Що таке модель штучного інтелекту і як вона працює? [2025]
Штучний інтелект (ШІ) швидко стає необхідністю в сучасному суспільстві, проте кожна галузь використовує його для швидшого інтерпретування наборів даних. Але що саме таке модель ШІ і як вона допомагає вам при прийнятті рішень?
Моделі ШІ скрізь — насправді, 86% лідерів ІТ очікують від генеративного ШІ, наприклад, важливості для їх компанії в найближчому майбутньому. Це дуже корисний інструмент, який імітує людський інтелект для зроблення передбачень та виявлення шаблонів у вхідних даних.
Але це змушує вас задуматися: що таке модель ШІ?
Це питання, на яке ми намагатимемося відповісти в цьому керівництві. Зануртеся, щоб дізнатися, що таке модель ШІ, як вона працює, та деякі з найпопулярніших типів моделей.
Що таке модель ШІ?
Модель ШІ — це комп'ютерна програма, навчена на конкретних алгоритмах, які допомагають їй реплікувати людський інтелект, щоб робити передбачення, виявляти шаблони та приймати рішення.
Подумайте про всіх чат-ботів, які недавно з'явилися в результаті ШІ. Вони використовують різні моделі ШІ для проведення розмов з людьми та відповідей на питання, які користувач вводить у текстове поле.
Усе ж, ви не взаємодієте з моделлю ШІ безпосередньо, насправді вона живить чат-бота та допомагає йому незалежно від прийняття рішень, використовуючи тренувальні дані, які розробники подають до нього.
Мета моделей штучного інтелекту - виконувати конкретні завдання та автоматизувати робочі процеси ухвалення рішень.
Тепер, коли ви знаєте, що таке модель ШІ, давайте обговоримо, в чому відмінність між машинним навчанням та глибоким навчанням.
В чому різниця між ШІ, машинним навчанням та глибоким навчанням?
Штучний інтелект, машинне навчання, глибоке навчання — все це звучить схоже, чи не правда? Неправда! ❌
Є загальним уявленням, що ці інструменти є взаємозамінними, але є невелика різниця між штучним інтелектом та моделлю машинного навчання.
Штучний Інтелект (AI)
Штучний інтелект - це галузь комп'ютерної науки, що фокусується на розробці програмного забезпечення або механізмів, які імітують людський інтелект. AI-програми зазвичай можуть робити всілякі завдання, наприклад, переклад контенту на інші мови або створення мистецтва та зображень.
Не хвилюйтеся - він ще не на рівні людського мозку, але може аналізувати величезний обсяг даних швидше, ніж вчений-данщик. Тому часто він випереджає людей у галузі науки про дані.
Навчання Машин (ML)
Машинне навчання є гілкою ШІ, можливо, однією з найбільших. Це спрямована на те, щоб допомогти програмам ШІ імітувати спосіб навчання людини за допомогою алгоритмів та наборів даних.
Загалом, моделі МН можуть навчатися на даних самостійно, що допомагає їм робити точні прогнози (називається ненаглядне навчання). Але ви також можете навчити алгоритм конкретним даним у процесі, названому кероване навчання.
Хорошим прикладом є рекомендації будь-якого стрімінгового сервісу. Вони використовують методи навчання машин для аналізу того, що користувач часто дивиться і пропонують схожі пропозиції.
Глибоке Навчання (DL)
Глибоке навчання є підгалуззю навчання машин, яке навчає комп'ютери обробляти дані за допомогою імітації нейронних мереж людини. Основна мета глибокого навчання - зробити прогнози та розпізнавати патерни даних, наслідуючи прийняття рішень мозку.
Це часто використовується в охороні здоров'я, особливо в розпізнаванні зображень, оскільки допомагає виявляти захворювання на МРТ легше. Крім того, він працює на покращення своєї точності з часом.
***
Добре, ми визначили, що таке штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання.
Повернімось до моделей ШІ та подивимося, як вони працюють.
Як працюють моделі ШІ?
Як вже відомо, моделі ШІ використовують кілька алгоритмів для прогнозування і розуміння патернів в даних. Вони не можуть працювати без цих алгоритмів.
За сутністю, розробники навчають модель ШІ наслідувати спосіб, як людський мозок передає інформацію через нейрони. Але їх називають не нейрони, а лише шарами. І ми можемо відрізняти різні типи шарів:
- Вхідний шар — Тут вводяться дані.
- Прихований шар — Цей прихований шар обробляє дані та переміщує їх до інших шарів.
- Вихідний шар — Вихідний шар виводить остаточний результат.
Загалом, моделі ШІ вчаться на тисячах даних з відкритого джерела, щоб згенерувати відповідь. Якщо ви їх не навчите, вони не будуть знати відповіді на ваше запитання. Тому ви також можете класифікувати моделі ШІ за інтелектом. Це означає, що чим більше даних вони вивчають, тим складнішими вони стануть.
