AI гэж юу вэ?

AI хаа сайгүй гарч ирдэг - таны утсан дээр, таны ирсэн имэйл хайрцагт, газрын зураг руу нугалах, бичихийг хүссэн имэйлээ боловсруулах. Гэхдээ AI гэж юу вэ ? Богино хувилбар: Энэ нь хэв маягийг таних, таамаглах, хэл, дүрс үүсгэх зэрэг хүний ​​оюун ухаантай холбоотой ажлуудыг компьютерт гүйцэтгэх боломжийг олгодог багц техник юм. Энэ бол гар урлалын маркетинг биш юм. Энэ бол математик, өгөгдөл, туршилт, алдаа ихтэй үндэслэлтэй талбар юм. Эрх бүхий лавлагаа нь хиймэл оюун ухааныг бидний ухаалаг гэж үздэг арга замаар сурч, бодож, зорилгодоо хүрэхийн тулд ажиллах боломжтой систем гэж тодорхойлдог. [1]

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Нээлттэй эхийн AI гэж юу вэ?
Нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухаан, ашиг тус, лицензийн загвар, олон нийтийн хамтын ажиллагааг ойлгох.

🔗 AI дахь мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний үндэс, архитектурын төрөл, сургалт, нийтлэг хэрэглээг сур.

🔗 AI дахь компьютерийн хараа гэж юу вэ?
Машинууд зураг, үндсэн даалгавар, өгөгдлийн багц болон програмуудыг хэрхэн тайлбарлаж байгааг хараарай.

🔗 Бэлгэдлийн хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ?
Симболын үндэслэл, мэдлэгийн график, дүрэм, эрлийз мэдрэлийн симболын системийг судлах.

AI гэж юу вэ: хурдан хувилбар 🧠➡️💻

AI бол программ хангамжид ухаалаг зан төлөвийг ойртуулах боломжийг олгодог аргуудын багц юм. Дүрэм болгоныг кодлохын оронд бид сургаж , шинэ нөхцөл байдалд нэгтгэн дүгнэдэг - зураг таних, ярианаас текст рүү шилжүүлэх, маршрутын төлөвлөлт, кодын туслах, уургийн бүтцийг урьдчилан таамаглах гэх мэт. Хэрэв та тэмдэглэлээ оновчтой тодорхойлохыг хүсч байвал: компьютерийн системүүд сэтгэх, утга учрыг олох, өгөгдлөөс суралцах зэрэг хүний ​​оюуны үйл явцтай холбоотой ажлуудыг гүйцэтгэдэг гэж бодоорой. [1]

Хиймэл оюун ухааныг зорилгод чиглэсэн систем нь үнэлгээ, хяналтын гогцоог бодож эхлэхэд хэрэг болохуйц оюун санааны загвар юм. [1]

Хиймэл оюун ухаан юунд ашигтай вэ✅

Яагаад уламжлалт дүрмийн оронд хиймэл оюун ухаанд ханддаг вэ?

• Загварын хүч - загварууд үдийн хоолны өмнө хүмүүсийн алддаг асар том өгөгдлийн багц дээрх нарийн хамаарлыг илрүүлдэг.

• Дасан зохицох - илүү их өгөгдөлтэй бол бүх кодыг дахин бичихгүйгээр гүйцэтгэл сайжирна.

• Хэмжээгээр хурд - нэг удаа сургагдсан загварууд стресс ихтэй үед ч хурдан бөгөөд тогтвортой ажилладаг.

• Генератив - орчин үеийн системүүд зөвхөн зүйлийг ангилахаас гадна текст, зураг, код, тэр ч байтугай нэр дэвшигч молекулуудыг гаргаж чаддаг.

• Магадлалын сэтгэлгээ - тэд хэврэг ойгоос илүү тодорхой бус байдлыг илүү эелдэг байдлаар зохицуулдаг.

