Иван Шевцов – ИИ — это не магия. Как за вечер начать понимать нейросети (страница 2)
Любой живой человек, даже троечник, улыбнётся и скажет: «Одинаково, килограмм он и есть килограмм».
А нейросеть (особенно старые версии) может начать выдавать что-то вроде:
Она не знает, что такое «тяжесть» в физическом смысле. Она знает только, как это слово пишется и с какими словами оно соседствует.
Так что когда ты в следующий раз будешь восхищаться ответом нейросети, помни: ты восхищаешься не мыслью, а безупречной работой лингвистического зеркала. Оно отражает нас самих, наши тексты, нашу культуру. И от этого оно не становится менее полезным. Просто его нужно правильно называть.
2.3. Что ИИ умеет делать хуже человека?
Разобравшись, что ИИ — это не мыслитель, мы можем спокойно поговорить о его слабых местах. Их много, и знание этих слабостей — твоя суперсила. Это то, что позволит тебе не бояться конкуренции с машиной, а использовать её как инструмент.
1. Понимание контекста и сарказма.
Представь, что ты говоришь другу, глядя на проливной дождь за окном: «Ну и погодка, просто шепчет!»
Друг понимает: ты иронизируешь, погода ужасная, вы оба останетесь дома смотреть кино.
Нейросеть, если ей дать эту фразу без контекста, скорее всего, начнёт генерировать текст про приятную погоду. Она может даже найти синонимы к слову «шепчет» — «навевает романтику», «располагает к прогулкам».
Почему? Потому что ирония и сарказм строятся на несовпадении слов и реальности. У нейросети нет глаз, чтобы увидеть дождь. У неё нет жизненного опыта, чтобы знать: когда человек говорит о погоде с восклицанием «просто шепчет!» в 90% случаев он имеет в виду обратное. Она живёт в мире текстов, где слова «погода шепчет» статистически чаще связаны с чем-то приятным.
Именно поэтому ИИ — плохой собеседник для душевных разговоров, но отличный — для написания черновиков и генерации идей. Он не обидится на твою шутку, он её просто не поймёт.
2. Реальный физический опыт.
Нейросеть может написать стихотворение про то, как мокрый снег тает на тёплой ладони. Это будет красиво и поэтично. Но она никогда не чувствовала этого холода и влаги. Она не знает, что такое «озябшие пальцы» или «горячий чай, согревающий изнутри». Она оперирует словами, за которыми для неё не стоит физических ощущений.
Поэтому ИИ никогда не заменит повара, который пробует соус на соль, или массажиста, который чувствует зажимы в мышцах клиента. Любая профессия, где нужен контакт с материальным миром и интуиция, основанная на ощущениях, останется за человеком.
3. Истинная креативность и «душа».
Вот тут многие спорят. ИИ рисует потрясающие картины, пишет музыку, сочиняет стихи. Разве это не творчество? И да, и нет.
ИИ великолепно комбинирует уже виденное. Он может взять манеру Ван Гога и перенести её на фотографию твоего кота. Это впечатляет. Но он не может создать новое направление в искусстве, рождённое из боли, любви или протеста.
Кубизм Пикассо, дадаизм, русский авангард — всё это выросло из исторического контекста, из войн, революций, из желания сломать старый мир. У ИИ нет мира, который он хочет сломать. У него нет чувства протеста. Он не может однажды проснуться и сказать: «Всё, реализм надоел, буду рисовать квадраты и называть это "Чёрным супрематизмом"».
Он может только повторить этот квадрат, если ты его попросишь. Поэтому ИИ — гениальный ремесленник, но не Творец с большой буквы.
2.4. Что ИИ умеет делать ЛУЧШЕ человека?
Окей, мы выяснили, что ИИ не мыслитель и не творец. Зачем же тогда весь этот шум? А затем, что в своей узкой нише — в обработке гигантских объёмов рутинной информации — он непобедим.
1. Скорость работы с текстом.
Пока ты допиваешь утренний кофе, нейросеть может прочитать «Войну и мир», сделать краткий пересказ по главам, выписать всех персонажей и найти все упоминания слова «небо». У тебя на это ушла бы неделя отпуска. У неё — пара минут. Это не делает её умнее тебя, это делает её быстрее.
2. Поиск иголки в стоге сена данных.
Представь, что тебе нужно найти в архиве суда за 50 лет все дела, где фигурировала фраза «непреднамеренное причинение вреда при использовании самоката». Человек-юрист потратит на это недели монотонной работы. ИИ, если ему дать доступ к оцифрованному архиву, найдёт всё за несколько секунд. И не просто найдёт, а сгруппирует по годам, выделит типичные суммы компенсаций и даже напишет аналитическую справку.