З цією інформацією на увазі, давайте поговоримо про дискримінативні та генеративні моделі.
Дискримінативні проти генеративних моделей
Ви можете класифікувати моделі машинного навчання на дві категорії: дискримінативні та генеративні.
Генеративна модель - це модель комп'ютерного зору, яка вивчає шаблони даних у спробі створити подібний вихід. Вона передбачає ймовірність того, яке буде наступне слово на основі того, що вона бачила раніше.
Зробивши кореляцію, генеративна модель може генерувати дуже ймовірні виходи. Вона може пропонувати пропозиції автозаповнення або генерувати абсолютно новий текст. Можливо, ви вважаєте, що використання генеративного AI неправильно, але 78% керівників вважають, що переваги генеративного AI переважають ризики - ви можете робити більше за менше часу та з меншими зусиллями.
Приклади включають трансформатори, які можна використовувати для ідентифікації того, як різні елементи в наборі даних взаємодіють один з одним. Або моделі дифузії, які застосовують гаусівський шум для знищення навчальних даних та їх відновлення.
Дискримінативні моделі, з іншого боку, - це алгоритми, які зосереджуються на розрізненні між різними категоріями або класами даних. Вони не моделюють кожний клас окремо; замість цього вони вивчають межі, що розділяють ці класи.
Яка мета? Ну що, передбачити ймовірність того, що дані належать до певного класу.
Подумайте про додатки, такі як виявлення спаму. Дискримінативна модель класифікує електронні листи як спам на основі їх вмісту.
***
Після розрізнення між цими моделями, поговоримо про різні типи AI-моделей.
Які є Різні типи AI-моделей?
Усі використовують AI-моделі зараз, незалежно від галузі.
Проте існують різноманітні типи AI-моделей з різними використаннями. У наступних абзацах давайте дослідимо, що робить кожен тип і як вони оптимізують ваші потоки.
Основні моделі
Основні моделі - це попередньо навчені моделі МО, які виконують широкий спектр завдань, включаючи відповіді на питання, генерацію тексту, написання коду та узагальнення.
Люди в основному використовують ці навчені моделі для самостійного навчання, що означає, що кожен може використовувати такі інструменти, щоб вивчити щось нове або виконати домашню роботу, наприклад.
Подумайте про платформи, такі як ChatGPT від OpenAI, які використовують основні моделі для різних використань.
Великі мовні моделі (LLM)
LLM - це моделі глибокого навчання, які розуміють та інтерпретують мову для генерації тексту та розмови як людина з використанням обробки природньої мови (NLP).
Будучи навчені на великих наборах даних (тому «великі»), LLM можуть передбачити наступне слово в реченні або фразі. Це дозволяє їм мати гнучкість та масштабованість, необхідні для виконання різних завдань, таких як переклад мови, генерація відповідей, тощо.
В основному ви можете знайти LLM у обслуговуванні клієнтів, оскільки вони можуть виявити емоції клієнта через аналіз відчуттів. Аналізуючи активність у соціальних мережах або відгуки в Інтернеті, ви можете краще розуміти, як люди сприймають ваш бренд, щоб ви могли покращити свою продукцію та послуги.
Нейронні мережі
Уявіть нейронні мережі як нейрони у людському мозку; це на чому базуються ці моделі машинного навчання. В кінцевому рахунку, вони - це маса взаємопов'язаних вузлів, які обробляють вхідні дані та роблять прогнози на основі цих даних.
Існує кілька типів нейронних мереж, включаючи:
- Напередодні направлених нейронних мереж (FNNs) - найпростіша форма нейронного зв'язку.
- Згорткові нейронні мережі (CNNs) - працюють з сітковими даними.
- Генеративні протилежні мережі (GANs) - складаються з загальних та дискримінаторних нейронних мереж.
- Моделі пам'яті короткострокової пам'яті (LSTMs) - вирішують проблему вихораючого градієнту.
- Рекурентні нейронні мережі (RNNs) - чудові для послідовних даних.
Ці моделі хороші для розпізнавання зображень, відео та мови, машинного перекладу, відеоігор тощо.
Багатомодальні моделі
Багатомодальні моделі витягують інформацію з різних типів даних, таких як зображення, звук, відео та навіть мова. Вони "бачать" візуальний ввід через комп'ютерне бачення та отримують інформацію з нього.
В наш час більшість фундаментальних моделей стали багатомодальними. Наприклад, ChatGPT не лише відповідає на текстові запити, але й може визначити інформацію з зображень.
Ви також можете розглянути деякі інструменти для генерації тексту на зображення як багатомодальні моделі ШІ.
