Нейросети с нуля: от первого запроса до результата

Предисловие

Эта книга не о машинах, она о человеке.

Если вы открыли эту книгу, возможно, вы уже сталкивались с искусственным интеллектом.

Вы могли слышать о нейросетях от друзей, видеть созданные ими изображения в интернете, читать о новых моделях или наблюдать, как кто-то за несколько минут пишет текст, создаёт презентацию, обрабатывает фотографию или получает помощь в программировании. А возможно, вы пока вообще не понимаете, что такое нейросеть. И это нормально.

Возможно, вы даже немного опасаетесь происходящего.

«А вдруг я не успею разобраться?»

«А вдруг моя профессия больше не понадобится?»

«А вдруг искусственный интеллект станет умнее меня?»

«Все вокруг уже умеют им пользоваться, а я отстал».

Если вы задавали себе хотя бы один из этих вопросов — эта книга написана для вас.

И прежде всего я хочу сказать одну простую вещь: вам не нужно бояться того, чего вы пока не понимаете. Нужно просто разобраться, мы живём в необычное время, человечество уже переживало технологические революции. Когда-то люди боялись машин, потому что машины могли выполнять физическую работу. Потом появились электричество, телефон, радио, телевидение, компьютеры и интернет.

Каждый раз технология сначала казалась чем-то сложным и непонятным. Затем становилась привычной частью жизни. Сегодня мы наблюдаем очередной такой переход. Но на этот раз изменяется не только способ передвижения, производства или передачи информации. Начинает меняться сама работа с информацией.

Мы создаём технологии, которые могут читать тексты, анализировать документы, писать программы, объяснять сложные темы, создавать изображения, работать с голосом, помогать исследовать информацию и выполнять множество других интеллектуальных задач.

И это только начало.

Поэтому вопрос уже не столько в том, появится ли искусственный интеллект в нашей жизни. Он уже появился. Вопрос теперь другой: как научиться жить и работать в мире, где рядом с человеком существует искусственный интеллект?

Эта книга не научит вас пользоваться одной конкретной нейросетью, это принципиально важно, сегодня популярна одна модель, завтра появится другая. Через год изменятся интерфейсы, тарифы, возможности и способы взаимодействия. Поэтому книга, построенная только вокруг инструкций вроде «нажмите сюда, затем сюда», очень быстро устареет.

Я хочу предложить другой подход, книга научит вас не конкретной кнопке. Она научит вас принципам.

Вы научитесь:

· понимать, что такое искусственный интеллект;

· выбирать подходящий инструмент под задачу;

· правильно формулировать запросы;

· вести содержательный диалог с ИИ;

· улучшать полученные результаты;

· проверять информацию;

· работать с текстом, изображениями, документами и другими форматами;

· использовать ИИ в учёбе и работе;

· создавать собственных помощников;

· автоматизировать повторяющиеся задачи;

· понимать ограничения технологий;

· защищать свои данные;

· учитывать авторские права и другие юридические вопросы;

· отличать полезное применение ИИ от опасного;

· самостоятельно осваивать новые инструменты, которые появятся в будущем.

Но есть ещё одна, возможно, более важная задача. Эта книга должна научить вас думать. ИИ не отменяет человека. Когда человек впервые видит возможности современной нейросети, у него может возникнуть странное ощущение.

Она пишет быстрее, она может обработать огромный объём текста, она способна предложить десятки идей за несколько секунд, она может объяснить сложную тему, она умеет работать с изображениями, она может помочь написать программу.

И тогда возникает естественный вопрос: «А что тогда останется мне?». Это один из самых важных вопросов нашего времени. Ответ на него не так прост, как кажется. Человеческая ценность никогда не заключалась только в скорости печати текста, способности быстро считать или количестве информации, которое человек способен запомнить. У человека есть то, что нельзя свести к одному набору функций: способность ставить цели; нести ответственность; делать выбор; строить отношения; переживать; сомневаться; создавать смыслы; любить; сочувствовать; мечтать; оценивать последствия своих поступков; решать, зачем вообще что-либо делать.

Именно поэтому искусственный интеллект лучше рассматривать не только как конкурента, но и как новый инструмент. Очень мощный инструмент, но всё ещё инструмент.

Однако есть опасность. И она заключается не только в том, что искусственный интеллект может ошибаться. Опасность возникает тогда, когда человек перестаёт думать самостоятельно. Представьте калькулятор. Если человек умеет считать и использует калькулятор, он получает удобный инструмент. Но если человек перестал понимать даже смысл вычислений и полностью доверяет каждому результату, инструмент постепенно начинает управлять его мышлением. С ИИ ситуация ещё серьёзнее. Нейросеть может написать очень убедительный текст. Но убедительный текст не обязательно является правдивым. Она может привести несуществующий источник. Может ошибиться в цифре, может неправильно понять задачу, может уверенно ответить на вопрос, который требует проверки.

В этой книге мы будем постепенно двигаться от самых простых задач к более сложным. Сначала вы просто зададите первый вопрос, потом научитесь улучшать запрос, затем поймёте, как строить диалог. После этого научитесь проверять ответы, начнёте использовать ИИ для реальных задач, а затем попробуете создавать собственные системы и автоматизировать работу.

Но на каждом этапе будет сохраняться одна последовательность: человек задача ИИ проверка решение результат. Не: человек ИИ готовая истина. Это принципиальная разница. Здесь будет не только технология. Я специально хочу поговорить в этой книге не только о нейросетях. Мы поговорим о страхе, любопытстве, лени, человеческой самооценке, творчестве, о работе, об образовании, о будущем профессий, о том, что такое интеллект и чем отличается информация от знания, о том, может ли машина быть творческой, что значит оставаться человеком в мире, где машины становятся всё более способными. Возможно, некоторые вопросы этой книги не будут иметь окончательного ответа. И это нормально, иногда хороший вопрос ценнее быстрого ответа.

Как работать с этой книгой? Не читайте её только как обычную книгу, практикуйтесь. Если в главе написано: «Попробуйте этот запрос», не просто прочитайте его. Откройте доступный вам ИИ-инструмент и попробуйте. Получили ответ? Измените запрос. Сравните результаты. Попросите нейросеть найти собственные ошибки. Задайте дополнительный вопрос. Попробуйте выполнить то же задание другим способом. Сделайте собственный вывод.

Потому что навык работы с искусственным интеллектом невозможно получить только чтением. Это примерно как научиться плавать, читая книгу о плавании. Теория необходима, но вода всё равно потребуется. Не бойтесь начинать с нуля, возможно, вы никогда не писали промпты, возможно, слово «токен» для вас ничего не значит. Возможно, вы не знаете разницы между языковой моделью, нейросетью и генеративным искусственным интеллектом. Ничего страшного, мы будем двигаться постепенно.

И ещё одно важное правило! Эта книга не обещает вам, что искусственный интеллект решит все ваши проблемы.

Не обещает, что вы станете богатым за неделю.

Не обещает, что нейросеть заменит всю вашу работу.

Не обещает, что существует универсальный промпт, который способен решить любую задачу. Так не бывает.

Но я надеюсь дать вам нечто более ценное: понимание. Понимание того, что происходит, того, как использовать новые инструменты, где им можно доверять, а где необходимо проверять. И главное — понимание того, что технологии не являются чем-то магическим. Их можно изучать.

Искусственный интеллект — это не будущее, которое однажды придёт. Это инструмент настоящего, которым человек может научиться пользоваться уже сегодня. А каким будет ваше будущее с этим инструментом — во многом зависит от того, как вы решите его использовать.

Глава 1. Мывошли в новую эпоху.

1.1. Искусственный интеллект уже здесь

Не нужно ждать будущего, чтобы встретиться с искусственным интеллектом.

Если вы пользуетесь поиском, переводчиком, рекомендациями фильмов и музыки, навигацией, распознаванием фотографий, голосовым вводом или автоматической обработкой текста, вы, скорее всего, уже сталкивались с технологиями машинного обучения. Но новый этап отличается от предыдущего. Раньше компьютер в основном выполнял заранее определённые человеком инструкции.

Теперь мы можем сформулировать задачу обычным человеческим языком и получить от системы результат.

Например: «Объясни мне, как работает ипотека, простыми словами и приведи пример».

Или: «Проанализируй этот текст и выдели основные проблемы».

Или: «Составь план изучения английского языка на три месяца».

Или: «Посмотри на эту таблицу и объясни, какие закономерности в ней видны».

Или: «Помоги мне разобраться в ошибке моего программного кода».

