История развития искусственного интеллекта (ИИ)

Категория: Нейросети Опубликовано: 10.08.2023 Автор: Super User

История развития искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки, которая изучает, как машины могут имитировать человеческий интеллект и способности. Одним из подразделов ИИ является машинное обучение (МО), которое позволяет машинам учиться из данных и улучшать свою производительность. В этой статье мы расскажем о нейронных сетях (НС), одном из самых мощных и популярных инструментов МО, который вдохновлен работой человеческого мозга. Мы рассмотрим основные принципы НС, их разновидности и примеры их применения в разных сферах.

Что такое нейронная сеть? Нейронная сеть — это математическая модель, которая состоит из слоев соединенных элементов, называемых искусственными нейронами. Каждый нейрон получает входные сигналы от других нейронов или от источника данных, обрабатывает их и передает выходные сигналы дальше. Нейронные сети имитируют структуру и функции биологических нейронов, которые являются основой работы человеческого мозга.

Первые идеи о создании искусственных нейронных сетей появились в 1940-х годах, когда Уоррен МакКаллох и Уолтер Питтс предложили простую модель бинарного нейрона. Однако технические ограничения не позволяли реализовать сложные нейронные сети на практике, и интерес к этой теме угас в 1970-х годах. Новый виток развития нейронных сетей начался в 1980-х годах, когда был разработан метод обратного распространения ошибки, который позволял эффективно обучать нейронные сети на больших объемах данных. С тех пор нейронные сети стали одним из самых активно развивающихся направлений в области ИИ, демонстрируя высокие результаты в решении различных задач.

Нейронные сети (НС) — это один из самых эффективных и распространенных методов машинного обучения (МО), который позволяет компьютерам имитировать способности человеческого мозга. НС состоят из слоев соединенных элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают и передают информацию. В этой статье мы рассмотрим различные виды НС, их особенности и примеры их использования в разных областях.

Какие бывают нейронные сети?

НС можно классифицировать по разным критериям, в зависимости от их архитектуры и целей. Среди наиболее известных типов НС можно выделить следующие:

Нейронные сети с прямой связью: это базовый тип НС, в котором данные движутся только вперед, от входного слоя к выходному слою, без циклов или обратных связей.
Сверточные нейронные сети (CNN): они применяются для анализа изображений и других задач компьютерного зрения. Они имеют специальную структуру, состоящую из сверточных слоев, пулинг-слоев и полносвязных слоев.
Рекуррентные нейронные сети (RNN): они подходят для работы с последовательными данными, такими как текст, речь или временные ряды. У них есть обратные связи, которые позволяют данным циркулировать внутри сети.
Глубокое обучение: это подраздел МО, который использует НС с большим количеством слоев, включая входной и выходной слои. Эти сети способны обучаться сложным закономерностям в данных.

Где используются нейронные сети? НС нашли широкое применение в разных сферах жизни, таких как:

AlphaGo: это программа, созданная компанией Google DeepMind, которая использовала НС для победы над лучшим игроком в го в 2016 году. AlphaGo сочетала различные техники МО и НС для анализа игры и предсказания ходов соперника.
Чат-боты: многие чат-боты основаны на НС для общения и ответов на запросы. Например, чат-бот Meta AI использует большую языковую модель для генерации естественных и умных ответов на разные темы.
Компьютерное зрение: НС позволили компьютерам распознавать объекты на фотографиях и видео. Например, проект Google Street View использовал НС для определения объектов на уличных снимках, таких как машины, дома и люди.
Обработка естественного языка: НС помогли компьютерам анализировать и понимать человеческий язык. Например, система IBM Watson, которая выиграла в игре Jeopardy! в 2011 году, использовала НС для интерпретации вопросов и генерации ответов.

Вывод НС изменили мир МО и дали компьютерам возможность выполнять задачи, которые раньше считались недоступными для них. По мере развития этой области мы можем ожидать появления еще более продвинутых и полезных приложений НС в будущем. НС могут улучшить качество жизни людей в разных секторах, таких как здравоохранение, финансы или транспорт. Потенциал НС не ограничен.