Чому ця модель корисна? Тому що вона може генерувати навіть кращі результати та допомогти вам отримати найкращу можливу відповідь.
Дерева рішень
Дерева рішень - це блок-схеми, які розділяють дані на підмножини на основі відповіді на попереднє питання. Уявіть їх як дерево. Кожен вузол представляє рішення на основі функції, тоді гілка представляє результат цього рішення. Потім, у кінці гілки, ви маєте листок із кінцевим результатом.
Наприклад, більшість спам-виявників використовують дерева рішень для того, щоб з'ясувати, чи є електронний лист спамом чи ні. Вони ретельно переглядають лист та, якщо вони виявляють кілька 'ні-ні' ключових слів, вони класифікують його як спам.
Крім цього, ви можете використовувати дерева рішень для класифікації клієнтів за їхніми вподобаннями, поведінкою, історією покупок тощо. Це допомагає маркетологам пропонувати більш персоналізований контент, що збільшує залучення та знижує відтік.
Випадкові ліси
Коли ви об'єднуєте кілька дерев рішень, ви створюєте випадковий ліс. Суттєво це навчальна модель, яка поєднує індивідуальні результати та рішення з дерев рішень в одне, більш точне прогнозування.
Найбільша перевага полягає в тому, що вона підвищує точність ваших прогнозів. Можна використовувати його для передбачення поведінки клієнта та використовувати висновки для створення кращих вражень та взаємодій.
Моделі дифузії
Ми вже згадували моделі дифузії раніше, але не докладно пояснили їх. Давайте зробимо це зараз.
Моделі дифузії працюють, додаючи «шум» до зображень, розбиваючи їх на маленькі шматочки, які модель ретельно аналізує, щоб відкрити нові закономірності. Потім шляхом «видалення шуму» зображення (працюючи у зворотному напрямку) модель генерує нові комбінації закономірностей.
Наприклад, ви хочете створити зображення кота. Модель дифузії знає, що коти мають маленькі тіла, вуса та лапи. З цією інформацією модель може відтворити ці характеристики у цілком новому високоякісному зображенні.
Лінійні регресійні моделі
Лінійна регресія - це тип ML-моделі, який часто використовується для визначення взаємозв'язку між вхідними та вихідними змінними. У короткій формі він визначає та передбачає лінійний зв'язок між двома змінними.
Наприклад, це чудова модель для аналітиків ризиків, які хочуть визначити, де вони можуть бути вразливими.
Логістичні регресійні моделі
Логістична регресія - широко використовувана статистична модель, яка акцентується на вирішенні проблем бінарної класифікації на основі одного або більше попередників. Це перекладається за допомогою незалежних змінних для вимірювання та оцінки ймовірності виникнення певної події.
Часто логістичні регресійні моделі можна знайти в медичній сфері, де дослідники використовують їх, щоб зрозуміти, які фактори впливають на хворобу. Це призводить до розробки більш точних тестів.
***
Останній у нашому списку - поради з розробки власної моделі штучного інтелекту. Давайте пройдемо кроки в наступному розділі.
Як створити власну модель штучного інтелекту
З останніми досягненнями в технологіях, є багато хороших інструментів, які ви можете використати для створення передової моделі штучного інтелекту самі, таких як TensorFlow, Vertex AI або PyTorch. З моделлю штучного інтелекту ви можете сприяти інноваціям в усіх сферах та робити більше рішень на основі даних.
Щоб почати, ось кілька кроків, які вам слід слідувати:
- Визначте свої цілі — Що ви намагаєтеся досягти за допомогою власної моделі штучного інтелекту? Чи ви хочете покращити обслуговування клієнтів чи швидше генерувати текст? Переконайтеся, що ви поставили чіткі цілі, які відповідають потребам вашого бізнесу.
- Зберіть дані — Модель штучного інтелекту добра лише настільки, наскільки хороші данні ви подаєте. Чим більше ви їй даєте, тим краще вона буде відповідати на питання. Виберіть відповідні алгоритми та оберіть набори даних, що відображають ваші сценарії використання.
- Побудуйте структуру — У більшості інструментів інтерфейс спрощений, який ви можете використовувати для створення системи штучного інтелекту. Можливо, вони навіть мають навчальні матеріали та керівництва, щоб допомогти вам налаштувати правильні конфігурації.
- Навчіть модель — Цей крок потребує від вас навчити свою модель та переконатися, що вона правильно вивчається. Слідкуйте за прогресом та виправляйте її шлях, якщо від неї відхиляє.
- Підтвердіть і впровадьте — Коли все готово і ви перевірили модель, ви можете інтегрувати її в вашу бізнесову структуру. Переконайтеся завжди слідкувати за її продуктивністю та регулярно оновлювати, оскільки це важливо для підтримання точності і актуальності моделі. І дотонуйте її до досконалості.
