Anticodeguy

Собираем паззл «Как работает искусственный интеллект» по кусочкам: Часть 1. Что такое ИИ, аналогия с поиском фото. Часть 2. Нейроны и связи Часть 3. Обучение модели Часть 4. ИИ имитирует наш мозг А ещё я сделал каталог, в котором собрал все свои предыдущие посты и добавляю новые. На случай, если захочешь что-то перечитать и для всех, кто недавно присоединился. Каталог всегда в закрепе, так что не потеряешь: https://teletype.in/@webkrafter/about. Хороших выходных!

ИИ имитирует наш мозг Разумеется, в приведённой в прошлых постах аналогии с поиском фотографий одноклассников, было сильное упрощение и понятно, что человек может думать с использованием мозга. Но в принципе, очень похожая штука происходит и в нейронной сети. Только там мы спрашиваем не мозг, а компьютерный алгоритм, который в свою очередь обращается к базе данных, где содержатся все эти наборы коэффициентов связанности разных нейронов, входных и выходных параметров. Прямо как в той записной книжке, где мы отмечали фотографии. После того, как эта модель написана, мы в неё можем загрузить огромное количество данных для обучения, то есть вопросов и правильных ответов на них. Таким образом, что нейронная сеть сама у себя проставит все коэффициенты, прогнав через свой алгоритм все эти вопросы, сравнив их с правильными ответами. И в следующий раз, когда уже реальный пользователь задаст вопрос, даже которого не было в исходной выборке данных, с большой вероятностью он получит тот ответ, который искал. А теперь представь, что вот эта записная книжка и подписи на фотографиях тебе не нужно искать вручную, а у тебя есть компьютерная база данных, которая может обрабатывать такие запросы по поиску мгновенно практически. То есть незаметно для человеческого глаза с огромной скоростью, учитывая возможности современных компьютерных систем. Ну и в данном примере у нас было всего лишь три параметра запроса. А теперь представь, если их 30 или 300 000. К слову, в ChatGPT таких параметров 175 миллиардов (❗️). Просто представь, насколько точно, может быть результат, выдаваемый тебе машиной по такому принципу… Примерно таким образом (естественно, аналогия была сильно упрощена) работают нейронные сети или искусственный интеллект. То есть это не просто поиск ответа на вопрос в линейной базе. Это формирование результатов по огромному количеству связанных между собой параметров, взвешивание коэффициентов, вероятностей, сравнения с другим результатами и получение обратной связи, описанное в формате компьютерного алгоритма.

А теперь давай немножко усложним нашу модель и добавим в неё обучение. То есть, делаем её действительно нейронной сетью, которая способна обучаться. Для начала надо научиться собирать обратную связь. Ты показываешь другу фотографию и спрашиваешь, то ли это, что он искал. Он говорит: «Нет, что-то не то, там была немножко другая фотография». Окей, выдаёшь ему следующий вариант: «Да, это она». И, таким образом, ты нашёл нужные соотношения коэффициентов, которые указывают тебе на верный ответ. Но перед тем, как отдать ему фотографию, ты делаешь следующее: берёшь ручку и пишешь на этой фотографии все те параметры, которые были запрошены твоим другом. Вспоминаем: это локация (задний двор школы), количество людей (трое) и наличие предмета (банки спирта). А затем берёшь ещё записную книжку и пишешь, в каком альбоме эта фотография и в каком ящике стола лежит этот альбом. Таким образом, когда в следующий раз кто-нибудь задаст тебе точно такой же вопрос, ты сможешь практически со стопроцентной вероятностью выдать ему нужный ответ. Примерно по такому принципу работает обучение в нейронке. Сначала она обучается на каком-то датасете – это первичный набор данных, который был заранее размечен людьми. Так же как ты с фотографией и записной книжкой размечаешь, где что и к чему относится. А затем пользователи дают обратную связь: верно ли сработал алгоритм: это ответ твоего друга на то, правильно ли подобрано фото. Идём ещё дальше. Ты выдаёшь фотографию одному другу, потом к тебе подходит следующий и спрашивает что-то другое. Ты проделываешь все те же самые операции, точно так же записываешь всё в блокнотик, подписываешь каждую фотографию. И когда к тебе подойдёт последний двадцатый участник этой невероятной вечеринки, скорее всего ты уже сможешь даже интуитивно понять по первым словам его запроса, а какую именно фотографию он хочет посмотреть. В принципе, точно так же, только в описанном математическим языком и языком программирования алгоритме, работают модели искусственного интеллекта.

