Здравствуйте, друзья. В 2015 году мне пришлось срочно менять жизнь: после сокращения несколько месяцев учился новой профессии, параллельно осваивал компьютер и интернет. Каждое незнакомое слово вызывало лёгкую панику. Особенно досталось от всего, что было связано с искусственным интеллектом. Нейросеть, машинное обучение, AGI — казалось, это всё для каких-то других людей.
- Как вообще делят искусственный интеллект
- Три уровня по мощности: слабый, сильный и супер-ИИ
- Слабый (узкий) ИИ — тот что уже у вас в телефоне
- Сильный (общий) ИИ — то чего пока нет
- Супер-ИИ — это уже фантастика
- Виды ИИ по способу работы: что под капотом
- Машинное обучение — ИИ который учится на примерах
- Нейросети и глубокое обучение — ИИ который видит и слышит
- Генеративный ИИ — тот что создаёт новое
- Какой вид ИИ вы уже используете каждый день
- Вопросы которые задают чаще всего
- Что попробовать если хотите познакомиться с ИИ поближе
Потом разобрался. Не сразу, через ошибки. И понял: большинство этих слов описывают вещи, которые мы уже используем каждый день — просто не знаем как они называются.
Вот почему понимать виды ИИ полезно не ради теории. Это объясняет почему Алиса не может написать за вас заявление в управляющую компанию, а Алиса AI напишет. Или почему спам-фильтр в почте работает без ошибок, а голосовой помощник иногда не понимает просьбы. Разница — именно в виде ИИ.
Как вообще делят искусственный интеллект
Учёные делят ИИ по двум разным принципам. Первый — по мощности: насколько умная система и что она в принципе умеет делать. Второй — по способу работы: как именно она обучается и принимает решения.
Оба деления нужны для разных вещей. Первое отвечает на вопрос «насколько это похоже на человека». Второе — на вопрос «как это работает под капотом».
Разберём по очереди.
Три уровня по мощности: слабый, сильный и супер-ИИ
Слабый (узкий) ИИ — тот что уже у вас в телефоне
Слабый ИИ умеет делать ровно одно. Очень хорошо делать, часто лучше человека — но строго одно.
Голосовой помощник Алиса распознаёт речь и отвечает на вопросы. Но попросите её объяснить чем хороший рассказ отличается от плохого, и она растеряется. Спам-фильтр в почте отлично отсеивает мусор — и совершенно не понимает ничего про ваши финансы. Навигатор строит маршруты, но не поможет выбрать подарок для внука.
Именно это и называют «узким» или «слабым» ИИ. Слово «слабый» тут немного сбивает с толку: Алиса в своей задаче нисколько не слабее человека. Просто она заточена под одно. Шаг в сторону — и всё.
Примеры слабого ИИ, с которыми вы сталкиваетесь каждый день:
- Голосовые помощники: Алиса, Маруся, Салют
- Рекомендации товаров на Wildberries или Ozon
- Фильтр спама в почте и СМС
- Автоматический перевод текста
- Распознавание лица при разблокировке телефона
- Предсказание маршрута в навигаторе
Весь ИИ, который реально существует и работает сегодня, — слабый. Это не плохо. Это просто честный факт.
Сильный (общий) ИИ — то чего пока нет
Сильный ИИ — это система, которая умеет делать всё что умеет человек. Переключаться между задачами. Учиться новому без специальной подготовки. Понимать контекст и делать выводы.
На сегодняшний день такого ИИ не существует. Совсем.
ChatGPT, Алиса AI, GigaChat, DeepSeek — они кажутся умными и разносторонними. Но под капотом каждый из них — очень сложный слабый ИИ. Они обучены на огромном количестве текстов, поэтому хорошо имитируют разносторонность. Но не понимают мир так, как понимаем его мы.
Создание настоящего сильного ИИ — это, пожалуй, главная техническая задача нашего времени. Некоторые руководители крупных компаний говорят, что приближаются к этому рубежу. Но пока это остаётся задачей, а не результатом. Учёные идут к этому с 1950-х, история этих попыток интересна сама по себе.
Супер-ИИ — это уже фантастика
Супер-ИИ, или сверхинтеллект — гипотетическая система, которая была бы умнее любого человека во всём. Не просто чуть умнее. Настолько умнее, что мы не смогли бы это нормально осмыслить.
Именно про такой ИИ пишут пугающие заголовки в новостях. «ИИ захватит мир», «роботы заменят людей». Это — про сверхинтеллект, которого нет и который, возможно, никогда не появится в том виде, как его описывают журналисты.
Знать об этом уровне полезно ровно для одного: чтобы не пугаться. Когда читаете очередную статью про «ИИ-апокалипсис», помните: речь идёт о гипотетическом будущем, а не о том, что сидит в вашем смартфоне.
Виды ИИ по способу работы: что под капотом
Машинное обучение — ИИ который учится на примерах
Машинное обучение — это подход, при котором ИИ не программируют вручную под каждую задачу. Вместо этого ему показывают тысячи примеров и говорят: «Учись сам».
Представьте ребёнка, которому показывают фотографии кошек и собак. Никто не объясняет ему про усы, форму ушей или размер. Просто показывают: это кошка, это собака, это кошка. Через некоторое время ребёнок сам научится отличать одно от другого — по каким-то признакам, которые он сам нащупал.