Вітання! Ви дійшли до кінця статті. Скажемо наші прощальні слова.
Перейдіть до вас
Зі зростанням штучного інтелекту виникає великий виклик: вирішення питання, який інструмент штучного інтелекту використовувати для оптимізації операцій та автоматизації багатьох нудних, рутинних завдань.
Ми можемо спростити для вас цей процес, представивши Guru, платформу штучного інтелекту для підприємств, яка об'єднує всі ваші програми, чати та документи в одному місці та надає миттєві відповіді на всі запитання користувачів.
Перегляньте, що люди кажуть про Guru:
“Особливістю Guru є його централізована бібліотека, де всі схвалені ресурсні матеріали легко доступні в одному місці." Ця настройка підвищує зручність використання, оскільки я можу швидко додавати до обраних та слідувати колекціям, що відносяться до мого відділу.
Зареєструйтесь та спробуйте сьогодні.
\n
Основні висновки 🔑🥡🍕
Що означає модель ШІ?
Модель ШІ - це програма або алгоритм, навчений на даних для визнання патернів, прийняття рішень та виконання конкретних завдань без явних людських інструкцій.
Чи є ChatGPT моделлю ШІ?
Так, ChatGPT - це модель ШІ, розроблена OpenAI, яка використовує техніки машинного навчання для генерації тексту, подібного до людського, на основі вхідних даних, які вона отримує.
Яка є модель ШІ у спрощених термінах?
Простими словами, модель ШІ - це розумна комп'ютерна програма, яка вчиться на даних для того, щоб робити прогнози або приймати рішення, схожі на те, як люди вчаться на досвіді.
Які є різні типи моделей ШІ?
Існують різні типи моделей ШІ, включаючи контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, навчання на підсилення та генеративні моделі, кожна з них призначена для конкретних завдань і структур даних.
Як працюють різні моделі ШІ?
Різні моделі ШІ працюють, використовуючи алгоритми для обробки даних: контрольовані моделі вчаться на позначених даних, неконтрольовані моделі знаходять патерни в непозначених даних, моделі підсилення вчаться шляхом проб та помилок, а генеративні моделі створюють нові дані, подібні до навчальних даних.
Як штучний інтелект працює крок за кроком?
ШІ працює через кілька етапів: збір даних, попередня обробка даних, навчання моделі на даних, валідація та тестування моделі, і нарешті впровадження, де модель робить прогнози або приймає рішення на основі нових даних.
Як працюють генеративні моделі ШІ?
Моделі генеративного ШІ працюють, вивчаючи патерни та структури навчальних даних для генерації нових, подібних даних. Наприклад, вони можуть створювати текст, зображення або музику, передбачаючи та побудовуючи нові послідовності на основі отриманого знання.
Як створюється модель ШІ?
Модель ШІ створюється шляхом збору відповідних даних, попередньої обробки даних для забезпечення якості, вибору та навчання відповідного алгоритму на цих даних, а потім валідації та тестування моделі для забезпечення її точного функціонування.
Як ШІ працює крок за кроком?
ШІ працює через низку кроків: збір даних, попередня обробка даних, навчання моделі, валідація та тестування, і впровадження для використання в реальному світі.
Як насправді працює штучний інтелект?
ШІпрацює за допомогою алгоритмів для обробки великих обсягів даних, вивчаючи шаблони в цих даних та роблячи передбачення або рішення на основі вивчених шаблонів, часто покращуючи з часом з більшими даними та досвідом.
Як створюються людські моделі ШІ?
Моделі штучного інтелекту створюються шляхом тренування алгоритмів на великих наборах даних щодо людської поведінки та характеристик, що дозволяє ШІмоделювати подібні до людських відповіді та дії в різних контекстах.
Які є 4 етапи процесу ШІ?
Чотири етапи процесу ШІ: збір даних, попередня обробка даних, навчання моделі та впровадження моделі. Ці етапи забезпечують, що система ШІ точно навчається на даних та може застосовувати це навчання для здійснення прогнозів або прийняття рішень.
Чи є ChatGPT моделлю ШІ?
Так, ChatGPT це модель ШІ.
Який тип моделі ШІ використовує ChatGPT?
ChatGPT використовує генеративні підготовлені трансформаторні (GPT) моделі для обробки та генерації тексту. Також вона використовує великі мовні моделі для розуміння природної мови та відповіді у подібний до людського спосіб.
Чи можуть моделі ШІ робити помилки?
Так. Незважаючи на їхню інтелігентність та складність, моделі ШІ не є ідеальними і можуть допускати великі помилки. Наприклад, якщо навчальні дані мають упередженості, модель ШІ вчиться та відтворює ці неконсистентності, завдаючи шкоду репутації вашого бренду.