Прошлый пост открыл эту мини-серию с объяснением принципов работы ИИ и нейронных сетей. Продолжаем. За каждый из параметров, которые содержатся в исходном запросе (в нашем случае это локация, количество людей и наличие предмета на фотографии), в нейронной сети отвечает отдельный «нейрон» – это такой процессор, который говорит тебе, что соответствует исходному запросу, а что нет и с какой вероятностью. Примерно так же, как ты в голове у себя просчитываешь: «Ага, вот это не похоже на задний двор школы, значит исключаем. А вот это скорее всего похоже, но я вот не очень узнаю место, это может быть либо за школьным двором, либо на соседней улице». В этом случае уверенность, например, составит 40%. И вот у нас уже появляются те самые вероятности, с которыми нейронка выдаёт результат. Дальше. Все эти нейроны в искусственном интеллекте между собой связаны. Допустим, мы добавляем в качестве параметра ещё и страну, где была сделана фотография. Если входящий запрос был про нашу школу, то этот новый нейрон, отвечающий за страну, автоматически распознает, что это была твоя родина. Потому что в этом случае однозначно понятно, что речь идёт про определённую школу, которая находится в этой стране. Таким образом эти два параметра (читай – нейрона) между собой связаны. А вот, например, количество людей никак не связано с локацией. У тебя две фотографии из разных стран: и на первой, и на второй может быть по три человека, то есть это нерелевантные друг другу параметры. То есть получается, что между нейронами, отвечающими за эти параметры, нет связи. Прямо как и ты у себя в голове вряд ли найдёшь связь между страной, где была сделана фотография и количеством людей на ней. Очень напоминает структуру мышления, не находишь? В принципе в этом и заключается задача ИИ – имитировать нашу мозговую деятельность. Завтра продолжим нашу аналогию и посмотрим, как же нейронки обучаются. Напиши в комментариях, как тебе заходит такой контент: мне всегда важно получать обратную связь. И, конечно, задавай вопросы, если что-то непонятно.

В выходной не буду напрягать тебя своими заумными постами. Но напомню, особенно для тех, кто недавно начал меня читать, что есть видео обо мне, где я рассказываю свои историю. Из тех, кто уже давно со мной, вероятно тоже многие не видели. Так что заходи познакомиться ближе. Хороших выходных! https://youtu.be/bm137sDj4p4

​​А вот мой собственный вчерашний кейс. Мне нужно было написать письмо в тайский банк с просьбой разобраться с процессом получения их продукта и учесть при этом мою ситуацию с визой. Разумеется, я бы и сам мог написать это письмо, но на формулирование, проверку, уточнения и подбор грамотных слов на английском, у меня ушло бы минут двадцать точно. А ChatGTP выдал мне готовый текст письма за несколько секунд и написал это в вежливой манере (как я его и попросил), используя юридические термины и точные формулировки. Сам запрос при этом я составил примерно за минуту. В готовом письме я исправил только форму одного слова, всё остальное оставил без изменений. ChatGPT можно поручить составление писем, причём не только единичных, как в моём случае. Это вполне могут быть email-рассылки, например, для твоих подписчиков или для твоего бизнеса. А возможно, тебе нужно написать письмо работодателю или составить текст рецензии на своего коллегу (в LinkedIn на английском) или ещё что-то по ситуации. Или ещё один вариант использования прислал подписчик – структурирование информации. Действительно, можно набросать в него кучу всего и попросить расписать чёткую структуру из непонятной мешанины. Вполне посильная задача для ИИ. Вчера я упомянул, что ChatGPT целый диплом написал. Также он может решать примеры, задачки, какие-то уравнения (элементарные и очень сложные) или писать алгоритмы. Идём дальше: если он может писать алгоритмы, то вполне себе сможет написать и программный код на любом нужном тебе языке! Один из моих знакомых разработчиков написал пару дней назад про то, что с помощью ChatGTP он составил несколько скриптов для своих программ, которые просто нужно было чуть-чуть подкорректировать под собственные переменные, а всё остальное и естественно алгоритм, ИИ написал очень даже хорошо. То есть это абсолютно рабочие варианты кода, с которыми не пришлось долго возиться для того, чтобы применить их к реальному проекту. То есть, если копнуть глубже, такими темпами он сможет написать для тебя вероятно полноценную программу или сайт. Не знаю, не проверял, но вполне возможно, что с этого момента ChatGPT тоже можно причислять к инструментам no-code разработки. Экономия времени за счёт поручения подобных рутинных задач, которые не очень хочется делать – это ли не огромная ценность, которую мы можем получать от ИИ уже сегодня? Если вдруг у тебя по какой-то причине нет возможности воспользоваться ChatGPT самостоятельно, напиши в комментарии свой запрос, а я пришлю ответ, сгенерированный нейронкой.

