AI nədir?

Süni intellekt hər yerdə görünür - telefonunuzda, gələnlər qutunuzda, xəritələri dürtmək, yazmaq istədiyiniz e-poçtları hazırlamaq. Bəs AI nədir ? Qısa versiya: bu, kompüterlərə nümunələri tanımaq, proqnozlar vermək və dil və ya təsvirlər yaratmaq kimi insan zəkasıyla əlaqələndirdiyimiz vəzifələri yerinə yetirməyə imkan verən texnikalar toplusudur. Bu əl dalğalı marketinq deyil. Bu, riyaziyyat, məlumat və çoxlu sınaq və səhvlərlə əsaslandırılmış bir sahədir. Səlahiyyətli arayışlar AI-ni ağıllı hesab etdiyimiz üsullarla öyrənə, düşünə və hədəflərə doğru hərəkət edə bilən sistemlər kimi təsvir edir. [1]

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Açıq mənbəli AI nədir?
Açıq mənbəli AI, faydalar, lisenziyalaşdırma modelləri və icma əməkdaşlığını anlayın.

🔗 AI-də neyron şəbəkəsi nədir?
Neyron şəbəkəsinin əsaslarını, memarlıq növlərini, təlimini və ümumi istifadələrini öyrənin.

🔗 AI-də kompüter görmə nədir?
Maşınların şəkilləri, əsas tapşırıqları, verilənlər dəstlərini və tətbiqləri necə şərh etdiyinə baxın.

🔗 Simvolik AI nədir?
Simvolik mülahizələri, bilik qrafiklərini, qaydaları və hibrid neyro-simvolik sistemləri araşdırın.

AI nədir: sürətli versiya 🧠➡️💻

Süni intellekt proqram təminatına təxmini ağıllı davranışa imkan verən üsullar toplusudur. Hər bir qaydanı kodlaşdırmaq əvəzinə, biz tez-tez öyrədirik ki, onlar yeni vəziyyətlərə - təsvirin tanınması, nitqdən mətnə, marşrutun planlaşdırılması, kod köməkçiləri, protein strukturunun proqnozlaşdırılması və s. Əgər qeydləriniz üçün səliqəli tərifi sevirsinizsə: düşünmək, məna tapmaq və məlumatlardan öyrənmək kimi insanın intellektual prosesləri ilə əlaqəli vəzifələri yerinə yetirən kompüter sistemlərini düşünün. [1]

Sahədə faydalı bir zehni model süni intellektə məqsədyönlü sistemlər - qiymətləndirmə və nəzarət dövrələri haqqında düşünməyə başladığınız zaman faydalıdır. [1]

AI-ni Faydalı edən Nələr✅

Niyə ənənəvi qaydalar yerinə süni intellektə müraciət edin?

• Nümunə gücü - modellər insanların nahardan əvvəl əldən verəcəyi nəhəng məlumat dəstləri arasında incə korrelyasiyaları aşkar edir.

• Uyğunlaşma - daha çox məlumatla, bütün kodu yenidən yazmadan performans yaxşılaşa bilər.

• Miqyasda sürət - təlim keçdikdən sonra modellər hətta stressli həcmlərdə belə sürətli və ardıcıl işləyirlər.

• Generativlik - müasir sistemlər mətn, şəkillər, kodlar, hətta namizəd molekullar da istehsal edə bilir, nəinki əşyaları təsnif edir.

• Ehtimal düşüncəsi - qeyri-müəyyənliyi kövrək meşələrdən daha zərif idarə edirlər.

• Alətdən istifadə alətləri - etibarlılığı artırmaq üçün modelləri kalkulyatorlara, verilənlər bazalarına birləşdirə və ya axtarış edə bilərsiniz.

• Yaxşı olmadıqda - qərəz, varsanılar, köhnə təlim məlumatları, məxfilik riskləri. Biz ora çatacağıq.

Dürüst olaq: ​​bəzən süni intellekt ağıl üçün bir velosiped kimi hiss olunur, bəzən isə çınqıl üzərində tək velosipeddir. Hər ikisi doğru ola bilər.