Это принципиально новый способ взаимодействия с компьютером. Мы всё чаще взаимодействуем с программой не через сложное меню, а через намерение.

1.2. Что такое искусственный интеллект

Начнём с самого простого определения.

Искусственный интеллект (ИИ) — это общее название для технологий, которые позволяют компьютерным системам выполнять задачи, обычно требующие человеческих интеллектуальных способностей.

Например:

· понимать и создавать текст;

· распознавать изображения;

· распознавать речь;

· переводить языки;

· находить закономерности в данных;

· создавать изображения;

· анализировать документы;

· писать и анализировать программный код;

· принимать решения по заданным правилам и данным.

Важно понимать:

ИИ — это не одна программа и не одна нейросеть. Это огромное направление технологий.

Условно его можно представить так:

Искусственный интеллект

Машинное обучение

Нейронные сети

Генеративные модели

Современные AI-системы и агенты

Это не строгая универсальная классификация всех существующих технологий, но удобная схема для первого понимания.

1.3. Что такое нейросеть.

Нейронная сеть — это математическая модель, которая обучается находить закономерности в данных. Представьте, что мы хотим научить систему отличать фотографии кошек от фотографий собак. Мы показываем ей большое количество примеров. Система анализирует множество признаков и во время обучения постепенно изменяет свои внутренние параметры так, чтобы лучше выполнять поставленную задачу. После обучения она получает новую фотографию и может оценить, к какому классу она относится. Современные модели значительно сложнее этого примера. Они могут работать не только с изображениями, но и с: текстом; аудио; видео; программным кодом; таблицами; документами.

А некоторые системы умеют работать сразу с несколькими типами информации.Это называется мультимодальностью.

1.4. Что такое генеративный ИИ.

Особенно важный термин для этой книги — генеративный искусственный интеллект.Генеративные модели способны создавать новый контент на основе полученного запроса и контекста.

Например:

Текст

> «Напиши деловое письмо клиенту».

Изображение

> «Создай иллюстрацию современного российского города будущего».

Код

> «Напиши программу, которая сортирует список чисел».

Аудио

> «Создай озвучку этого текста».

Видео

> «Создай короткую сцену по этому описанию».

При этом важно понимать:

> Генерация не означает гарантированную достоверность.

Модель может создать красивый, убедительный и одновременно неправильный результат. Это одна из первых вещей, которую необходимо запомнить.

1.5. ИИ не является поисковой системой.

Новички часто воспринимают нейросеть примерно так: «Я задам вопрос, а она найдёт правильный ответ». Это не всегда так. Обычная поисковая система прежде всего помогает найти существующую информацию.

Генеративная модель может сформировать ответ, используя доступный ей контекст и закономерности, которым она обучена. Поэтому между двумя задачами есть разница.

Поиск:

«Найди официальный документ с действующей редакцией закона».

Работа с ИИ:

«Объясни мне содержание этого документа простыми словами».

А ещё лучше:

> «Вот официальный текст документа. Объясни его простыми словами, выдели основные положения и укажи пункты, которые мне стоит проверить самостоятельно».

Во втором случае ИИ становится инструментом обработки информации.

1.6. Почему ИИ иногда уверенно ошибается

Это один из самых важных моментов всей книги. Представьте ученика, который очень хорошо умеет писать сочинения. Вы задаёте ему вопрос, ответа на который он не знает.

Вместо: «Я не знаю» он иногда может придумать правдоподобный ответ. С современными генеративными моделями возможна похожая проблема. Например, модель может:

· придумать источник;

· перепутать дату;

· неправильно назвать человека;

· ошибиться в математике;

· придумать несуществующую цитату;

· использовать устаревшую информацию;

· неправильно понять ваш запрос.

Такие ошибки часто называют галлюцинациями ИИ. Поэтому существует фундаментальное правило:

Чем выше цена ошибки, тем тщательнее нужно проверять ответ.

Если вы просите: «Придумай десять названий для моего проекта» ошибка практически ничего не стоит.

Если вы спрашиваете: «Можно ли мне подписывать этот юридический документ?» цена ошибки может быть высокой.

Если вопрос касается: здоровья; права; денег; безопасности; важных деловых решений; ответ ИИ нельзя воспринимать как окончательное решение без необходимой проверки.

1.7. Главное изменение: компьютер начинает понимать задачу через язык.

