Как создать ИИ: полное пошаговое руководство

Если вы ищете информацию о том, как создать ИИ, вы попали по адресу. С момента разработки цифрового компьютера в 1940-х годах стало ясно, что эти машины можно запрограммировать для выполнения невероятно сложных задач, таких как открытие математических теорем или игра в шахматы. Благодаря способности выполнять задачи, обычно связанные с людьми, искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современных технологий. В этой статье мы дадим вам общее представление об искусственном интеллекте, его приложениях и шагах, необходимых для создания собственного ИИ. Являетесь ли вы новичком или опытным программистом, это руководство поможет вам начать свой путь к созданию ИИ. 

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, ориентированная на создание интеллектуальных машин, которые могут выполнять задачи, подобные человеческим. Технологии искусственного интеллекта обеспечивают работу виртуальных помощников, беспилотных автомобилей, интеллектуальных рекомендаций и многого другого.

Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от интеллекта людей и других животных. Примеры задач, в которых это делается, включают распознавание речи, компьютерное зрение, перевод между (естественными) языками, а также другие сопоставления входных данных.

Из википедии

Например, виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, понимают речь, поэтому вы можете управлять устройствами с помощью голоса. ИИ заставляет беспилотные автомобили воспринимать окружающий мир и самостоятельно перемещаться по дорогам. Модели машинного обучения рекомендуют продукты, которые вам понравятся, исходя из ваших интересов.

Мечта об ИИ формировалась десятилетиями. Все началось с фундаментальной работы математика Алана Тьюринга в 1950 году, включая тест Тьюринга, чтобы определить, соответствует ли машина человеческому интеллекту. Проще говоря, интеллект означает получение, обработку и воспроизведение информации в виде знаний. ИИ создает интеллектуальные системы с этими навыками, часто используя алгоритмы и статистику, чтобы учиться и совершенствоваться на основе опыта с течением времени.

По словам Шейна Легга, сооснователя DeepMind, «Интеллект — это способность агента достигать целей в меняющейся среде. Для людей это включает естественный интеллект. Для машин требуется искусственный интеллект».

Короче говоря, ИИ позволяет машинам соответствовать и даже превосходить человеческие способности в интеллектуальном мышлении и решении проблем. Возможности ИИ только начинаются. 

Читать далее: Что такое автономный ИИ?

Работа и применение ИИ

Создание умного и полезного искусственного интеллекта (ИИ) теперь проще и доступнее, чем когда-либо. Секрет отличного ИИ? Мы используем обучение на тоннах данных.

Системы ИИ — это программы или алгоритмы, которые помогают ИИ научиться выявлять закономерности и идеи, которые упускают из виду люди. Чем больше качественных данных вы предоставляете ИИ, тем умнее он будет анализировать информацию и решать проблемы.

Мы называем предоставление ИИ возможности учиться и рассуждать с данными «машинным обучением». Например, «обработка естественного языка» (NLP) дает ИИ возможности человеческого языка читать, понимать и реагировать на нас естественным образом. Некоторые из наиболее полезных ИИ сегодня основаны на машинном обучении и глубоком обучении, которые создают нейронные сети, имитирующие работу человеческого мозга.

ИИ удивительным образом меняет наш мир. Здесь только несколько: 

• Распознавание речи. ИИ теперь может переводить вашу речь в текст. Такие помощники, как Siri, используют распознавание речи, чтобы понимать ваши голосовые команды.
• Виртуальное обслуживание клиентов. Все больше компаний используют агентов ИИ вместо агентов-людей (или вместе с ними). По данным Servion Global Solutions, ожидается, что к 2025 году ИИ будет играть важную роль во взаимодействии с клиентами: более 95% взаимодействий с использованием той или иной формы ИИ. Это подчеркивает растущую важность ИИ в улучшении обслуживания клиентов и необходимость для предприятий внедрять технологии ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке. 
• Компьютерное зрение. ИИ позволяет программному обеспечению и системам анализировать визуальные эффекты, такие как фотографии, видео и изображения, для получения полезных данных и идей. Например, для пометки друзей на фотографиях в социальных сетях используется искусственный интеллект компьютерного зрения. 
• Персональные рекомендации. ИИ анализирует ваше поведение, чтобы определить ваши привычки и интересы, а затем предоставляет индивидуальные рекомендации. Вот как искусственный интеллект дает рекомендации на торговых сайтах и в программном обеспечении «предиктивной аналитики», которое помогает компаниям продавать вам больше товаров. 
• Предотвращение мошенничества. Модели искусственного интеллекта обнаруживают шаблоны, которые обнаруживают мошенничество с платежами или информацией. Многие компании сейчас используют ИИ для предотвращения мошенничества и обеспечения безопасности ваших данных. 
• Автоматизированная торговля. Торговые платформы с искусственным интеллектом мгновенно принимают торговые решения, совершая миллионы сделок в день. Сегодня половина всех операций с акциями в Америке полностью автоматизирована. Аналитики говорят, что к 2028 году рынок торговли ИИ может достичь $31,2 млрд. 