AI insan sürətində necə işləyir 🔧

Ən müasir AI sistemləri birləşdirir:

1. Məlumatlar - dil nümunələri, şəkillər, kliklər, sensor oxunuşları.

2. Məqsədlər – “yaxşı”nın nəyə bənzədiyini söyləyən itki funksiyası.

3. Alqoritmlər - bu itkini minimuma endirmək üçün modeli itələyən təlim proseduru.

4. Qiymətləndirmə - test dəstləri, ölçülər, ağlı başında olma yoxlamaları.

5. Yerləşdirmə - modelə monitorinq, təhlükəsizlik və qoruyucu barmaqlıqlarla xidmət edir.

İki geniş ənənə:

• Simvolik və ya məntiqə əsaslanan AI - açıq qaydalar, bilik qrafikləri, axtarış. Formal əsaslandırma və məhdudiyyətlər üçün əladır.

• Statistik və ya öyrənməyə əsaslanan AI - verilənlərdən öyrənən modellər. Dərin öyrənmənin yaşadığı və son cızıltıların çoxunun gəldiyi yer budur; geniş istinad edilən icmal laylı təsvirlərdən optimallaşdırma və ümumiləşdirməyə qədər ərazini xəritələşdirir. [2]

Öyrənməyə əsaslanan AI daxilində bir neçə sütun vacibdir:

• Nəzarət olunan öyrənmə - etiketli nümunələrdən öyrənin.

• Nəzarətsiz və özünə nəzarət - etiketlənməmiş məlumatlardan strukturu öyrənin.

• Gücləndirici öyrənmə - sınaq və rəy yolu ilə öyrənin.

• Generativ modelləşdirmə - real görünən yeni nümunələr istehsal etməyi öyrənin.

Hər gün eşitdiyiniz iki generativ ailə:

• Transformers - ən böyük dil modellərinin arxasında arxitektura. , hər bir işarəni başqaları ilə əlaqələndirmək üçün diqqətdən istifadə edir Əgər “öz-özünə diqqət” eşitmisinizsə, bu, əsas hiylədir. [3]

• Diffuziya modelləri - onlar təsadüfi səs-küydən xırtıldayan təsvirə və ya səsə keçərək səs-küy prosesini tərsinə çevirməyi öyrənirlər. Bu, yavaş-yavaş və diqqətlə, lakin hesablama ilə bir göyərtəni qarışdırmaq kimidir; təməl işi necə öyrətmək və effektiv nümunə götürmək lazım olduğunu göstərdi. [5]

Əgər metaforalar uzadılmış hiss olunursa, bu, ədalətlidir - AI hərəkətli bir hədəfdir. Mahnının ortasında musiqi dəyişərkən hamımız rəqsi öyrənirik.

Artıq hər gün AI ilə görüşdüyünüz yer 📱🗺️📧

• Axtarış və tövsiyələr - sıralama nəticələri, lentlər, videolar.

• E-poçt və sənədlər - avtomatik tamamlama, ümumiləşdirmə, keyfiyyət yoxlamaları.

• Kamera və audio - denoise, HDR, transkripsiya.

• Naviqasiya - trafikin proqnozlaşdırılması, marşrutun planlaşdırılması.

• Dəstək və xidmət - cavabları yoxlayan və tərtib edən söhbət agentləri.

• Kodlaşdırma - təkliflər, refaktorlar, testlər.

• Sağlamlıq və elm - triaj, görüntüləmə dəstəyi, struktur proqnozu. (Klinik kontekstləri təhlükəsizlik baxımından kritik hesab edin; insan nəzarətindən və sənədləşdirilmiş məhdudiyyətlərdən istifadə edin.) [2]

Mini lətifə: məhsul komandası bir dil modeli qarşısında axtarış addımını A/B-test edə bilər; səhv dərəcələri tez-tez aşağı düşür, çünki model təxmin etməkdənsə, daha təzə, tapşırıq üçün xüsusi kontekstdən asılıdır. (Metod: ölçüləri qabaqcadan müəyyənləşdirin, gözləntilər toplusunu saxlayın və oxşar təklifləri müqayisə edin.)

Güclər, məhdudiyyətlər və aralarındakı yumşaq xaos ⚖️

Güclü tərəflər

• Böyük, qarışıq məlumat dəstlərini lütflə idarə edir.

• Eyni əsas mexanizm ilə tapşırıqlar arasında miqyaslar.

• Əl mühəndisliyi etmədiyimiz gizli quruluşu öyrənir. [2]

Limitlər

• Halüsinasiyalar - modellər inandırıcı səslənən, lakin səhv nəticələr verə bilər.