​​Как вообще можно использовать ChatGPT или текстовый чат на базе искусственного интеллекта, который может тебе выдавать ответы на твои вопросы, вести диалоги или помогать чем-то ещё. Итак погнали. Например, я уже говорил в предыдущем посте, что с ним можно просто пообщаться. Если скучно, это такое развлечение может быть или даже осмысленно, с какой-то целью. Не знаю, может быть, ты исследуешь форматы диалогов или принципы общения, ChatGPT поможет тебе собрать хорошую базу для этого. Или просто тупо поболтать. Это мне немножко напоминает хайп, который в своё время был с Алисой, умной колонкой, с которой тоже пытались переписываться, общаться и взаимодействовать, как с живым человеком. Но дальше интернет мемов это всё не ушло. С ChatGTP же другая история, это действительно уже более глубокое понимание контекста и куда менее тривиальные задачи он может решать и отвечать на различные вопросы, держа действительно нить повествования. На повествованиях стоит остановиться отдельно. ChatGPT может написать любой текст на заданную тематику в нужной стилистике. То есть его можно использовать для написания стихов (поздравлений, например), текстов песен, статей. То есть как стандартный копирайтинг, так и творческие задачи. Он действительно может написать полноценную книгу, глава за главой просто вводим запросы, и он будет генерировать сюжет. Сценарии для YouTube-роликов, для других видео, то есть всё, что касается творчества, начинающегося с текста, можно поручить ИИ. Кратко упомяну те же функции, которые решает Google с поиском информации и любая другая поисковая система. Но здесь можно найти быстрее ответ на свой вопрос, причём тебе не нужно будет выбирать из множества вариантов и сразу получить искомое, сразу то, что нужно. Буквально позавчера весь интернет облетела новость про то, что некий студент написал целый диплом с помощью ChatGTP и успешно его защитил. И непонятно зачем об этом всем рассказал в своём Твиттере. Но потом на него написали донос с требованием аннулировать этот диплом. Чем вся эта история закончится, пока не знаю. И вообще я не проверял, насколько это является достоверной информацией. И вполне может быть, что это всё просто прекрасный маркетинговый ход по рекламе инструмента. Но, тем не менее, возможность писать дипломы с помощью ChatGPT, в принципе, есть. Напиши в комментариях свои варианты использования, чем бы тебе мог помочь такой ИИ.

​​Прежде чем поедем дальше, предлагаю тебе самостоятельно зарегистрироваться в ChatGPT и попробовать его использовать. Это можно сделать по ссылочке https://chat.openai.com/. Нажми на кнопку Sign up, введи почту, затем придумай пароль, подтверди, что ты человек, а не робот и вперёд. Нажимай на новый чат (New chat). Запросы он понимает даже по-русски, то есть совсем не обязательно вести с ним диалог на английском. И одно из основных особенностей и отличие ключевое, пожалуй, от поисковика стандартного – это именно то, что ChatGPT может вести диалог. Что это значит. Он помнит все те вопросы, которые ему были заданы ранее, он помнит, что он на них отвечал. Ну и, соответственно, может сохранять контекст этого диалога. То есть с ним можно просто побеседовать как с человеком. То есть это не тупая машина, которая будет просто каждый раз отвечать тебе заново, как будто бы первый раз от тебя получает команду, но это именно сохранение исторического контекста. Для чего это, может быть важно? Ну например, если тебе не понравился, первый вариант ответа, можно попросить его уточнить или дополнить, или изменить, например, стилистику текста, если ты заказываешь какой-нибудь копирайтинг, можно попробовать с ним поспорить, выпросить какие-то детали и так далее. Да, то есть это не будут просто оторванные от контекста повторные предложения. Это будет именно дополнение к тому, что он уже отвечал. Ну и в качестве развлечения с ним можно просто пообщаться, поболтать, как со своим виртуальным другом. И он будет сохранять весь контекст вашего диалога в отличие, например, от поисковика, который каждый запрос воспринимает как новый. Да, несомненно, поисковик помнит историю просмотров и на её основе может выдавать более релевантные результаты. Но чаще всего и, точнее, заметнее всего, это историческая память используется в рекламных целях, то есть нам рекламируют те товары и услуги, которые мы так или иначе прямым или косвенным образом запрашивали. Абсолютно другая история в ChatGPT. Если нужно сбросить контекст, можно об этом прямо написать, что это абсолютно новый вопрос и он не связан с предыдущим, либо просто завести новый диалог, нажав на кнопочку New Chat.

Оракул на базе искусственного интеллекта уже здесь В последних постах мы рассуждали про то, что делает искусственный интеллект с творчеством визуальным, то есть изображениями. А сейчас я предлагаю поговорить об ещё одном инструменте, который тоже буквально пару месяцев назад ворвался в нашу жизнь и уже заполонил собой весь интернет, YouTube, куча блогеров про него написали, сняли видео, рассказали, как он убивает уже сейчас кучу профессий, включая программистов. Мне кажется, только ленивый не затронул эту тему. И я сейчас говорю про ChatGPT (ЧатДжиПиТи) – детище компании Open AI, сооснователем которой, к слову, является пресловутый Илон Маск. Что это такое. ChatGPT – это текстовый чат-бот, который может ответить практически на любой вопрос, кроме тех провокационных, которые намеренно исключили из него, дабы не обидеть кого-то, не нарушить какой-то закон или ещё что-то, что можно нарушить (например, толерантность, куда же без этого), ответив что-то неудобное. По своей сути это работает примерно так же, как Google, только в режиме диалога, и у тебя нет вариантов выбора. Когда вводишь запрос Google, ты получаешь множество, сотни, тысячи результатов на свой запрос. И тебе надо ещё найти информацию среди всего этого изобилия, отсеять всякое барахло ненужное и отыскать тот самый элемент, который был запрошен изначально. А ChatGPT возвращает один единственный ответ. И подразумевается, что этот ответ верный. Тут сразу закрадывается такой нюанс и вопрос. А что, если это не так, что, если меня обманули? Но всегда можно проверить, всегда есть под рукой тот же самый Google, всегда можно попробовать найти первоисточник, свериться с данными. Но скорость и точность ответа, который сейчас выдаёт искусственный интеллект, на основе которого работает ChatGPT, на самом деле поражает. Так это было интро, а дальше начнём потихоньку разбирать его функциональность, что с помощью него можно делать и как правильно составлять запросы. Напиши в комментах, известно ли тебе уже про ChatGPT или первый раз слышишь.

​​А что насчёт творческих профессий В прошлых постах проехались катком с ИИ по Adobe Photoshop, а теперь предлагаю поговорить о творческих профессиях. По крайней мере на перспективу ближайших лет. Чтобы понять, заменят ли искусственный интеллект, например художников в творческой профессии, можно посмотреть на то, как это произошло, а точнее не произошло с той же разработкой. Я тут пишу про no-code инструменты разные и то, как ими можно пользоваться даже без технических навыков. Так вот, появились целые студии, которые специализируются на no-code разработке. А те, кто эту разработку заказывал, они не стали все вдруг no-code разработчиками. Просто-напросто это не интересно делать заказчикам. Они хотят готовую работу и готовы заплатить за неё деньги. Часто неважно, с помощью какого инструмента будет это сделано, с помощью no-code разработки, с помощью профессиональной команды или там искусственный интеллект это напишет. Часто они ни в том, ни в другом, ни третьем не разбираются и не собираются начинать это делать. Они хотят просто заплатить деньги и получить нужный результат. С творчеством наверняка будет примерно то же самое. Естественно, появится целый класс людей (профессий, если хочешь), которые умеют и хотят пользоваться искусственным интеллектом для того, чтобы генерировать изображения. Таким ты сможешь стать, например, не будучи творческим человеком, тем кто генерирует эти изображения. Точно так же, как человек, который никогда не разбирался в разработке сайтов, может сегодня сделать сайт с помощью какого-то инструмента, даже не являясь при этом профессиональным разработчиком. То есть это выделение ещё одного класса производителей и, скорее всего, выделение ещё одного класса потребителей. Потому что есть те, кто специализируется именно на заказе no-code разработки: это стартаперы, продукт-менеджеры. Им намного интереснее делать быстро сайты и тестировать на них гипотезы, чем ждать месяцами разработанное мобильное приложение или посадочную страничку. И соответственно, под них появляется целый пласт из предложений на рынке. Ставь реакцию и пиши в комментах своё мнение по поводу смерти творческих профессий.

​​Умирающий Фотошоп, финал Это завершение серии статей про то, заменит ли искусственный интеллект такие программные комплексы, как Photoshop. Пролистай к двум предыдущим, если они ещё не прочитаны. В итоге получается, что искусственный интеллект не то чтобы заменит Photoshop рано или поздно, он просто приходит к нему на помощь. Во-первых, это уже сейчас является фактом, так как многие функции Фотошопа используют ИИ-движок, который обучен на огромном количестве изображений. Эти функции помогают выполнять работу по обработке быстрее и эффективнее. А во-вторых, надо понимать, что Photoshop – это инструмент в первую очередь для профессионалов, которые как пользовались им, так и продолжат пользоваться. И они там делают далеко не те вещи, которые выполняет рядовой обыватель, зайдя раз пятилетку в Фотошоп, используя базовые функции. То есть надо понимать, что при этом мы используем экскаватор для того, чтобы посадить морковку. Ну и ещё один аргумент – это то, что те изображения, которые были сгенерированы той же нейронкой, как правило, дорабатываются цифровыми художниками уже в профессиональном редакторе, в том же Фотошопе. То есть они берут то, что сгенерировал AI и самостоятельно уже выполняют дорисовку или переработку тех деталей, которые изначально выглядят ну совсем неестественно. Потому что сложно добиться прямо точно такого результата от нейронки, как это задумал автор. И на картинке часто получается что-то из ряда вон выбивающееся и абсолютно непривычное нашему глазу, что сразу выдаёт какую-то неестественную природу этого изображения. B это, конечно же, можно всегда исправить вручную, чем собственно и занимаются художники. Как, например, тот, который выиграл премию с изображением, сгенерированным Midjorney, он всё-таки дорабатывал его Фотошопе. Поэтому, на мой взгляд, нейронки обязательно заменят Photoshop фотошоп, но для любителей, для тех, кому нужны очень простые операции, которые можно будет выполнить действительно с помощью нейронки в считанные минуты или даже секунды. Да действительно, жизнь в этом плане упростится, не нужно будет устанавливать осваивать сложный профессиональный программный комплекс, как-то им пользоваться. А можно будет сделать всё одним запросиком с помощбю инструмента, обученного на миллионах изображений. Но в качестве профессионального инструмента Photoshop, на мой взгляд, никуда не денется, а наоборот, только обогатится новыми и полезными функциями, которые будут помогать цифровым художникам и профессиональным фотографам делать их работу эффективнее и во многом приятнее. Напиши в комментариях, что думаешь на этот счёт.

