Разберись в ИИ и нейросетях: как они работают, где помогают и где ошибаются - Анастасия Зарубина

В-третьих, эта книга не научит вас программировать нейронные сети или создавать собственные языковые модели. Для этого существует большое количество специализированной литературы и курсов. Здесь же цель скромнее, но не менее важная: дать понимание того, что такое ИИ, как он устроен и как с ним работать.

Почему это важно

Искусственный интеллект уже изменил нашу жизнь, он сейчас есть везде: от рекомендаций в соцсетях до медицинской диагностики. А это еще только начало. В ближайшие годы ИИ будет все глубже проникать в образование, здравоохранение, творчество, право, политику. Вопрос не в том, случится ли это, а в том, будете ли вы знать правила игры, когда это произойдет.

ИИ уже стал частью нашей реальности, и игнорировать его или бездумно им восхищаться одинаково опасно. Единственный разумный путь – понять его. Научиться различать реальные возможности и преувеличения, видеть не только перспективы, но и риски, уметь задавать правильные вопросы.

Эта книга подтолкнет вас задуматься о том, какое будущее мы хотим построить с помощью искусственного интеллекта и как не позволить этому будущему построить себя без нашего участия.

Приятного чтения!

Часть 1 Что такое ИИ

Глава 1 История искусственного интеллекта

Времена, когда для выполнения сложных задач приходилось разбирать огромное количество информации, были совсем недавно, однако человек быстро привыкает к удобным вещам, и уже сейчас искусственный интеллект кажется чем-то таким естественным. Давайте разберемся, откуда вообще он взялся, кому пришла идея его создания.

Условно историю развития искусственного интеллекта можно разделить на несколько периодов, и самый ранний из них был задолго до ChatGPT и даже Алана Тьюринга.

1.1. Начало и первые фантазии

Испокон веков умы ученых будоражила мысль о создании машины, обладающей «живым» сознанием, а писатели и поэты охотно вторили им, рисуя фантастические картины жизни рука об руку с разумными механизмами всех мастей. В этот период была предпринята масса попыток сымитировать сознание под металлическим корпусом, но ввиду многих ограничений ничего из этого не было похоже на ИИ в современном нашем понимании. Ведь все открытия будут позже, а здесь достаточно было верить, что это возможно.

Еще в XVI веке Леонардо да Винчи спроектировал своего знаменитого «Механического льва», а следом за ним, в XVII веке, Декарт предложил рассматривать тела животных не более чем как сложные механизмы. В продолжение Декартового предположения в XVIII веке произошел расцвет развития механических игрушек, поражающих современников своей реалистичностью и сложностью. Виданное ли дело, чтобы механическая утка сама клевала зерно, махала крыльями и пила воду, словно живая! А утка Жака де Вокансона была именно такой. Она содержала более 400 различных мелких деталей и сложную систему трубок и рычагов. Утка произвела настоящий фурор и встала у истоков развития робототехники.

Однако для нас более интересным будет другой механизм. В 1796 году венгерский инженер Вольфганг фон Кемпелен создал устройство для игры в шахматы под названием «Турок». Это был автомат в виде мужчины в восточной одежде, сидящего за деревянным столиком с шахматной доской. Каждая партия с ним проходила безупречно, словно это был не механизм, а настоящий шахматист под тяжелой маской с бесстрастным лицом. Однако фон Кемпелен с удовольствием демонстрировал шкаф под столом у механизма, в котором скрывался лишь хитроумный узор из шестеренок и валов. Изначально изобретение преследовало только цели произвести впечатление и развлечь императорский двор, но вместо этого снискало всемирную известность, принеся своему изобретателю не только славу, но и массу сложностей.

Восемьдесят лет вокруг автомата ходило множество споров, он стал персонажем историй и анекдотов, а пересуды о нем варьировались от беспощадной критики до откровенного вымысла. Современному человеку очевидно, что на том этапе развития создать настолько точный интеллектуальный механизм попросту было невозможно, но нам действительно раскрыли секрет, создав точную копию, лишь спустя 200 лет после смерти барона фон Кемпелена. «Шахматного турка» и сейчас можно увидеть в музее Хайнца Никсдорфа в Падерборне. Разумеется, тайна крылась в человеке, умостившемся за задней крышкой шкафа. Напоминает современные шутки про искусственный интеллект и целый офис рабочих (конечно, из Индии) за его ярким фронтендом, не так ли?

В следующий раз мы вспомним игру в шахматы не скоро, но зато сможем провести замечательное сравнение. В процессе работы над изобретением настоящего искусственного интеллекта ученые не единожды обращались к этой классической игре, используя ее как некий маркер «разумности» механизма. Мы же сейчас переместимся дальше по хронологии прямо в XIX век.

1.2. Математическая база, тест Тьюринга и законы робототехники

Именно тогда открытия в механике более явно начали сопровождаться формированием прочной математической базы. Среди множества трудов и формализаций для нас наиболее примечательны двое ученых: Готлоб Фреге и Джордж Буль. Фамилия одного из них многим из вас уже прекрасно знакома, сложно представить, чтобы кто-то не слышал о «Булевой алгебре» или о «Булевых переменных» – в зависимости от сферы интересов. И не зря. Ведь именно он написал «Законы мышления», используя двоичную логическую систему. Готлоб Фреге же на основе этой системы формализовал пропозициональную логику и заложил основные принципы анализа как сложных, так и простых высказываний, уточненные и дополненные Альфредом Нортом Уайтхедом и Бертраном Расселом в книге «Математические начала».

В этот момент уже можно зевнуть и спросить, возможно даже с неким недовольством, зачем нам нужны эти математики и их скучные теории? Мы ведь хотим узнать про искусственный интеллект! Хорошо-хорошо, давайте перейдем к самой интересной части. А именно в XX век, прямо к 1936 году, когда на основе уже сформулированных принципов и законов логики Алан Тьюринг разработал инновационную модель универсальной машины, ставшей основой теории вычислений. Мы не будем сейчас разбирать подробно ее устройство. Если кратко, это абстрактная модель машины с бесконечной лентой, на которой изображены символы. Машина читает символ и в зависимости от его значения меняет состояние, двигается влево или вправо, после чего записывает новый символ. Теоретически такая машина способна выполнить любой вычислимый алгоритм. Если раньше алгоритм был лишь на уровне интуитивного понимания, Алан Тьюринг формализовал это понятие, показав, что любой алгоритм не только можно выполнить с помощью простых операций, но и что для этого нужна всего одна машина. Напоминает что-то? Конечно! Это же современный компьютер.

Менее десяти лет спустя, в 1943 году, Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс публикуют статью «Логическое исчисление идей, имманентных