3. Масштабирование рутины.
Вот где ИИ незаменим уже сегодня. Тебе нужно ответить сотне клиентов, что их заказ принят и будет доставлен 15-го числа? Ты можешь написать шаблон, а ИИ персонализирует каждое письмо: «Здравствуйте, Иван! Ваш заказ №12345...», «Здравствуйте, Мария! Ваш заказ №12346...». Он сделает это без ошибок, не устанет и не начнёт к концу списка писать «Здрасьте, как вас там».
Или тебе нужно сделать подборку из 50 картинок для презентации на тему «зелёная энергетика». Ты будешь листать фотостоки час. ИИ сгенерирует 50 уникальных вариантов за минуту.
Понимаешь разницу? ИИ не отнимает у тебя работу, он отнимает у тебя рутину. Всё, что связано с перебором вариантов, поиском по шаблону, структурированием больших данных — это его хлеб. А всё, что связано с уникальным человеческим опытом, эмоциями, интуицией и принятием решений в нестандартной ситуации — остаётся твоим.
Резюме главы.
Давай зафиксируем то, что мы только что разобрали. Это важно, потому что это фундамент всего дальнейшего разговора.
ИИ не мыслит. Он предсказывает слова на основе статистики.
У него нет чувств, желаний и планов. Скайнет пока отменяется.
Он не понимает сарказм и контекст реального мира. С ним нужно говорить прямо, как с очень умным инопланетянином.
Его суперсила — скорость обработки рутины. Он освобождает твоё время для чего-то более важного и человеческого.
В следующем разделе мы заглянем на «кухню» и посмотрим, из чего же сделано это «лингвистическое зеркало». Без формул, обещаю.
Глава 3. Кухня нейросети: Из чего это сделано?
3.1. Нейрон, который ни разу не мозг
Слово «нейросеть» звучит пугающе, согласись. Сразу лезут в голову картинки из учебника биологии: мозг, опутанный проводами, электрические разряды, сложные схемы. На самом деле, от биологического нейрона здесь только название, да и то — с большой натяжкой.
Давай разберёмся, что такое этот «искусственный нейрон», на примере... обычных кухонных весов.
Представь старые механические весы с гирьками. На одну чашу ты кладёшь товар, на другую — гирьки. Если перевесила чаша с гирьками — значит, товар весит меньше. Если перевесил товар — нужно добавить гирек. В какой-то момент наступает равновесие.
Искусственный нейрон — это такие весы с несколькими чашами.
На «чаши» (входы) подаются сигналы. Это могут быть пиксели картинки, слова из предложения или показания датчиков. У каждой чаши есть своя «гирька» — её называют весом. Вес показывает, насколько важен именно этот вход.
Нейрон делает простую вещь: складывает всё, что пришло на входы, с учётом «гирек»-весов, и если сумма переваливает через некий порог — он «срабатывает» и передаёт сигнал дальше.
Вот и всё. Никакой магии, никакого сознания. Просто весы с памятью.
Кухонная аналогия: Ты решаешь, идти ли тебе на улицу. На одну чашу весов ты кладёшь «Светит солнце» (вес +5), на другую — «Надо работать» (вес -7), на третью — «Там друзья зовут» (вес +10). Сумма в голове: 5 - 7 + 10 = +8. Порог для выхода из дома у тебя — 3. +8 больше 3? Да. Значит, ты идёшь гулять. Нейрон «принял решение».
Почему это не мозг? Потому что у настоящего нейрона всё гораздо сложнее: там химия, электричество, взаимодействие с соседями, рост новых связей. А наш искусственный нейрон — это просто математическая функция, готовая считать свои «взвешенные суммы» миллиарды раз в секунду без устали.
3.2. Учитель, который никогда не устает
Теперь мы знаем, что нейрон — это весы с гирьками. Но откуда берутся эти самые «гирьки» (веса)? Кто их расставляет?
Представь, что ты хочешь научить ребёнка отличать кошку от собаки. Ты показываешь ему картинку и говоришь: «Это кошка». Ребёнок смотрит, запоминает уши, хвост, морду. В следующий раз он видит собаку и говорит «кошка». Ты поправляешь: «Нет, это собака, смотри, у неё нос длиннее и уши висят». Ребёнок корректирует свою внутреннюю «модель» кошки и собаки. Через какое-то количество повторений он начинает отличать их почти безошибочно.
Обучение нейросети — это ровно тот же процесс. Только вместо одного ребёнка у нас миллиарды «весов», а вместо мамы с картинками — гигантский датасет (набор примеров) и специальный алгоритм-учитель.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.