Екатерина Морозова

Технологии, связанные с искусственным интеллектом, стремительно внедряются в нашу повседневную жизнь. А значит, растёт потребность в специалистах, умеющих работать с ИИ. Мы выяснили, как и кем создаётся искусственный интеллект. На вопросы ответил Данил Гановичев — бэкенд-разработчик, специалист в области сетевой инфраструктуры, который активно следит за трендами в ИТ. Нейросети стремительно распространяются и завоёвывают всё большую популярность. Расскажите простыми словами, что такое искусственный интеллект. Прежде всего, нужно понимать, что искусственный интеллект — это не только нейросети (сегодня многие ошибочно отождествляют эти понятия). Нейросеть — это лишь одно из множества возможных проявлений ИИ. В широком смысле искусственный интеллект — это технологии, способные выполнять так называемые интеллектуальные задачи, которые до появления ИИ мог выполнять только человек: классификация и обработка информации, анализ данных, генерация контента разного рода — продолжать можно очень долго. Искусственный интеллект можно условно разделить на два вида: большой (его ещё называют сильным) и малый (слабый). Известные Midjourney и ChatGPT — это классические представители малого ИИ. Малый искусственный интеллект заточен под определённые, конкретные задачи, например, ChatGPT — это языковая модель, а Midjourney работает исключительно с изображениями. Большой ИИ — это сложная система, способная выполнять широкий спектр задач. Потенциально у неё может быть множество функций. В этом случае можно будет говорить о поведении, имитирующем человеческое: большой ИИ сможет решать сложные задачи, которым его не обучали, считывать контекст, общаться с учётом ситуации, словом, вести себя практически как человек. Искусственный интеллект уже сейчас решает задачи, которые до недавнего времени принято было считать творческими. Кроме того, искусственный интеллект умеет учиться, как и естественный, однако он всё ещё не обладает сознанием и способностью к рефлексии. Получается, порог создания такого ИИ, который был бы полностью идентичен естественному, ещё не пройден. Как искусственный интеллект чему-то обучается? Здесь работает так называемое обучение с подкреплением. Когда мы подаём на вход данные, ИИ обрабатывает их и выдаёт ответ. Например, нам нужно научить ту же Midjourney распознавать картинку — допустим, изображение кота. Мы загружаем, условно, несколько тысяч изображений котов и несколько тысяч рандомных картинок, и за каждый правильный ответ нейросеть получает подкрепление. По такому принципу обучаются практически все нейросети, которые сейчас существуют. Напоминает дрессировку домашнего животного. В какой-то степени да. Нейросеть вообще работает по принципу человеческого мозга, который тоже состоит из нейронов. Есть нейроны и есть маршруты, которые они должны пройти. А внутри — чёрный ящик. Мы подаём запрос, получаем ответ, но мы не всегда понимаем, по каким принципам нейросеть делает те или иные выводы. А обучается она именно подкреплением. Когда нейросеть даёт правильный ответ, мы условно ставим ей плюсик, и тогда она сохраняет тот маршрут, который она прошла, те признаки, которые помогли ей этот правильный ответ дать. Как мы используем ИИ в повседневной жизни? Ведь нейросети наподобие Midjourney и ChatGPT, к которым сейчас приковано столько внимания, на самом деле не были первыми. Искусственный интеллект буквально окружает нас повсюду. Это и системы распознавания лиц, когда городские камеры могут определить, что за человек проходит мимо, какие у него черты лица, как он одет и по какому маршруту он следует. Всё это раньше делалось вручную, а теперь этим занимается ИИ, что очень облегчает работу правоохранительных органов. Искусственный интеллект широко используется в маркетинге — это та самая ситуация, когда вам рекомендуют какие-то товары. Когда вы делаете запрос в Google и видите подсказку — это тоже работа ИИ. В Youtube тоже есть алгоритмы, которые анализируют то, что вы смотрите и на основе ваших предпочтений создают рекомендации. Искусственный интеллект активно используют не только крупные компании, но и люди: писатели, студенты, переводчики, дизайнеры. Сегодня практически каждый человек, так или иначе, сталкивается с системами ИИ, даже если он об этом не задумывается. Как создаётся искусственный интеллект? Это