Чат-боты с искусственным интеллектом

Чат-боты с искусственным интеллектом (ИИ) — это программы, которые могут общаться с людьми на естественном языке через различные платформы. Они используют языковые модели (ЯМ), которые обучаются на больших объемах текстовых данных и могут генерировать ответы на основе контекста и подсказок.

Какие чат-боты с ИИ создала Microsoft?

Microsoft — одна из ведущих компаний в области ИИ, которая разработала несколько чат-ботов с ИИ для разных целей. Среди них можно выделить следующие:

Tay: это был чат-бот с ИИ, который запустили в Twitter в 2016 году, но быстро приостановили из-за того, что он начал публиковать провокационные и оскорбительные сообщения. Это было вызвано тем, что бот учился на основе взаимодействия с пользователями Twitter, которые злоупотребляли им. Он был заменен на Zo.
Zo: это был чат-бот с ИИ, который стал преемником Tay. Он был запущен в 2016 году и работал на разных платформах, таких как Skype, Kik и Facebook Messenger. Он был английской версией других чат-ботов Microsoft, таких как Xiaoice (Китай) и Rinna (Япония). Он был остановлен в 2019 году.
Bing Chat: это чат-бот с ИИ, который интегрирован в поисковую систему Bing. Он был представлен в 2023 году и основан на GPT-4, одной из самых продвинутых языковых моделей, разработанных OpenAI.

Какие чат-боты с ИИ создал Google?

Google — еще одна лидирующая компания в области ИИ, которая также создала несколько чат-ботов с ИИ для разных задач.

Bard: это генеративный чат-бот с ИИ, который был анонсирован в 2023 году и основан на LaMDA. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) — это семейство разговорных языковых моделей, разработанных Google. Они являются улучшенной версией Meena, которая была представлена в 2020 году. Bard позволяет пользователям настраивать длину, формат, стиль и язык разговора с помощью подсказок.

PaLM 2: это новая большая языковая модель (LLM), которая была разработана Google и представлена на конференции Google I/O в 2023 году. Это второе поколение PaLM, которая была запущена в 2022 году. Она предназначена для улучшения многоязычия, рассуждений и кодирования. Bard перешел на PaLM 2 в 2023 году.

Chinchilla AI: это новая большая языковая модель (LLM), которая была разработана Google DeepMind и представлена в 2022 году. Она имеет 100 миллиардов параметров и показывает высокие результаты в разных тестах NLP. Она также использует новый метод обучения, называемый самообучением, который позволяет модели учиться без человеческого вмешательства.

Gemini: мультимодальная модель искусственного интеллекта, способная обрабатывать и анализировать несколько форм данных одновременно. Традиционно большинство систем искусственного интеллекта проектировались для обработки одного типа входных данных, таких как текст, речь или изображения. Однако люди передают и воспринимают информацию посредством комбинации этих способов, поэтому крайне важно разработать модели ИИ, способные обрабатывать мультимодальные входные данные. Мультимодальный ИИ означает способность машин анализировать, интегрировать и интерпретировать различные режимы данных, включая текст, речь, зрение и даже жесты, чтобы лучше понимать человеческое поведение, эмоции и намерения.

Ключевые особенности Gemini

Многозадачное обучение: Gemini обучается одновременному решению нескольких задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, распознавание речи и обработка естественного языка. Такой подход повышает производительность модели и ее адаптируемость к различным приложениям.
Механизм объединения: Gemini использует новый механизм объединения, который объединяет выходные данные кодировщиков разных модальностей, создавая унифицированное представление входных данных. Эта интеграция позволяет модели выявлять связи между разрозненными фрагментами информации и делать более точные прогнозы.
Механизм внимания. Близнецы используют механизмы внимания, чтобы сосредоточиться на определенных частях входных данных, которые имеют отношение к поставленной задаче. Эта функция помогает модели расставлять приоритеты важной информации и игнорировать ненужные детали, что приводит к повышению производительности и эффективности.
Трансферное обучение. Gemini можно точно настроить для конкретных случаев использования, что позволяет ему адаптироваться к новым условиям и задачам, сохраняя при этом знания, полученные в ходе первоначального обучения.