• Qərəz - təlim məlumatları sistemlərin sonra təkrar istehsal etdiyi sosial qərəzləri kodlaya bilər.

• Sağlamlıq - kənar vəziyyətlər, rəqib girişlər və paylama dəyişikliyi hər şeyi poza bilər.

• Məxfilik və təhlükəsizlik - ehtiyatlı olmasanız, həssas məlumatlar sıza bilər.

• Anlatıcılıq - niyə belə dedi? Bəzən qeyri-müəyyən olur ki, bu da auditləri incidir.

Risklərin idarə edilməsi xaos göndərməməyiniz üçün mövcuddur: NIST AI Risk Management Framework dizayn, inkişaf və yerləşdirmə üzrə etibarlılığı artırmaq üçün praktiki, könüllü təlimat təqdim edir - riskləri xəritələşdirmə, onları ölçmək və istifadəni sona qədər idarə etmək. [4]

Yol qaydaları: təhlükəsizlik, idarəetmə və cavabdehlik 🛡️

Tənzimləmə və təlimat praktikaya uyğundur:

• Risk əsaslı yanaşmalar - daha yüksək riskli istifadələr daha sərt tələblərlə üzləşirlər; sənədlər, məlumatların idarə edilməsi və insidentlərin idarə edilməsi məsələsi. İctimai çərçivələr şəffaflığı, insan nəzarətini və davamlı monitorinqi vurğulayır. [4]

• Sektor nüansı - təhlükəsizlik baxımından kritik sahələr (sağlamlıq kimi) dövrədə insan və diqqətli qiymətləndirmə tələb edir; ümumi təyinatlı alətlər hələ də aydın təyinatlı istifadə və məhdudiyyət sənədlərindən faydalanır. [2]

Bu, yeniliyi boğmaq deyil; bu, məhsulunuzu kitabxanada popkorn istehsalçısına çevirməmək haqqındadır... bu, əyləncəli görünməyənə qədər.

Təcrübədə AI növləri, nümunələrlə 🧰

• Qavrama - görmə, danışma, sensor birləşməsi.

• Dil - söhbət, tərcümə, xülasə, çıxarış.

• Proqnoz - tələbin proqnozlaşdırılması, riskin qiymətləndirilməsi, anomaliyaların aşkarlanması.

• Planlaşdırma və nəzarət - robototexnika, logistika.

• Nəsil - şəkillər, audio, video, kod, strukturlaşdırılmış məlumatlar.

Başlıq altında riyaziyyat xətti cəbrə, ehtimala, optimallaşdırmaya və hər şeyi uğultuda saxlayan hesablama yığınlarına əsaslanır. Dərin öyrənmənin əsaslarını daha dərindən öyrənmək üçün kanonik icmala baxın. [2]

Müqayisə Cədvəli: bir baxışda məşhur AI alətləri 🧪

(Qəsdən bir az qüsurlu. Qiymətlər dəyişir. Yürüşünüz fərqli olacaq.)

AI sistemini peşəkar kimi necə qiymətləndirmək olar 🧪🔍

1. İşi müəyyənləşdirin - bir cümləlik tapşırıq bəyanatı.

2. Metrikləri seçin - dəqiqlik, gecikmə, qiymət, təhlükəsizlik tetikleyicileri.

3. Test dəsti hazırlayın - təmsil, müxtəlif, gözlənilməz.

4. Uğursuzluq rejimlərini yoxlayın - sistemin rədd etməli və ya artırmalı olduğu daxilolmalar.

5. Qərəz üçün test - mümkün olduqda demoqrafik dilimlər və həssas atributlar.

6. Döngüdə insan - şəxsin nə vaxt nəzərdən keçirməli olduğunu göstərin.

7. Qeyd və monitor - sürüşmə aşkarlanması, insidentlərə cavab, geri dönmələr.

8. Sənəd - məlumat mənbələri, məhdudiyyətlər, nəzərdə tutulan istifadə, qırmızı bayraqlar. NIST AI RMF sizə bunun üçün ortaq dil və proseslər təqdim edir. [4]

Hər zaman eşitdiyim ümumi yanlış təsəvvürlər 🙃

• "Bu, sadəcə surət çıxarmaqdır." Təlim statistik quruluşu öyrənir; nəsil həmin struktura uyğun gələn yeni nəticələr yaradır. Bu ixtiraçılıq ola bilər - və ya səhv - lakin bu, kopyala-yapışdırılmır. [2]