• Хэрэгсэл ашиглах хэрэгслүүд - та загваруудыг тооцоолуур, мэдээллийн санд холбох эсвэл найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд хайлт хийх боломжтой.

• Хэрэв энэ нь сайн биш бол - хэвийх, хий үзэгдэл, хуучирсан сургалтын өгөгдөл, хувийн нууцлалын эрсдэл. Бид тэнд очно.

Шударгаар хэлье: заримдаа хиймэл оюун ухаан нь оюун ухаанд зориулсан унадаг дугуй мэт санагддаг, заримдаа хайрган дээрх унадаг дугуй шиг санагддаг. Аль аль нь үнэн байж болно.

AI хэрхэн ажилладаг, хүний ​​хурдаар 🔧

Ихэнх орчин үеийн AI системүүд:

1. Өгөгдөл - хэл, зураг, товшилт, мэдрэгчийн уншилтын жишээ.

2. Зорилго - "сайн" гэж юу болохыг хэлдэг алдагдлын функц.

3. Алгоритмууд - энэ алдагдлыг багасгахын тулд загварыг түлхэх сургалтын журам.

4. Үнэлгээ - тестийн багц, хэмжүүр, эрүүл мэндийн үзлэг.

5. Байрлуулалт - хяналт, аюулгүй байдал, хашлага бүхий загварт үйлчлэх.

Хоёр өргөн уламжлал:

• Симбол буюу логик дээр суурилсан AI - тодорхой дүрэм, мэдлэгийн график, хайлт. Албан ёсны үндэслэл, хязгаарлалт хийхэд тохиромжтой.

• Статистик эсвэл суралцахад суурилсан AI - өгөгдлөөс суралцдаг загварууд. Эндээс л гүн гүнзгий суралцаж, сүүлийн үеийн шуугиан дэгдээж байна. Өргөн иш татсан тойм нь давхаргат дүрслэлээс оновчлол, ерөнхийлөлт хүртэлх нутаг дэвсгэрийг зурагладаг. [2]

Сургалтанд суурилсан хиймэл оюун ухаанд хэд хэдэн тулгуур чухал байдаг:

• Хяналттай суралцах - шошготой жишээнүүдээс суралц.

• Хяналтгүй, өөрөө хянадаг - шошгогүй өгөгдлөөс бүтцийг сур.

• Бататгах сургалт - туршилт, санал хүсэлтээр суралц.

• Генератив загварчлал - бодит харагдах шинэ дээж гаргаж сур.

Таны өдөр бүр сонсох хоёр генсек гэр бүл:

• Transformers - ихэнх том хэлний загваруудын ард байдаг архитектур. Энэ нь токен бүрийг бусадтай холбоход анхаарлаа Хэрэв та "өөртөө анхаарал хандуулах" гэж сонссон бол энэ нь гол заль мэх юм. [3]

• Тархалтын загварууд - тэд санамсаргүй чимээ шуугианаас тод дүрс эсвэл аудио руу шилжиж, шуугиантай үйл явцыг эргүүлж сурдаг. Энэ нь аажмаар, болгоомжтой, гэхдээ тооцоолол бүхий тавцанг тайлахтай адил юм; суурь ажил хэрхэн үр дүнтэй сургаж, дээж авахыг харуулсан. [5]

Хэрэв зүйрлэл нь сунасан мэт санагдаж байвал энэ нь шударга юм - AI бол хөдөлж буй зорилт юм. Дууны дунд хөгжим өөрчлөгдөж байхад бид бүгд бүжиг сурч байна.

Та хиймэл оюун ухаантай өдөр бүр уулздаг газар 📱🗺️📧

• Хайлт ба зөвлөмж - илэрц, хангамж, видео зэрэглэл.

• Имэйл, баримт бичиг - автоматаар бөглөх, нэгтгэн дүгнэх, чанарын шалгалт.

• Камер ба аудио - дуу чимээ, HDR, транскрипт.

• Навигаци - замын хөдөлгөөний урьдчилсан мэдээ, маршрутын төлөвлөлт.

• Дэмжлэг ба үйлчилгээ - хариуг шалгадаг чат агентууд.

• Кодлох - санал, рефактор, тест.

• Эрүүл мэнд, шинжлэх ухаан - триаж, дүрслэлийг дэмжих, бүтцийг урьдчилан таамаглах. (Эмнэлзүйн нөхцөл байдлыг аюулгүй байдлын хувьд чухал гэж үзэх; хүний ​​хяналт, баримтжуулсан хязгаарлалтыг ашиглах.) [2]

Бяцхан анекдот: бүтээгдэхүүний баг хэлний загвараас өмнө дахин сэргээх алхамыг A/B-турших боломжтой; Загвар нь таамаглахаас илүү шинэ, даалгаврын контекст дээр тулгуурладаг тул алдааны түвшин ихэвчлэн буурдаг. (Арга: хэмжигдэхүүнийг урд нь тодорхойлж, хүлээгдэж буй багцыг хөтөлж, ижил төстэй сануулгыг харьцуул.)

Хүч чадал, хязгаар, дунд зэргийн эмх замбараагүй байдал ⚖️

Хүч чадал

• Том, эмх замбараагүй мэдээллийн багцыг ач ивээлтэйгээр зохицуулдаг.

• Ижил үндсэн машин ашиглан даалгавруудыг хуваарилах.

• Бидний гараар бүтээгээгүй далд бүтцийг сурдаг. [2]

Хязгаарлалт

• Галлюцинация - загварууд нь үнэмшилтэй сонсогдож байгаа боловч буруу гаралт үүсгэж болно.

• Хязгаарлалт - сургалтын өгөгдөл нь системүүд дараа нь дахин бий болгодог нийгмийн хэвийх үзлийг кодлох боломжтой.

• Бат бөх байдал - захын тохиолдлууд, сөргөлдөөнтэй оролт, түгээлтийн шилжилт нь аливаа зүйлийг эвдэж болно.

• Нууцлал ба аюулгүй байдал - Хэрэв та болгоомжтой байхгүй бол нууц мэдээлэл алдагдаж болзошгүй.

• Тайлбар - яагаад ингэж хэлсэн бэ? Заримдаа тодорхойгүй байдаг нь аудитыг бухимдуулдаг.

Та эмх замбараагүй байдал үүсгэхгүйн тулд эрсдэлийн удирдлага байдаг: NIST AI Эрсдэлийн удирдлагын тогтолцоо нь дизайн, хөгжүүлэлт, ашиглалтын найдвартай байдлыг сайжруулахад чиглэсэн практик, сайн дурын удирдамжаар хангадаг - эрсдэлийг зураглах, тэдгээрийг хэмжих, ашиглалтыг эцэс төгсгөлд нь удирдах зэрэг болно. [4]

Замын дүрэм: аюулгүй байдал, засаглал, хариуцлага 🛡️

Зохицуулалт, зааварчилгаа нь дараах практикт нийцэж байна:

• Эрсдэлд суурилсан хандлага - өндөр эрсдэлтэй хэрэглээ нь илүү хатуу шаардлага тавьдаг; баримтжуулалт, өгөгдлийн засаглал, осолтой холбоотой асуудал. Олон нийтийн тогтолцоо нь ил тод байдал, хүний ​​хяналт, байнгын хяналтыг чухалчилдаг. [4]

• Салбарын нюанс - аюулгүй байдлын чухал салбарууд (эрүүл мэнд гэх мэт) нь хүн төрөлхтний хяналт, нарийн үнэлгээг шаарддаг; Ерөнхий зориулалтын багаж хэрэгсэл нь тодорхой зорилго, хязгаарлалтын баримт бичгүүдээс ашиг тустай хэвээр байна. [2]

Энэ нь инновацийг боомилох тухай биш юм; Энэ нь таны бүтээгдэхүүнийг номын санд попкорн үйлдвэрлэгч болгохгүй байх тухай юм... Энэ нь тийм ч хөгжилтэй сонсогддог.