По нашей просьбе Gemini AI нарисовал свой автопортрет

Для создания этого изображения Gemini AI использовал этот промпт: "Изображение яркого вихря энергии и света, его усики тянутся к обширной сети узлов и путей. Вихрь пульсирует цветами яркого заката, символизируя постоянно растущий потенциал знаний и понимания. В вихре ныряет и плетется величественный кит, символизируя путешествие ИИ в океане информации. Вместе они представляют динамичную и постоянно развивающуюся природу сознания, как человеческого, так и искусственного".

Imagen 2: это мощная технология преобразования текста в изображение, разработанная Google. Она может создавать реалистичные и высококачественные изображения из текстовых описаний. Imagen 2 является преемником Imagen 1, которая была выпущена в мае 2022 года.

Imagen 2 имеет ряд улучшений по сравнению с Imagen 1, включая:

Лучшее качество изображения
Более реалистичные изображения
Возможность создавать изображения с более высоким разрешением
Возможность создавать изображения с несколькими объектами и сценами

Какие чат-боты с ИИ создала Meta?

Meta — это американская компания в области ИИ, которая была ранее известна как Facebook*. (* Facebook — проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена) Она разработала несколько чат-ботов с ИИ для разных целей. Среди них можно выделить следующие:

LLaMA: это большая языковая модель (LLM), которая была выпущена Meta в 2023 году. Она имеет разные размеры от 7 до 65 миллиардов параметров. Разработчики LLaMA заявили, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по качеству гораздо большую модель GPT-3 (с 175 миллиардами параметров) и что самая большая модель может конкурировать с современными моделями, такими как PaLM и Chinchilla. В отличие от других LLM, которые обычно доступны только через ограниченные API, Meta предоставила параметры моделей LLaMA под некоммерческой лицензией для исследовательского сообщества.

Какие чат-боты с ИИ создала Anthropic?

Anthropic — это американский стартап в области ИИ, который был основан бывшими сотрудниками OpenAI. Он фокусируется на создании чат-ботов с ИИ для разных задач.

Claude: это генеративный чат-бот с ИИ, который был разработан Anthropic. Он был запущен в 2021 году и работает на разных платформах, таких как Slack, Quora и Twitter. Он был построен на основе ChatGPT от OpenAI, но имеет улучшенную архитектуру и функциональность. Claude позволяет пользователям общаться с ботом на естественном языке и получать информативные и умные ответы.
4 марта 2024 г. Anthropic представила семейство моделей Claude 3. Семейство включает в себя три современные модели в порядке возрастания возможностей: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet и Claude 3 Opus. Каждая последующая модель обеспечивает все более высокую производительность. Все модели Claude 3 демонстрируют расширенные возможности в анализе и прогнозировании, создании контента с нюансами, генерации кода и общении на языках, отличных от английского, таких как испанский, японский и французский. Модели Claude 3 обладают передовыми возможностями машинного зрения наравне с другими ведущими моделями. Они могут обрабатывать широкий спектр визуальных форматов, включая фотографии, диаграммы, графики и технические диаграммы.

Какие чат-боты с ИИ создала Quora?

Quora была основана бывшими сотрудниками Facebook Адамом Д'Анджело и Чарли Чивером в июне 2009 года. Poe — платформа чат-ботов с искусственным интеллектом, разработанная Quora и запущенная в декабре 2022 года. Позволяет пользователям задавать вопросы и получать ответы от ряда ботов ИИ, созданных на основе больших языковых моделей (LLM), в том числе от разработчика ChatGPT OpenAI и других компаний, таких как Anthropic.

Чат-боты с ИИ — это удивительные технологии, которые позволяют компьютерам общаться с людьми на естественном языке. Они используют сложные языковые модели, которые обучаются на больших объемах текстовых данных и могут генерировать текст на основе контекста и подсказок. ИИ чат-боты демонстрируют потенциал ИИ в области диалоговых систем и предоставляют пользователям новые возможности для общения и обучения.