Урок 7 «Процесс создания AI: этапы и ресурсы»
👩🏫 Автор урока: Анна Веклич, эксперт в сфере развития и продвижения высшего образования и науки, сооснователь @GPT4Telegrambot и автор курса «Нейрограмотность».
📌 В этом уроке вы узнаете, что нужно для создания AI-проекта: от постановки цели до наличия специальных чипов, а также поймете, как проверить, что вы точно создали AI, а не что-то другое.
Содержание
Этапы и необходимые элементы создания AI
Процесс создания AI похож на создание любого проекта.
Все начинается с целей и задач!
1 шаг: постановка целей и задач создания AI.
- Зачем это делать?
- Какую проблему будет решать новый AI?
- Кто будет его использовать? Какой результат нужно достичь?
- Какой бюджет на это потребуется?
- И сколько времени займет процесс?
Достижение цели определяет то, с кем мы будем её реализовывать. Поэтому определение состава команды – одна из важнейших составляющих AI-проекта.
2 шаг: привлечение специалистов.
AI создается программистами, инженерами, дата-сайентистами, специалистами по машинному обучению, учеными.
📌 Эти люди должны обладать определенными знаниями, опытом и экспертизой.
📌 Чаще всего для создания AI собираются мультидисциплинарные команды – помимо «айтишников» есть еще аналитики, менеджеры, специалисты по этике, тестировщики, дизайнеры пользовательского опыта и другие.
3 шаг: выбор технологии (алгоритмов машинного обучения).
Специалисты на первом этапе определяют, какими именно технологиями, способами и алгоритмами они будут пользоваться в процессе обучения моделей и создания AI (выбор зависит от цели, задач и имеющихся данных).
Это необходимо для того, чтобы обучить модель и она могла самостоятельно учиться, создавая новое. Это триллионы единиц контента (тексты, фото, видео).
📌 От качества данных и их актуальности зависит качество ответов нейросети.
Поэтому помимо поиска, данные нужно очистить и регулярно дополнять и обновлять.
Нам понадобятся мощные компьютеры, системы хранения данных, коммуникационное оборудование и сервера, где все это будет храниться.
6 шаг: подготовка вычислительных мощностей.
Для выполнения сложных вычислений при работе с миллиардами данных требуются специальные чипы, которые могут это обеспечить.
И чем быстрее развивается AI, тем больше нужно чипов и тем мощнее они должны быть.
Самый крупный производитель чипов в мире – NVIDIA, Тайвань, где часто нестабильна политическая обстановка, что периодически затрудняет создание чипов.
После того, как вы узнали, как происходит создание AI, давайте научимся его оценивать.
Способы проверки AI
Есть несколько общепринятых подходов.
1. Тест Тьюринга: классический метод оценки AI, предложенный известным математиком Аланом Тьюрингом в 1950 году.
📌 Согласно этому тесту, если человек взаимодействует с машиной и не может отличить её от другого человека, то машина считается обладающей искусственным интеллектом.
2. Способность к обучению на основе данных без явного вмешательства программистов (автономность).
Если система может улучшать свои результаты со временем, адаптируясь к новым данным без участия человека, это указывает на наличие элементов искусственного интеллекта.
AI должен уметь анализировать информацию, делать логические выводы и принимать решения на основе доступных данных.
Задание
Не забудьте выполнить легкое проверочное задание на закрепление полученного материала, а также поставить оценку этому уроку. Все это можно сделать в образовательном боте «Нейрограмотность» @EDU4Telegrambot.