Практикт хиймэл оюун ухааны төрлүүд, жишээнүүдийн хамт 🧰

• Ойлголт - алсын хараа, яриа, мэдрэгчийг нэгтгэх.

• Хэл - чат, орчуулга, нэгтгэн дүгнэх, задлах.

• Урьдчилан таамаглах - эрэлтийн таамаглал, эрсдэлийн оноо, гажиг илрүүлэх.

• Төлөвлөлт ба хяналт - робот техник, логистик.

• Үүсгэх - зураг, аудио, видео, код, бүтэцлэгдсэн өгөгдөл.

Бүрээсний доор математик нь шугаман алгебр, магадлал, оновчлол, тооцооллын стек дээр тулгуурладаг бөгөөд энэ нь бүх зүйлийг шуугиулдаг. Гүнзгий сургалтын үндэс суурийг илүү гүнзгий судлахын тулд каноник тоймыг үзнэ үү. [2]

Харьцуулалтын хүснэгт: алдартай хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг нэг дороос харах 🧪

(Зориулалтын хувьд бага зэрэг төгс бус. Үнэ өөрчлөгддөг. Таны миль өөр өөр байх болно.)

AI системийг мэргэжлийн хүн шиг хэрхэн үнэлэх вэ 🧪🔍

1. Ажлын байрыг тодорхойл - нэг өгүүлбэрт даалгаврын мэдэгдэл.

2. Нарийвчлал, хоцрогдол, зардал, аюулгүй байдлын өдөөгч зэрэг хэмжигдэхүүнүүдийг сонгоно уу

3. Туршилтын багц хийх - төлөөлөх, олон талт, удаан үргэлжлэх.

4. Алдаа гарах горимуудыг шалгана уу - систем татгалзах эсвэл өсгөх ёстой оролтууд.

5. Хязгаарлагдмал байдлыг шалгах - хүн ам зүйн зүсмэлүүд болон боломжтой үед мэдрэмтгий шинж чанарууд.

6. Human in loop - тухайн хүн хэзээ хянах ёстойг зааж өгнө.

7. Бүртгэл ба хяналт - шилжилтийг илрүүлэх, ослын хариу үйлдэл, буцаалт.

8. Баримт бичиг - өгөгдлийн эх сурвалж, хязгаарлалт, зориулалт, улаан туг. NIST AI RMF нь танд энэ талаар хуваалцсан хэл, үйл явцыг өгдөг. [4]

Миний байнга сонсдог нийтлэг буруу ойлголтууд 🙃

• "Зүгээр л хуулбарлаж байна." Сургалт нь статистикийн бүтцийг сурдаг; Generation нь тухайн бүтцэд нийцсэн шинэ гарцуудыг бүрдүүлдэг. Энэ нь шинэлэг эсвэл буруу байж болох ч хуулж буулгахгүй. [2]

• "AI бол хүн шиг ойлгодог." Энэ нь загварчилдаг . Заримдаа энэ нь ойлголцсон мэт санагддаг; заримдаа энэ нь өөртөө итгэлтэй бүдгэрч байдаг. [2]

• "Том нь үргэлж дээр." Хэмжээ нь тусалдаг боловч өгөгдлийн чанар, зэрэгцүүлэлт, хайлт нь ихэвчлэн илүү чухал байдаг. [2][3]

• "Тэднийг бүгдийг нь удирдах нэг хиймэл оюун ухаан." Бодит стек нь олон загвартай: баримт хайх, текст үүсгэх, төхөөрөмж дээрх жижиг хурдан загварууд, мөн сонгодог хайлт.