Раньше человеку часто приходилось изучать язык компьютера. Сейчас всё больше систем позволяют компьютеру адаптироваться к человеческому языку.

Сравним.

Раньше, чтобы обработать данные, человеку могли понадобиться:

· специальная программа;

· определённые команды;

· навыки работы с таблицами;

· программирование.

Сейчас, можно начать с обычного запроса:

«Вот таблица продаж за год. Найди месяцы с максимальным и минимальным результатом, посчитай изменение по сравнению с предыдущим месяцем и объясни возможные закономерности».

Это не означает, что специалист больше не нужен. Это означает, что порог входа снизился. Человек без программирования может начать решать задачи, которые раньше требовали специальных навыков.

1.8. Но хороший результат начинается не с нейросети.

Это принципиальный момент. Новичок обычно думает: «Какую нейросеть мне использовать?»

Опытный пользователь сначала спрашивает: «Что именно я хочу получить?»

Например, задача: «Мне нужно написать текст». Слишком неопределённо. Что за текст? Для кого? Зачем? Какой объём? Какой стиль? Какие факты обязательно должны быть? Какие ограничения существуют?

Поэтому правильная последовательность:

1. Определить цель.

Что я хочу получить?

2. Определить результат.

Как должен выглядеть готовый результат?

3. Подготовить контекст.

Что ИИ должен знать?

4. Сформулировать задачу.

Что именно нужно сделать?

5. Получить первый вариант.

6. Проверить его.

7. Улучшить.

Это базовый рабочий цикл всей книги: Цель Контекст Запрос Результат Проверка Улучшение.

Запомните его. Мы будем возвращаться к нему снова и снова.

1.9. Первый практический эксперимент

Теперь хватит теории. Откройте любой доступный вам ИИ-сервис, который поддерживает диалог с текстовой моделью. Не ищите идеальный сервис. На первом этапе нам важно понять сам принцип.

Введите: Объясни мне, что такое искусственный интеллект. Я никогда раньше не изучал эту тему. Объясни простыми словами, без сложных технических терминов. Приведи три примера использования ИИ в повседневной жизни.

Прочитайте ответ. Теперь задайте второй запрос: Теперь объясни ту же тему так, будто ты преподаватель, а я твой студент. Сначала задай мне 5 вопросов, чтобы определить, что я уже знаю об искусственном интеллекте. После моих ответов составь для меня краткое объяснение.

Обратите внимание на разницу. В первом запросе вы попросили: дать информацию. Во втором: построить обучение вокруг вас. Это уже совсем другой уровень использования ИИ.

1.10. Эксперимент 2: заставьте ИИ объяснить самого себя

Спросите: Назови пять основных ограничений современных генеративных ИИ-систем. Для каждого ограничения приведи реальный пример того, как ошибка может повлиять на результат.

После ответа задайте: Теперь раскритикуй свой предыдущий ответ. Найди в нём возможные неточности, чрезмерные обобщения или утверждения, которые требуют проверки.

Вы только что начали использовать важнейший принцип:

ИИ можно использовать не только для создания ответа, но и для его критического анализа. Но помните: такая самопроверка не заменяет независимую проверку фактов.

1.11. Первое правило хорошего пользователя ИИ.

Не спрашивайте: «Что ты умеешь?».

Спросите: «Какую мою задачу ты можешь помочь решить?».

Это небольшое изменение мышления имеет огромное значение.

Например:

«Что умеет ИИ?»

Лучше:

«Мне каждую неделю приходится составлять отчёт из нескольких таблиц. Как ИИ может помочь мне сократить эту работу?»

«Расскажи про маркетинг».

Лучше:

«Я владелец небольшой кофейни. Помоги мне придумать план продвижения на месяц при ограниченном бюджете».

«Помоги с английским».

Лучше:

«Я понимаю английский на базовом уровне, но плохо говорю. Составь мне 20-минутную ежедневную программу занятий на месяц и начни с первого урока».

Чем конкретнее реальная задача, тем полезнее становится разговор.

1.12. Что вам нужно запомнить после первой главы

Если после этой главы вы запомните только семь вещей — этого достаточно.

1. ИИ — это не одна программа.

Это большое семейство технологий.

2. Нейросеть — один из основных типов моделей, используемых современным ИИ.

3. Генеративный ИИ способен создавать новый контент.

4. ИИ может ошибаться.

Причём иногда делать это очень убедительно.

