомство с невероятным миром генеративного искусственного интеллекта мы должны начать с самого простого и важного – с определения, что же такое «искусственный интеллект».
Термин искусственный интеллект (англ. Artificial Intelligence, AI) появился уже очень давно. Впервые он был введен ученым и изобретателем Джоном Маккарти в 1956 году6, 7.
На сегодняшний день ученые, инженеры, маркетологи, программисты и другие специалисты из разных областей экономики используют совершенно разные определения термина «искусственный интеллект». Это связано, прежде всего, с тем, что искусственный интеллект широко применяется в различных сферах человеческой деятельности в различных отраслях экономики. Например, искусственный интеллект используют в образовании, медицине, государственном управлении, финансах, промышленности, автомобилестроении, космонавтике и многих других направлениях. В каждом из этих направлений есть свои уникальные особенности его развития или специализация его применения8.
Так что же такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) – это прежде всего компьютерная программа, написанная человеком (программистом, инженером, ученым или другим специалистом), которая чаще всего имитирует поведение или умственную деятельность человека или какого-либо другого живого существа, живущего на нашей планете.
Наличие и само существование искусственного интеллекта неразрывно и тесно связано с компьютерами, новыми информационными, вычислительными, сетевыми и другими технологиями.
В том случае, когда для обеспечения работы искусственного интеллекта требуются большие вычислительные мощности современных суперкомпьютеров и набор различных вспомогательных программных продуктов, о нем говорят как о сочетании технических и технологических решений, основная задача которых заключается в обеспечении высокого уровня «интеллекта» такой системы.
Изначально искусственный интеллект обучают на различных видах данных. Этот процесс обучения называется машинным обучением (Machine Learning), а данные называют «большими данными» (Big Data).
Машинное обучение (Machine Learning, ML) – это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Также под машинным обучением понимают технологии автоматического обучения алгоритмов искусственного интеллекта распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования. Также машинное обучение определяют как одно из направлений (подмножеств) искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство интеллектуальных компьютерных систем – самообучение на основе анализа и обработки больших разнородных данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще искусственному интеллекту найти закономерности и тем точнее будет получаемый результат9, 10, 11, 12.
Глубокое обучение (Deep Learning) – это разновидность машинного обучения на основе многослойных искусственных нейронных сетей, а также набор алгоритмов и методов машинного обучения на основе различных видов представления данных. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым. Использование в глубоком обучении рекуррентных нейронных сетей позволяет эффективно решать задачи в областях компьютерного зрения, распознавания речи, обработки текстов на естественном языке, машинного перевода, биоинформатики и др.13.
Большие данные (Big Data) – это термин для наборов цифровых данных. Большой размер данных и их сложность требует значительных вычислительных мощностей компьютеров и специальных программных инструментов для их анализа и представления. К большим данным относят массивы числовых данных, изображения, аудио- и видеофайлы. Существуют структурированные и неструктурированные данные14.
Сегодня ученые и инженеры, совершенствуя различные технологии, стремятся создать самообучаемые и автономные системы искусственного интеллекта, которые должны по своим возможностям приблизиться к интеллектуальным и функциональным возможностям человека.
С точки зрения ученых, искусственный интеллект – это компьютерная система, основанная на комплексе научных и инженерных знаний, а также технологий создания интеллектуальных машин, программ, сервисов и приложений, имитирующая мыслительные процессы человека или живых существ, способная с определенной степенью автономности воспринимать информацию, обучаться и принимать решения на основе анализа больших массивов данных15, 16.
С точки зрения инженеров-программистов, искусственный интеллект – это область информатики, объединяющая вычислительные технологии с надежными наборами данных, в рамках которой разрабатываются компьютерные программы для выполнения задач, способных имитировать человеческий интеллект – обнаруживать смысл, обобщать и делать выводы, выявлять взаимосвязи и обучаться с учетом накопленного опыта17, 18, 19.
Технологии искусственного интеллекта – это технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта20.
Определение термина «искусственный интеллект» неразрывно связано с определением «система искусственного интеллекта».
Система искусственного интеллекта – это компьютерная программа, которая представляет собой реализацию новых технологий обработки информации с целью поиска, анализа и синтеза данных из окружающего нас мира для получения о нем новых знаний и решения на их основе различных жизненно важных задач. Система искусственного интеллекта включает в себя модели и алгоритмы, обеспечивающие ее способность обучения и представления (визуализации) новых данных в виде текста, чисел, аудио, видео или изображений21.
Нужно отметить, что классификаций систем искусственного интеллекта достаточно много. Чаще всего используют следующую классификацию:
На сегодняшний день искусственный интеллект объединяет в себе сочетание машинного обучения (глубокое обучение и обучение с подкреплением), машинного мышления (планирование, составление графиков, представление знаний, поиск и оптимизацию), вычислительные технологии и суперкомпьютеры, а также робототехнику (контроль, восприятие, датчики и исполнительные механизмы, а также интеграцию всех других технологий в киберфизические системы)22.
Узкий искусственный интеллект (Artificial Narrow Intelligence, ANI) – это искусственный интеллект, обученный и умеющий выполнять эффективно только определенные узкоспециализированные задачи. Слабый искусственный интеллект является самым распространенным вариантом применения технологий искусственного интеллекта, к которым, прежде всего, относят так называемое «машинное обучение» и «глубокое машинное обучение»23.
Современные системы узкого искусственного интеллекта запрограммированы на выполнение одной комплексной задачи за раз, извлекая информацию из определенного набора данных. Вся их работа чаще всего сводится к постоянному выполнению однотипных задач с целью получения наилучшего результата в узкой области деятельности24, 25.
К слабому искусственному интеллекту относят: системы распознавания изображений и лиц, чат-боты, разговорных помощников, беспилотные автомобили, рекомендательные и аналитические информационные системы и так далее.
Всем нам знакомые Яндекс Алиса, Apple Siri, Amazon Alexa или суперкомпьютер IBM Watson относятся также, как это ни странно, к узкому или слабому искусственному интеллекту.
Все версии программы ChatGPT, созданной компанией OpenAI, которая способна писать не только посты в интернете, но и создавать собственные литературные произведения, также относятся к узкому искусственному интеллекту.
Программа Stable Diffusion WebUI Forge, которую мы изучаем в этой книге, является системой слабого и узкоспециализированного искусственного интеллекта. Перед этой системой мы ставим задачу – создать для нас новое уникальное изображение из нашего описания или из другого изображения, и Stable Diffusion WebUI Forge решает эту задачу.
Так почему все-таки искусственный интеллект называют слабым?
Слабый искусственный интеллект, каким бы он ни казался «умным» или «сильным», на сегодняшний день не может сравниться с возможностями и потенциалом человеческого интеллекта. Он не обладает волей и не способен на творчество. Слабый искусственный интеллект не способен функционировать самостоятельно, не способен к самообслуживанию, саморазвитию, самосовершенствованию, размножению и к взаимодействию с другими системами искусственного интеллекта, как это делают люди.