Бага зэрэг гүнзгий харвал: Трансформатор ба тархалт, нэг минутын дотор ⏱️

• Трансформаторууд юунд анхаарлаа төвлөрүүлэхээ шийдэхийн тулд токенуудын хоорондох анхаарлын оноог тооцоолдог. Давхаргыг давхарлах нь урт хугацааны хамаарлыг тодорхой давталтгүйгээр барьж, хэлний даалгаврууд дээр өндөр параллелизм, сайн гүйцэтгэлийг идэвхжүүлдэг. Энэхүү архитектур нь ихэнх орчин үеийн хэлний системийг үндэслэдэг. [3]

• Тархалтын загварууд нь манантай толин тусгалыг царай гартал өнгөлөх гэх мэт дуу чимээг алхам алхмаар арилгаж сурдаг. Сургалт, түүвэрлэлтийн үндсэн санаанууд нь зураг үүсгэх үсрэнгүй хөгжлийг нээсэн бөгөөд одоо аудио, видеог хүртэл өргөжүүлжээ. [5]

Та хадгалах боломжтой бичил тайлбар толь 📚

• Загвар - оролтыг гаралттай харьцуулахын тулд бид сургадаг параметржүүлсэн функц.

• Сургалт - жишээн дээр алдагдлыг багасгахын тулд параметрүүдийг оновчтой болгох.

• Overfitting - сургалтын өгөгдөл дээр маш сайн ажиллаж байна.

• Галлюцинация - чөлөөтэй боловч үнэн хэрэгтээ буруу гаралт.

• RAG - шинэ эх сурвалжаас лавлагаа авдаг сэргээлттэй үе.

• Зохицуулах - заавар, хэм хэмжээг дагаж мөрдөх зан үйлийг төлөвшүүлэх.

• Аюулгүй байдал - амьдралын мөчлөгийн туршид хортой үр дагавраас урьдчилан сэргийлэх, эрсдлийг удирдах.

• Дүгнэлт - урьдчилан таамаглахын тулд бэлтгэгдсэн загварыг ашиглах.

• Хоцролт - оролтоос хариулт хүртэлх хугацаа.

• Хамгаалалтын хашлага - загварыг тойрсон бодлого, шүүлтүүр, хяналт.

Хэт удаан, уншаагүй - Эцсийн тайлбар 🌯

AI гэж юу вэ? Компьютерт өгөгдлөөс суралцаж, зорилгодоо хүрэхийн тулд ухаалгаар ажиллах боломжийг олгодог техникүүдийн цуглуулга. Орчин үеийн долгион нь гүнзгий суралцахад чиглэгддэг - ялангуяа хэл ярианы трансформаторууд, хэвлэл мэдээллийн хэрэгслийн тархалт. Бодлоготой ашигласнаар хиймэл оюун ухаан нь хэв маягийг таньж, бүтээлч, аналитик ажлыг хурдасгаж, шинжлэх ухааны шинэ үүд хаалгыг нээж өгдөг. Анхаарал болгоомжгүй ашиглавал итгэлийг төөрөгдүүлж, үгүйсгэж, үгүй ​​хийж болно. Аз жаргалтай зам нь хүчирхэг инженерчлэлийг засаглал, хэмжилт, даруу байдлын мэдрэмжтэй хослуулсан. Энэ тэнцвэрт байдал нь зүгээр л боломжгүй зүйл биш бөгөөд үүнийг зөв тогтолцоо, дүрмийн дагуу зааж, туршиж үзэх, хадгалах боломжтой. [2][3][4][5]

Лавлагаа

[1] Britannica нэвтэрхий толь - Хиймэл оюун ухаан (AI) : дэлгэрэнгүй унших
[2] Байгаль - "Гүн суралцах" (ЛеКун, Бенгио, Хинтон) : дэлгэрэнгүй [
3] arXiv - “Анхаарал л танд хэрэгтэй” (Васвани нар.) : Дэлгэрэнгүй унших
[4] : RiskivDere дэлгэрэнгүй
] Diffusion Probabilistic Models” (Ho et al.) : дэлгэрэнгүй

Албан ёсны AI Assistant дэлгүүрээс хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааныг олоорой

Бидний тухай