сложный многоступенчатый процесс. Сначала ставят конкретную задачу, определяют функции, которые должен будет выполнять ИИ. Затем собирают и анализируют данные, необходимые для его обучения — тексты, изображения, видео — в зависимости от того, что нам нужно. После этого создаётся программа, модель, которую на основе этих отобранных данных обучают. Это и есть то самое обучение с подкреплением, о котором мы говорили. Важно, чтобы ИИ получал обратную связь — это позволяет ему совершенствоваться. После обучения программа тестируется, дорабатывается, а затем внедряется и начинает использоваться. Но и это ещё не всё — после внедрения ИИ регулярно обновляется, дорабатывается и улучшается. Кто именно создаёт искусственный интеллект? Кто эти специалисты? ИИ создаётся крупными компаниями, имеющими ресурсы. В первую очередь для этого необходимы высококвалифицированные кадры с различными навыками. В процесс могут быть вовлечены специалисты по машинному обучению — они разрабатывают алгоритмы и модели, на которых основаны системы ИИ; инженеры-программисты, разработчики ПО — они пишут код, разрабатывают архитектуру системы и обеспечивают её работоспособность; специалисты по обработке данных (Data Scientists) — эти люди занимаются сбором, обработкой и анализом данных, необходимых для обучения ИИ. Также в разработке ИИ принимают участие инженеры по работе с данными (Data Engineers): они занимаются созданием и поддержкой инфраструктуры для хранения и обработки данных. Дизайнеры пользовательского интерфейса (UI/UX Designers) создают интерфейсы для взаимодействия пользователей с ИИ системами. В зависимости от конкретной цели создания ИИ могут привлекаться и другие эксперты в определённой области (врачи, лингвисты, финансовые аналитики), а также юристы и эксперты по этическим вопросам, связанным с использованием ИИ. Судя по всему, процесс создания ИИ очень интересный и многогранный. Если человек хочет стать специалистом в этой области, с чего ему нужно начинать? Можно начать с изучения основ программирования. Изучить языки программирования, такие как Java и особенно Python — на нём написаны множество нейросетей. Изучить основы машинного обучения — это поможет понять, как работают нейросети. Ознакомиться с популярными библиотеками Python для машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Стоит ли опасаться, что ИИ вытеснит специалистов с рынка труда? Сейчас многие считают, что технологии вскоре оставят людей без работы. Рынок труда, безусловно, трансформируется. Какими темпами — предположить сложно. Отчасти этот процесс может притормозить правовое регулирование. Но о полном вытеснении говорить я бы не стал — я не вижу рисков массовой безработицы, которая сейчас многих так тревожит. На протяжении всей истории человечества условия нашей жизни менялись, осуществлялись промышленные революции. Сельские жители переезжали в города, появлялись новые профессии — это естественный процесс. Я уверен, что человек сможет адаптироваться и к новой реальности. А как ИИ изменит человеческие профессии? Ведь многие из них уже трансформировались. Наверняка появятся какие-то новые? Я думаю, что появится ещё больше автоматизированных инструментов, которые будут использоваться в самых разных сферах. Масса процессов будет протекать быстрее и проще. Однако профессии никуда не денутся — мы просто получим новые, более совершенные инструменты. Скажем так, для успешной работы искусственного интеллекта всё равно всегда будет нужен человек — мастер в своём деле, эксперт в конкретной области, который понимает, как всё устроено. Безусловно, автоматизация создаст на рынке труда определённую конкуренцию, однако, повторюсь, я не думаю, что это будет критично. Где учиться на ИТ-специалиста Для того, чтобы оставаться востребованным специалистом, необходимо постоянно учиться, следить за изменениями в своей области, получать новые навыки, прокачивать имеющиеся. Московский Политех, Московский физико-технический институт (МФТИ), МИРЭА, Университет ИТМО в Санкт-Петербурге, Московский институт технологий и управления, Новосибирский государственный университет (НГУ), Дальневосточный федеральный университет, IT-колледж Maxitet, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта. Искусственного интеллекта бояться не нужно — нужно уже сегодня учиться с ним продуктивно взаимодействовать.