Вы также можете прочитать больше: Самообучающийся искусственный интеллект создаст новую "самоэру"

Как создать ИИ: что требуется для создания системы ИИ?

Создание отличного ИИ стало проще и доступнее, чем когда-либо. Согласно отчету Gartner, к 2022 году глобальный доход от программного обеспечения для искусственного интеллекта достигнет $62,5 млрд, увеличившись на 21,3% по сравнению с 2021 годом. 

Так как же создать свой собственный ИИ? Вот основные шаги: 

Шаг 1. Определите проблему 

Прежде чем создавать какой-либо продукт или функцию, сосредоточьтесь на основных проблемах ваших пользователей и на том, как вы поможете их решить. Определите свое ценностное предложение: ключевые преимущества, которые клиенты получат от использования вашего ИИ. Хорошая ценность помогает клиентам понять, почему они должны покупать у вас, а не у конкурентов. Некоторые вещи, которые следует учитывать: 

• Экономия затрат. Сокращает ли ваш ИИ время/деньги, затрачиваемые на задачу? 
• Повышенное удобство или настройка. Обеспечивает ли ваш ИИ более персонализированный и оптимизированный опыт? 
• Повышение качества или точности. Дает ли ваш ИИ лучшие результаты или больше информации, чем только люди? 
• Масштабируемость. Помогает ли ваш ИИ пользователям получить контроль или информацию, которые были бы невозможны при больших объемах или скоростях? 

Найдя основную проблему, вы сможете создать суперполезный ИИ, который принесет реальную пользу. Запустите первый проект (MVP), а затем быстро исправьте любые проблемы с помощью отзывов клиентов. 

Шаг 2: Получите правильные данные и очистите их 

Теперь, когда вы знаете проблему, найдите источники данных для обучения вашего ИИ. Качественные данные важнее причудливых моделей ИИ. Данные делятся на два типа: 

• Структурированные данные: Четко определенная информация с шаблонами, такими как имена, адреса, возраст и номера телефонов. Легко искать и систематизировать. 
• Неструктурированные данные: Не хватает шаблонов, последовательности или единообразия. К ним относятся аудио, изображения, инфографика и электронные письма. 

Очистите свои данные, обработайте и сохраните их перед обучением моделей ИИ. «Очистка данных» удаляет ошибки и пробелы, чтобы ваши данные были максимально точными. 

Шаг 3: Создайте алгоритмы 

После выявления проблемы и подготовки данных пришло время создавать алгоритмы. Компьютерные алгоритмы — это математические инструкции, которые сообщают компьютеру, что и как делать. Вы должны разработать алгоритмы машинного обучения прогнозирования или классификации, чтобы модель ИИ могла учиться на наборе данных. 

Существует несколько алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для обучения модели ИИ. Некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов разработки ИИ включают линейную регрессию, деревья решений и нейронные сети. Выбор алгоритма будет зависеть от проблемы, которую вы пытаетесь решить, и от типа имеющихся у вас данных. Важно экспериментировать с различными алгоритмами, чтобы найти лучший для вашей системы искусственного интеллекта. 

Шаг 4: Обучите алгоритмы 

После того, как вы разработали алгоритмы для своей системы искусственного интеллекта, следующим шагом будет их обучение с использованием соответствующих собранных вами данных. Обучение модели ИИ включает в себя передачу больших объемов данных и использование алгоритмов машинного обучения для настройки параметров модели и повышения ее точности. В процессе обучения модель учится распознавать закономерности в данных и делать прогнозы на основе этого обучения. Эффективное обучение имеет решающее значение для получения точных и надежных результатов и требует тщательного отбора данных, оптимизации алгоритма и постоянного мониторинга, чтобы гарантировать правильное обучение и настройку модели. Вкладывая время и усилия в процесс обучения, вы можете повысить производительность и эффективность своей системы искусственного интеллекта. 

