Что такое «искусственный интеллект»?
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – программа, которая обрабатывает информацию и анализирует данные. По сути это любая программа с нелинейной структурой данных и алгоритмом.
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — подобласть искусственного интеллекта. В программы загружают базы данных, которые алгоритм использует для анализа и самообучения. По данным анализа программа выделяет закономерности и использует их в дальнейшей работе.
Идея в том, чтобы позволить компьютеру анализировать ситуацию без участия человека и прогнозировать развитие событий. Например, так прогнозируется колебание курса валют.
Фото: Kevin Ku / Unsplash
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) — подобласть машинного обучения. В цифровые системы «вшивают» нейронную сеть, которая принимает решения на основе неструктурированных данных.
Глубокое обучение решает сложные задачи – это компьютерное зрение (процесс, когда искусственный интеллект изучает и анализирует фото и видео), анализ и генерация текста, работа со звуком. Есть одно но: одна нейронная сеть может решать только одну задачу. Например, модели, которые генерируют тексты, будут плохо решать задачи, связанные со звуком.
«Именно поэтому нельзя сказать, что искусственный интеллект захватит наш мир. Любой алгоритм глубокого обучения будет хорошо выполнять только то, чему он был изначально научен», – говорит Георгий Перевозчиков.
Реальный пример
Несколько лет назад Перевозчиков решил создать программу, которая помогала бы искать пропавших людей. Так появился Lacmus – проект, который использует алгоритмы компьютерного зрения для поиска людей в природных условиях.
«Человек в лесу может прожить от двух до шести суток. Информация о том, что человек пропал, может дойти не сразу. Драгоценное время уходит и в итоге для поисково-спасательных отрядов счет идет на часы», – объясняет Перевозчиков.
Пеший поиск, когда отряд локализует место поиска, собирает волонтеров и квадрат за квадратом прочесывает местность пешком эффективен, но занимает слишком много времени.
Поэтому поисково-спасательные отряды начали использовать коптеры с камерами и делать фото. За один день поиска делается около четырех тысяч фото. Чтобы их отсмотреть, нужно более шести часов.
Нейросеть обрабатывает четыре тысячи снимков за полтора часа, при этом не устает, определяет человека с высокой точностью и ее можно использовать сразу на месте поисков. Lacmus избавляет от рутинной работы: пока сеть анализирует снимки, отряд занимается более сложными задачами.
Фото: Geran de Klerk / Unsplash
Первый прототип программы появился в 2018 году. Когда стало понятно, что такой проект реален, началась полноценная разработка. Постепенно к Георгию Перевозчикову присоединились и другие программисты.
«Коптер пролетает над районом поиска на высоте 50 метров и делает серию снимков. Поисковик получает фотографии и загружает их на свое устройство, где установлен Lacmus. Нейронная сеть анализирует снимки и выдает локации и координаты мест, где может находиться человек», – объясняет Перевозчиков.
Чтобы обучить нейронную сеть искать и определять людей на фото, команда использовала базу снимков, специально сделанных поисково-спасательными отрядами. На них волонтеры притворялись потерявшимися людьми. Их фотографировали с коптера, а снимки загружали в систему – на основе этих фотографий нейросеть определяла, что надо искать на фотографиях в будущем.
Кто может помочь НКО?
Чтобы разработать программу с искусственным интеллектом, необходимы знания в математике и программировании. Если в НКО нет человека с такой подготовкой, лучше обратиться к разработчикам на стороне.
Найти команду разработчиков можно в специальных сообществах:
- ODS.ai – русскоязычное сообщество специалистов по анализу данных, искусственному интеллекту и машинному обучению, оно открыто для сотрудничества с НКО. Чтобы найти команду, нужно зарегистрироваться на сайте и предложить свою идею.
- Проект «IT-волонтер» Теплицы социальных технологий — платформа, где НКО ставят задачи, а волонтеры-программисты помогают их решать.
- Russian Hackers — русскоязычное сообщество разработчиков и IT-специалистов.
Готовые сервисы
Популярность набирает ChatGPT: в феврале студент РГГУ рассказал, что успешно защитил диплом, написанный нейросетью.
ChatGPT может писать заметки и сценарии, вести диалог с пользователем, давать советы и выполнять другие текстовые задачи. Чтобы пользоваться нейросетью, нужно зарегистрироваться на сайте OpenAI.
Фото: Om siva Prakash /Unsplash
Для создания чат-ботов, диалоговых систем и сложных ИИ-ассистентов можно использовать сервис DeepPavlov. Например, можно создать голосового помощника, которые будет отвечать на несложные вопросы на горячей линии. Так сделало, например, Минцифры Республики Татарстан, когда объявили режим самоизоляции.
Еще один сервис – Hugging Face. Это коллекция готовых и предварительно обученных моделей глубокого обучения. Можно подобрать то, что нужно организации: например, сервис по переводу речи в текст или модель, которая будет генерировать аудиосообщения.
«Это хороший портал, чтобы протестировать свои данные на готовых моделях и посмотреть, как они работают. А после этого – понять, какая модель подходит и в чем ее надо “дообучить”», – говорит Перевозчиков.
Все эти сервисы можно опробовать бесплатно и только если что-то подойдет — оплатить подписку.
Как и зачем использовать искусственный интеллект?
Искусственный интеллект можно применять при создании чат-бота, структурировании или генерации текстов и т.д. Но использовать такие алгоритмы в реальной работе без участия человека практически невозможно.
У нейронных сетей есть минусы: иногда их ответы бессмысленны, иногда кардинально меняются в зависимости от формулировки запроса. Некоторые сервисы плохо работают на русском языке – тот же ChatGPT лучше формулирует ответы на английском.
Часто нейронные сети генерируют тексты без конкретных деталей: скорее общие описания, которые не применимы в реальной жизни.
«Любые алгоритмы генерации текстов несовершенны, и лучше человека в плане создания текстов сейчас никого нет. Зато сервисы помогают избавиться от рутинных операций: например, быстро перефразировать готовый текст», – объясняет Перевозчиков.
Такие сервисы отлично подходят для создания развлекательного контента: мемов, картинок и т.д. Уже сейчас искусственный интеллект может создавать контент, который не требует серьезной аналитической работы.
Встречи медиаклуба «АСИ-Благосфера» — часть проекта «НКО-профи: информация, знания, практики», который реализуется при поддержке Фонда президентских грантов.
Медиацентр «АСИ-Благосфера» организован Центром «Благосфера» и Агентством социальной информации. С помощью разных медиаформатов он продвигает в обществе идеи благотворительности, социальной ответственности, социальной активности граждан. Один из таких форматов – медиаклуб, в котором проводятся обучающие, дискуссионные и просветительские мероприятия для НКО, сообществ, граждан.