5. Первый ответ не обязательно является хорошим ответом.

Его можно улучшать.

6. Качество результата зависит не только от модели, но и от постановки задачи.

7. Главный навык — не знать название всех нейросетей, а уметь правильно ставить задачи и проверять результат.

Практическое задание.

Теперь выполните небольшую самостоятельную работу.

Выберите одну реальную задачу из своей жизни.

Например:

· подготовить письмо;

· изучить новую тему;

· составить план поездки;

· разобраться в документе;

· придумать подарок;

· подготовиться к собеседованию;

· организовать рабочую неделю;

· изучить иностранный язык;

· придумать идею проекта.

Запишите её одним предложением.

Например: «Я хочу научиться лучше планировать свой рабочий день».

Теперь отправьте ИИ такой запрос: Я хочу [ваша задача]. Прежде чем предлагать решение, задай мне 5 уточняющих вопросов, ответы на которые помогут тебе лучше понять мою ситуацию. После моих ответов предложи конкретный план действий.

Ответьте на вопросы.

Получите план.

После этого спросите: Теперь найди слабые места в предложенном тобой плане. Что может не сработать? Какие данные тебе ещё нужны? Что бы ты изменил?

И сохраните получившийся результат.

Это будет ваш первый полноценный цикл работы с ИИ:

Задача уточнение решение критика улучшение.

Контрольные вопросы.

Попробуйте ответить без подсказок.

1. Чем искусственный интеллект отличается от одной конкретной нейросети?

2. Что такое генеративный ИИ?

3. Почему ИИ может уверенно ошибаться?

4. Почему хороший запрос начинается с понимания задачи?

5. В каких ситуациях результат ИИ обязательно нужно дополнительно проверять?

6. Почему первый ответ нейросети не обязательно является финальным?

7. Как выглядит базовый цикл работы с ИИ?

Если вы можете объяснить эти семь пунктов своими словами — можно двигаться дальше.

Мысль главы.

Вам не нужно знать всё об искусственном интеллекте, чтобы начать им пользоваться. Но вам необходимо понимать его ограничения. Не относитесь к ИИ как к оракулу, который знает все ответы.

Относитесь к нему как к чрезвычайно мощному интеллектуальному инструменту, который способен помочь вам думать, создавать, анализировать и учиться — но требует от человека постановки задачи, критической оценки и ответственности за конечное решение. Глава 2. Как работает нейросеть — простыми словамиГлава 2. Как работает нейросеть — простыми словамиГлава 2. Как работает нейросеть — простыми словами

Глава 2. Как работает нейросеть —простыми словами

В первой главе мы разобрались, что такое искусственный интеллект и почему важно правильно ставить ему задачи. Теперь сделаем следующий шаг. Необходимо понять, что происходит внутри нейросети, когда вы отправляете ей запрос. Для этого не нужно становиться программистом. Нам не понадобится высшая математика, программный код или сложные формулы.

Нужно понять несколько основных принципов. После этой главы вы будете лучше понимать:

· что такое модель;

· как нейросеть обучается;

· что такое токены;

· что такое контекст;

· почему нейросеть может ошибаться;

· почему один и тот же запрос может дать разные ответы;

· почему длинный и хороший запрос не всегда лучше короткого;

· что влияет на качество результата.

2.1. Представьте ученика.

Представим человека, который хочет научиться писать. Мы даём ему огромное количество примеров: книги; статьи; диалоги; инструкции; рассказы; научные тексты; различные документы. Постепенно он начинает замечать закономерности.

Например: После приветствия часто следует обращение. После вопроса ожидается ответ. В научном тексте используется один стиль. В деловом письме — другой. В художественном рассказе — третий.

Человек не просто запоминает отдельные предложения. Он постепенно формирует представление о том, как устроен язык и как элементы языка связаны между собой. Современные языковые модели делают нечто похожее, но в совершенно другом масштабе и математическим способом.

2.2. Что такое модель

Когда мы говорим: «Я задам вопрос нейросети», на самом деле мы взаимодействуем с моделью, которая была предварительно обучена на большом количестве данных.

Упрощённо: данные обучение модель запрос результат.

Во время обучения система анализирует огромное количество примеров и изменяет свои внутренние параметры так, чтобы лучше выполнять поставленные задачи. После обучения полученную систему можно использовать для решения новых задач.