Современные платформы на базе технологий искусственного интеллекта (ИИ) становятся мощным инструментом в образовательном процессе. Знание основных терминов поможет вам лучше понимать, как применять эти технологии в работе и делать обучение более эффективным.

Искусственный интеллект (ИИ)
ИИ – это общее название технологий, которые позволяют машинам анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Основные направления ИИ включают машинное обучение (МО), глубинное обучение, экспертные системы и генеративные ИИ.

Алгоритмы и их роль в ИИ
Алгоритм – это последовательность чётких и логичных шагов, выполняемых для решения задачи. В ИИ алгоритмы играют ключевую роль, так как определяют способ обучения моделей и обработки данных.

Пример простого алгоритма для приготовления чая:
1. Вскипятить воду.
2. Поместить чайный пакетик в чашку.
3. Залить чай горячей водой.
4. Подождать 3-5 минут, затем достать пакетик.

Алгоритмы ИИ — это инструкции, которые позволяют компьютерам анализировать данные, выполнять задачи и принимать решения. Это подмножество машинного обучения, которое позволяет компьютерам обучаться и работать самостоятельно. Все задачи, которые выполняет ИИ, работают по определенным алгоритмам. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам предсказывать закономерности, оценивать тенденции, рассчитывать точность и оптимизировать процессы.
В области ИИ алгоритмы могут быть сложнее, например, градиентный спуск используется для оптимизации моделей машинного обучения, а деревья решений помогают в классификации данных.

Модели ИИ и машинное обучение
Модели ИИ – это конкретные реализации алгоритмов, обученные на данных. Они могут делать прогнозы, анализировать текст, изображения и видео, а также принимать решения на основе новых данных.

Машинное обучение (МО) – это метод ИИ, при котором компьютер обучается на данных и делает выводы без явного программирования. МО включает три типа:

• Обучение с учителем – модель обучается на размеченных данных (например, классификация спама в электронной почте).
• Обучение без учителя – модель выявляет закономерности без заранее заданных меток (например, кластеризация пользователей).
• Обучение с подкреплением – модель обучается методом проб и ошибок, получая награды за правильные действия (например, управление беспилотными автомобилями).

Глубинное обучение – это более сложный вид машинного обучения, основанный на нейронных сетях, которые имитируют работу человеческого мозга. Оно используется в распознавании речи, изображений и в генеративных моделях.
Генеративный ИИ - форма искусственного интеллекта, которая может создавать текст, изображения и разнообразный контент на основе данных, на которых выполняется обучение. Генеративный ИИ использует генеративные большие языковые модели - LLM (Large Language Model), Он может изучать человеческий язык, языки программирования, искусство, химию, биологию и любые сложные предметы. Он повторно использует свои знания для решения новых задач.

Данные и их роль в ИИ
Алгоритмы ИИ невозможны без данных. Качество данных напрямую влияет на точность модели.
Датасет (dataset) – это структурированный набор данных, используемый для анализа, обучения моделей или решения других задач. Датасеты могут содержать текст, изображения, аудио, видео, числовые значения и другие типы данных.
Основные источники данных для ИИ:
Открытые датасеты – бесплатные базы данных, например, ImageNet (изображения), COCO (аннотированные изображения), Kaggle datasets.
Данные пользователей – информация о взаимодействии пользователей (например, рекомендации в YouTube основаны на истории просмотров).
Индивидуальные датасеты – специально собранные данные, например, медицинские базы для диагностики заболеваний.
Качество данных важнее их количества: плохо размеченные неструктурированные данные или предвзятые данные могут привести к неточным прогнозам и ошибочным решениям моделей ИИ.

Генеративный искусственный интеллект
Генеративный ИИ – это особый тип ИИ, способный создавать новый контент (тексты, изображения, музыку, видео), который может быть фактически неотличим от созданного человеком. Уже сейчас организация или сотрудник может использовать генеративный искусственный интеллект для различных целей, таких как чат-боты, создание мультимедийных материалов, разработка и дизайн продуктов.

Примеры генеративных моделей:
GPT (Generative Pre-trained Transformer) – создаёт тексты на основе входных данных.
DALL-E – генерирует изображения по текстовому описанию.
Stable Diffusion – создает фотореалистичные изображения на основе текста.
Midjourney - платформа ИИ для создания изображений по текстовым запросам (промптам), позволяющая превращать идеи в визуализации : фотографии, картинки, видео и другие типы изображений..

Генеративные модели ИИ обучаются на огромных объёмах данных, анализируют стили и закономерности, чтобы затем генерировать новые объекты. Однако у них есть ограничения:

• Галлюцинации – генерация ложной информации.
• Предвзятость данных – модели могут наследовать предвзятости из обучающих наборов данных.
• Высокие вычислительные затраты – генеративные модели требуют использование мощных компьютеров с самыми современными.

Этические аспекты ИИ
Развитие ИИ вызывает важные этические вопросы:

• Приватность – сбор и обработка данных пользователей требуют защиты.
• Предвзятость – модели могут принимать дискриминационные решения, если обучены на предвзятых данных.
• Авторские права – генеративные модели могут использовать чужие работы без разрешения.

Осознание этих аспектов поможет ответственному использованию ИИ-технологий.