Машинное обучение работает похожим образом. Только вместо ребёнка — алгоритм, а вместо нескольких фотографий — миллионы примеров.
Именно за счёт машинного обучения Яндекс понимает что вы ищете, даже если написали с опечаткой. Именно так почтовый сервис учится отличать ваши письма от спама — и становится точнее со временем, потому что учится на ваших пометках «это спам».
Когда я начал работать с нейросетями системно и разобрался в том, как они устроены изнутри, первое что удивило — именно это. За большинством инструментов которые мы называем «ИИ», стоит машинное обучение. Не волшебство и не программирование под каждый случай. Система учится сама, на данных. Об этом я подробнее написал в статье про работу с ИИ с нуля.
Нейросети и глубокое обучение — ИИ который видит и слышит
Нейросеть — это особый вид машинного обучения. Её строили по образцу человеческого мозга: много слоёв, каждый обрабатывает информацию и передаёт результат дальше.
Именно нейросети умеют работать с картинками, звуком и видео. Потому что эти типы данных слишком сложные для обычных алгоритмов.
Когда телефон разблокируется по вашему лицу — это нейросеть. Когда Алиса слышит вашу речь и понимает слова — тоже нейросеть. Когда переводчик на сайте переводит целые абзацы, а не слова по одному — нейросеть.
Есть ещё термин «глубокое обучение». Это нейросеть с очень большим количеством слоёв — именно глубокое обучение стоит за самыми впечатляющими результатами последних лет.
Для родителей это тоже практически важно: системы родительского контроля на телефоне, которые умеют анализировать содержимое сайтов и определять не только тематику, но и тон материала — это нейросети. Работают значительно точнее, чем старые фильтры по ключевым словам.
Генеративный ИИ — тот что создаёт новое
Генеративный ИИ — это отдельный вид, о котором сейчас говорят больше всего. И не зря.
Другие виды ИИ анализируют, классифицируют, предсказывают. Генеративный ИИ создаёт. Текст, картинки, голос, музыку — новый контент, которого раньше не существовало.
Именно это делает YandexGPT когда пишет для вас письмо или объясняет сложный документ простыми словами. Именно это делает Шедеврум, когда превращает ваше описание в иллюстрацию. Именно это делает GigaChat от Сбера, когда помогает составить заявление или разобраться с инструкцией.
Что можно попробовать прямо сейчас из того, что работает в России без дополнительных настроек:
- Алиса AI — доступна на alice.yandex.ru.. Помогает с текстами, объяснениями, переводом
- GigaChat от Сбера — работает в приложении СберБанк и отдельном чате
- Шедеврум — российский генератор изображений по текстовому описанию
ChatGPT из России напрямую не открывается — это ограничение со стороны самого сервиса. Но задачи, для которых его обычно используют, российские аналоги закрывают вполне неплохо. Если хотите попробовать — почитайте про лучшие бесплатные ИИ инструменты, там есть конкретные варианты с описанием.
Чтобы общаться с генеративным ИИ эффективно, нужно уметь правильно формулировать запросы. Это называется промптинг — про него подробно написано в статье что такое промпт для нейросети.
Какой вид ИИ вы уже используете каждый день
Вот простая таблица. Узнайте в ней свои привычные действия.
| Что вы делаете | Какой вид ИИ | Пример |
|---|---|---|
| Просите Алису поставить будильник | Слабый ИИ | Алиса, Маруся |
| Получаете рекомендации на Wildberries | Слабый ИИ (машинное обучение) | «Вам может понравиться» |
| Почта сама убирает спам | Машинное обучение | Gmail, Mail.ru |
| Телефон разблокируется по лицу | Нейросеть | Face ID, аналоги Android |
| Спрашиваете Алису AI написать письмо | Генеративный ИИ | Алису AI, GigaChat |
| Переводите текст на другой язык | Нейросеть | Яндекс Переводчик |
| Навигатор предлагает объезд пробок | Машинное обучение | Яндекс Навигатор |
Если посчитать, большинство из нас уже используют ИИ несколько раз в день. Просто не думали об этом так.
Вопросы которые задают чаще всего
Что попробовать если хотите познакомиться с ИИ поближе
Если хотите перейти от теории к практике, вот конкретные первые шаги под разные задачи:
- Написать письмо, заявление или поздравление — попробуйте GigaChat или Алиса AI. Опишите задачу своими словами.
- Разобраться в сложном документе или инструкции — скопируйте текст и попросите ИИ объяснить его простыми словами.
- Создать иллюстрацию или открытку — зайдите на Шедеврум и опишите картинку которую хотите получить.
- Перевести текст — Яндекс Переводчик работает на нейросетях и справляется даже с длинными абзацами.
Если не знаете с чего начать совсем — почитайте статью как работать с ИИ: пошаговое руководство. Там всё по шагам, без лишней теории.
Признаюсь честно: когда я сам впервые попробовал написать что-то через генеративный ИИ, ожидал чего-то сложного. Оказалось — просто пишешь как другу. Описываешь задачу своими словами. И получаешь результат. Не всегда идеальный с первого раза, но рабочий. С этого и стоит начинать.
ВКонтакте и в Одноклассниках веду сам — там не только анонсы новых статей, но и свежие новости про технологии, разборы реальных случаев из жизни и короткие советы которые не попадают в блог. Подписывайтесь чтобы не пропустить. Ссылки и инструкция как подписаться — здесь.