Установление точности модели имеет решающее значение. Вам необходимо установить минимально допустимый порог, чтобы определить точность вашей модели. Если вы являетесь социальной сетью, стремящейся выявлять и удалять поддельные учетные записи, вы можете использовать систему «оценки мошенничества», чтобы помочь определить приоритеты учетных записей, требующих дальнейшего расследования. Присваивая балл от нуля до единицы каждой учетной записи на основе соответствующих факторов, вы можете быстро определить учетные записи с высокой вероятностью мошенничества. Например, если вы установите пороговое значение 0,9, вы можете отправить все учетные записи с оценкой выше этого уровня на проверку группе по борьбе с мошенничеством. Это может помочь упростить процесс выявления и удаления поддельных учетных записей и повысить общую безопасность и надежность вашей платформы. 

Шаг 5: Выберите правильную платформу 

Помимо сбора и подготовки данных для обучения вашей модели ИИ, вы должны выбрать платформу, соответствующую потребностям вашей системы. Вы можете выбрать внутреннюю или облачную среду. Основное различие между этими платформами заключается в том, что облако позволяет предприятиям легко экспериментировать и расширяться по мере запуска проектов, что позволяет быстрее обучать и развертывать модели машинного обучения. 

• Собственные фреймворки 

Если вы предпочитаете использовать внутреннюю структуру для разработки моделей ИИ, обратите внимание на несколько популярных библиотек с открытым исходным кодом. Эти библиотеки предоставляют ряд инструментов и ресурсов для поддержки машинного обучения и анализа данных, включая Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Эти библиотеки широко используются при разработке ИИ и предлагают ряд функций и возможностей для поддержки различных типов моделей. Собственные фреймворки обеспечивают больший контроль над процессом разработки и обеспечивают лучшую безопасность и конфиденциальность, поскольку их можно настроить в соответствии с вашими конкретными потребностями и требованиями. Используя возможности этих библиотек и фреймворков, вы можете ускорить разработку ИИ и добиться лучших результатов. 

• Облачные фреймворки

Чтобы ускорить разработку и развертывание моделей ИИ, вы можете рассмотреть возможность использования облачной платформы машинного обучения или решения ML-as-a-Service. Эти платформы предоставляют ряд инструментов и ресурсов, которые помогут вам более эффективно обучать и развертывать свои модели. Например, они могут предлагать готовые модели, шаблоны и интерфейсы перетаскивания, облегчающие начало работы. 

Кроме того, многие платформы предоставляют различные языки программирования, IDE и Jupyter Notebooks для разных уровней навыков и предпочтений. Используя возможности этих платформ, вы можете сократить время и усилия, необходимые для создания и развертывания моделей ИИ, и сосредоточиться на предоставлении ценности своим клиентам. Облачные фреймворки обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономичность, поскольку вы платите только за используемые ресурсы. 

Шаг 6: выберите язык программирования

Выбор правильного языка программирования является ключевым фактором в создании эффективной системы ИИ. После того как вы определили проблему, которую хотите решить, подготовили данные и разработали алгоритмы, вам нужно будет выбрать язык, который сможет оживить вашу систему. Существует множество языков программирования, каждый из которых имеет свои уникальные особенности и преимущества. Некоторые популярные варианты для разработки ИИ включают Python, Java, C++ и R. Факторы, которые следует учитывать при выборе языка, включают сложность вашего проекта, доступность соответствующих библиотек и сред, а также опыт вашей команды. Выбрав правильный язык программирования для своей системы искусственного интеллекта, вы сможете оптимизировать ее производительность и добиться точных и надежных результатов. 

• Python идеально подходит для начинающих, так как имеет простой синтаксис, который могут быстро освоить непрограммисты. Он также широко используется в науке о данных и имеет отличные библиотеки для машинного обучения. 
• C++ — это высокопроизводительный и эффективный язык, что делает его идеальным для ИИ в играх и других высокопроизводительных приложениях. 
• Java удобна для пользователя, проста в отладке и может использоваться на большинстве платформ. Он подходит для крупномасштабных проектов, особенно связанных с алгоритмами поисковых систем или настольными приложениями. 
• R предназначен для прогнозного анализа и статистики, что делает его идеальным для задач обработки данных и машинного обучения. 