• "AI insan kimi başa düşür." Nümunələri modelləşdirir . Bəzən bu anlayışa bənzəyir; bəzən inamlı bir bulanıqlıqdır. [2]

• "Böyük həmişə daha yaxşıdır." Ölçek kömək edir, lakin məlumatların keyfiyyəti, uyğunlaşdırılması və axtarışı çox vaxt daha vacibdir. [2][3]

• "Hamısını idarə etmək üçün bir AI." Real yığınlar çox modellidir: faktlar üçün axtarış, mətn üçün generativ, cihazda kiçik sürətli modellər, üstəgəl klassik axtarış.

Bir az daha dərindən nəzər salaq: Transformatorlar və diffuziya, bir dəqiqə ərzində ⏱️

• Transformatorlar nəyə diqqət edəcəyinə qərar vermək üçün tokenlər arasında diqqət xallarını hesablayırlar. Qatların yığılması uzunmüddətli asılılıqları açıq-aydın təkrarlanmadan ələ keçirərək, dil tapşırıqları arasında yüksək paralellik və güclü performansa imkan verir. Bu arxitektura əksər müasir dil sistemlərinin əsasını təşkil edir. [3]

• Diffuziya modelləri dumanlı güzgünü üz görünənə qədər cilalamaq kimi səs-küyü addım-addım aradan qaldırmağı öyrənirlər. Əsas təlim və nümunə götürmə ideyaları görüntü yaratma bumunu açdı və indi audio və videoya qədər uzanır. [5]

Saxlaya biləcəyiniz mikro lüğət 📚

• Model - girişləri çıxışlara uyğunlaşdırmaq üçün öyrətdiyimiz parametrləşdirilmiş funksiya.

• Təlim - nümunələrdə itkiləri minimuma endirmək üçün parametrlərin optimallaşdırılması.

• Həddindən artıq uyğunlaşma - təlim məlumatlarında əla işləyir, başqa yerdə.

• Halüsinasiya - axıcı, lakin faktiki olaraq səhv çıxış.

• RAG - təzə mənbələrə müraciət edən axtarış artırılmış nəsil.

• Alignment - təlimatlara və normalara riayət etmək üçün davranışın formalaşdırılması.

• Təhlükəsizlik - zərərli nəticələrin qarşısının alınması və həyat dövrü boyunca riskin idarə edilməsi.

• Nəticə - proqnoz vermək üçün təlim keçmiş modeldən istifadə etmək.

• Latency - daxil olandan cavaba qədər olan vaxt.

• Qoruyucular - model ətrafındakı siyasətlər, filtrlər və nəzarətlər.

Çox uzun oldu, oxumadım - Yekun qeydlər 🌯

AI nədir? Kompüterlərə verilənlərdən öyrənməyə və məqsədə doğru ağıllı hərəkət etməyə imkan verən texnikalar toplusu. Müasir dalğa dərin öyrənmə üzərində işləyir - xüsusilə dil üçün transformatorlar və media üçün diffuziya. Düşüncəli şəkildə istifadə edilən süni intellekt nümunənin tanınmasını ölçür, yaradıcılıq və analitik işi sürətləndirir və yeni elmi qapılar açır. Ehtiyatsız istifadə edildikdə, o, etimadı çaşdıra, istisna edə və ya məhv edə bilər. Xoşbəxt yol güclü mühəndisliyi idarəetmə, ölçmə və təvazökarlıq toxunuşu ilə birləşdirir. Bu tarazlıq sadəcə mümkün deyil - düzgün çərçivələr və qaydalar ilə öyrədilə, sınaqdan keçirilə və qoruna bilər. [2][3][4][5]

İstinadlar

[1] Britannica Ensiklopediyası - Süni intellekt (AI) : daha çox oxu
[2] Təbiət - “Dərin öyrənmə” (LeCun, Bengio, Hinton) : daha çox oxu
[3] arXiv - “Diqqət Sizə Lazımdır” (Vaswani və başqaları) : daha çox oxuyun
[4]
NIST : Riskiv İdarəetmə Çərçivəsi daha çox oxuyun . Diffusion Probabilistic Models” (Ho et al.) : daha çox oxuyun

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda