Чем ИИ отличается от обычных программ?

На первый взгляд, ChatGPT или система распознавания лиц в вашем телефоне кажутся просто «продвинутыми программами». Но разница между традиционным софтом и современным ИИ фундаментальна.

1. Жёсткие правила или обучение?

Обычная программа имеет чёткие алгоритмы («если Х, то Y»), предсказуемые результаты и не может выйти за рамки заложенной логики. Например: калькулятор всегда даст 2+2=4, но никогда не предложит альтернативную систему исчисления.

ИИ-система находит закономерности в данных, может ошибаться неожиданными способами, способна на «творческие» решения, которые иногда оказываются бредом.

2. Статичность или адаптация?

Традиционный софт требует переписывания кода для изменений и не улучшается со временем самостоятельно.

ИИ-модели могут «дообучаться» на новых данных, их поведение эволюционирует, и иногда они непредсказуемо деградируют.

Личное воспоминание

Доктор Эмили Чжан показывала мне медицинскую диагностическую систему. За год её точность выросла на 15% просто за счёт добавления новых случаев. Но в какой-то момент она вдруг начала путать два редких заболевания – пришлось срочно корректировать обучающую выборку.

3. Прозрачность или «чёрный ящик»?

В обычных программах можно проследить каждое действие и легко диагностировать шибки.

В нейросетях даже разработчики не всегда понимают, как они пришли к выводу, а ошибки могут быть системными и неочевидными.

4. Почему это революция?

Такое отличие подходов меняет всё:

– Гибкость – ИИ справляется с задачами, которые невозможно формализовать (например, распознавание эмоций по голосу);

– Масштабируемость – одна и та же архитектура решает разные задачи;

– Ограничения – мы жертвуем контролем ради возможностей.

Личное наблюдение

Когда я впервые увидел, как система компьютерного зрения без предварительного программирования научилась распознавать дорожные знаки, это перевернуло моё представление о технологиях.

Но как вообще работают эти удивительные системы? Что делает их способными к такому «обучению»?

Ответ кроется в нейросетях – архитектуре, которая кардинально отличается от традиционного программирования. Именно нейросети стали тем прорывом, который превратил ИИ из узкоспециализированного инструмента в технологию, меняющую наш мир.

Как устроены нейросети?

Представьте, что вы учите ребёнка различать кошек и собак. Вы показываете ему картинки, объясняете: «Вот у кошек уши острые, а мордочка меньше», – а он постепенно начинает узнавать закономерности. Нейросеть учится примерно так же, только вместо нейронов мозга – математические функции, вместо опыта – тысячи примеров.

1. Нейрон: кирпичик искусственного интеллекта

Каждый нейрон в сети – это мини-калькулятор, который:

– Принимает входные данные (например, пиксели изображения),

– Умножает их на «веса» (коэффициенты важности),

– Суммирует результаты,

– Применяет функцию активации (решает, «запускаться» ли).

2. Слои: сборочный конвейер для данных

Нейросеть состоит из слоёв, как фабрика из цехов:

– Входной слой: получает «сырые» данные (текст, изображение);

– Скрытые слои: анализируют признаки (уши кошки → форма глаз → текстура шерсти);

– Выходной слой: выдаёт результат («кошка», «собака» или «возможно, хомяк»).

3. Веса: что нейросеть «ценит»?

Веса – это «настройки важности» для каждого входа. Они меняются во время обучения:

– Если нейрон часто видит, что чёрные пиксели в углу – это кошачье ухо, он увеличивает их вес;

– Ошибочные связи ослабляются.

Из моей лекции студентам