Продолжаем хоронить Photoshop Компания Adobe, производитель Photoshop, на самом деле не дремлет и уже давно применяет технологии искусственного интеллекта в самом своём графическом процессоре. Как бы это парадоксально ни звучало, но они используют его на благо себе. Например, там есть функция, которая заменяет определённую части изображения, то есть позволяет выделить лишний элемент и удалить. У тебя на фотографии есть ненужный человек, твоя бывшая, например. Выделяешь её, нажимаешь на кнопку и дальше программа выполняет дорисовку оставшегося места, используя движок искусственного интеллекта, который был обучен на миллионах разных фотографий. И его уже можно применять для того, чтобы сделать такие замены естественными и абсолютно незаметными для человеческого глаза. Также есть инструменты выделения, которые позволяют, например, отделить человека от фона, даже если не зелёный экран, а какой-то очень разнообразный с мелкими деталями фон, например, какие-то растения или ещё что-то (это обычно самые сложные фоны для отделения). AI движок может распознать их и незаметно для глаза удалить. Или, например, корректировка цветов. Если мы возьмём цифровую фотографию, которая выполняется на профессиональные камеры, то там обычно очень большая глубина цветового пространства и она позволяет «вытягивать» цвет и информацию даже из тёмных областей, которые не были хорошо подсвечены во время съёмки. А если мы снимаем, например, на смартфон, то этой информации (о цветах и деталях) там просто неоткуда взяться: часть картинки остаётся засвеченной или наоборот, очень сильно затемнённой. Так вот, в данном случае искусственный интеллект тоже может помочь и дорисовать те части, которые о которых просто нет информации в самом исходном изображении. И ещё несколько функций, которые успешно эксплуатируют ИИ-движок: корректировка цветов, замена и дорисовка неба, увеличение детализации и другие полезные штуки. Завершение завтра, а пока хороших выходных тебе! Не забудь поставить реакцию к посту: они очень помогают понять, что заходит.

​​Фотошоп всё Один из подписчиков предложил обсудить очень интересную тему. А умрут ли мультимедийные программы с появлением ИИ и развитием нейронных сетей и всех этих инструментов, которые позволяют использовать нейронки для того, чтобы генерировать объекты творчества, которые сейчас остаются уделом людей. Останутся ли все эти приложения для ручной обработки фотографий, музыки, видео и прочих медиа? Вопрос интересный для обсуждения и, как минимум, есть здесь над чем поразмыслить. Думаю, одним из самых наглядных сейчас примеров будет Photoshop, так как Midjorney, про который я рассказывал выше, Stable Diffusion и прочие нейронки сейчас на активном хайпе и соответственно, дизайнеры и художники по всему миру очень сильно напряглись. И не без оснований, потому что действительно эти штуки помогают создавать иллюстрации за считанные секунды и без всякого геморроя по составлению технического задания, согласованию, общению с исполнителем, поиску исполнителя, длительного ожидания, внесения правок и так далее. Ввёл запрос – получил результат. Не понравился – другой запрос или уточнил текущий – получил результат. Всё занимает реально считанные минуты, сама генерация происходит прямо на твоих глазах. И казалось бы, зачем нам в такой ситуации Photoshop… Но давай не забывать, что Photoshop – это на самом деле гораздо больше, чем просто инструмент для рисования или ретуши. Это полноценный графический процессор, функции которого очень широки, и я думаю, что рядовой пользователь знает порядка 5–10% от всех возможностей Фотошопа и обычно пользуется несколькими фильтрами, настройками слоёв, кистей и другими базовыми вещами. Да действительно сейчас можно загнать фотографию в нейронку и попросить её отретушировать. Но надо понимать, что, во-первых, тоже нужно уметь это сделать, потому что тот де Midjorney – это пока всего лишь бот в Дискорде и его возможности ограничены только текстовым вводом. То есть для того, чтобы выполнить полноценную ретушь фотографии нужно воспользоваться каким-то другим инструментом (путь даже на базе известной нейронки) и также научиться им пользоваться. То есть это тоже не такая уж тривиальная задача, так же, как и у новичка вряд ли получится залететь с ноги в Фотошоп и качественно выполнить задачу по ретуши с первого раза. Продолжение будет завтра.