Выбор правильного языка программирования зависит от ваших целей, потребностей и уровня знаний. Python — отличный выбор, если вы новичок в программировании и хотите изучить язык для разработки ИИ. Если вы опытный программист, C++ или Java могут быть более подходящими из-за их производительности и гибкости. 

Шаг 7. Развертывание и мониторинг 

После разработки устойчивого и самодостаточного решения пришло время развернуть вашу систему искусственного интеллекта. Развертывание включает в себя обеспечение эффективной и действенной работы в реальных сценариях. Вы также должны отслеживать свои модели после развертывания, чтобы убедиться, что они продолжают работать хорошо. 

Мониторинг включает в себя отслеживание показателей производительности, таких как точность, воспроизводимость и выявление проблем. Следите за неожиданным поведением, таким как предвзятость или переоснащение, и при необходимости принимайте корректирующие меры. 

Поддержание вашей системы искусственного интеллекта в актуальном состоянии с использованием последних данных и алгоритмов важно для ее эффективности и действенности. Для обеспечения бесперебойной работы вашей системы искусственного интеллекта требуется постоянное обслуживание и обновления. 

Если вы хотите узнать, как построить систему ИИ, вам нужно выполнить несколько ключевых шагов. Это включает в себя определение конкретной проблемы, сбор чистых и актуальных данных, разработку алгоритмов, которые могут анализировать данные, обучение вашей модели ИИ, выбор подходящей платформы, выбор правильного языка программирования, а также развертывание и мониторинг вашей системы. Создание мощной системы искусственного интеллекта требует тщательного планирования, внимания к деталям и сосредоточенности на точности и эффективности. 

---

О том, как построить задачу ИИ

1. Каковы ключевые этапы создания системы ИИ?

   Ключевые шаги, связанные с созданием системы ИИ, включают определение проблемы, которую необходимо решить, сбор и очистку данных, разработку алгоритмов, обучение модели ИИ, выбор платформы, программирование системы, а также развертывание и мониторинг системы. 

2. Какие существуют типы систем ИИ и чем они отличаются по дизайну и функциональности?

   Некоторые различные типы систем ИИ включают системы на основе правил, деревья решений, нейронные сети и системы глубокого обучения. Они отличаются дизайном и функциональностью, причем одни системы лучше подходят для одних задач, чем другие. 

3. Какие языки программирования лучше всего подходят для создания систем ИИ?

   Некоторые из самых популярных языков программирования для создания систем ИИ включают Python, Java, C++ и R. Выбор языка будет зависеть от конкретной задачи и опыта программиста. 

4. Как вы собираете и очищаете данные для системы ИИ?

   Сбор и очистка данных для системы ИИ включает в себя определение соответствующих источников, сбор данных, их очистку и преобразование, а также подготовку к анализу. 

5. Каковы наиболее важные соображения при выборе платформы для развертывания системы ИИ?

   При выборе платформы для развертывания системы ИИ важно учитывать стоимость, масштабируемость, простоту использования и совместимость с существующими системами. 

6. Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения для конкретной задачи?

   Выбор правильного алгоритма машинного обучения для конкретной задачи зависит от типа данных, размера набора данных и желаемого результата. Некоторые популярные алгоритмы машинного обучения включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений и случайные леса. 

7. Каких наиболее распространенных ошибок следует избегать при создании системы ИИ?

   Распространенные ловушки, которых следует избегать при построении системы ИИ, включают низкое качество данных, переоснащение, недостаточное приспособление, а также отсутствие интерпретируемости или прозрачности системы. 

8. Как вы можете гарантировать, что система ИИ будет точной и эффективной при решении проблем?

   Обеспечение точности и эффективности системы ИИ при решении проблем требует тщательного тестирования, постоянного мониторинга и постоянного улучшения. 

9. Каковы этические соображения при создании системы ИИ и как их можно решить?

   При создании системы ИИ этические соображения включают конфиденциальность данных, алгоритмическую предвзятость и потенциальное влияние на занятость и социальное неравенство. 

10. Какие существуют методы уменьшения предвзятости в системе ИИ и насколько они эффективны?

    Методы уменьшения предвзятости в системе ИИ включают предварительную обработку данных, корректировку алгоритмов и меры прозрачности, такие как интерпретируемость модели. Однако устранение предвзятости может быть сложной задачей, поэтому необходимы постоянный мониторинг и обновления.