Создание ИИ агента

© Оформление. ООО «Издательство Эксмо», 2026

Глава 1
Основы генеративного ИИ

Генеративный ИИ стремительно меняет ландшафт искусственного интеллекта и машинного обучения, кардинально трансформируя творческие процессы и меняя подходы к решению задач во множестве индустрий. Эта технология раздвигает границы автономности в интеллектуальных агентных системах.

В этой главе мы погрузимся в основы генеративного ИИ: изучим его суть, проследим эволюцию моделей, разберём ключевые типы – от вариационных автокодировщиков (VAE) до генеративно-состязательных сетей (GAN), авторегрессионных моделей и архитектуры Transformer. Затем исследуем практические применения и обсудим актуальные вызовы и ограничения. Вы узнаете:

• Фундаментальные концепции генеративного ИИ.

• Типы генеративных моделей и их особенности.

• Практическое применение в различных индустриях.

• Текущие вызовы и ограничения технологии.

К концу главы вы получите целостное понимание генеративного ИИ, его потенциала и роли в развитии интеллектуальных агентов и агентных систем.

Что такое генеративный ИИ? Определение и принципы работы

Генеративный ИИ – это класс технологий искусственного интеллекта, способных создавать разнообразный контент: текст, изображения, аудио и видео. Эти системы генерируют новый контент на основе обучающих данных и входных параметров (чаще всего текстовых промптов).

Ключевая идея проста: генеративный ИИ создаёт новые данные, похожие на те, на которых он обучался. Модель изучает паттерны, структуры и распределения входных данных, что позволяет ей генерировать схожий контент.

Пример: модель, обученная на датасете человеческих лиц, может создавать фотореалистичные лица несуществующих людей.

Отличие от дискриминативных моделей

• Дискриминативные модели учатся различать классы данных (например, отличать кошек от собак).

• Генеративные модели создают новые экземпляры данных (генерируют изображения кошек или собак).

Краткая история развития

Концепция генеративного ИИ зародилась на заре машинного обучения, но настоящий прорыв произошёл благодаря:

• Развитию нейронных сетей.

• Экспоненциальному росту вычислительных мощностей за последние 10 лет.

• Появлению глубокого обучения.

Ключевые вехи

• Начало 2010-х – появление VAE, использующих глубокие нейронные сети.

• Середина 2010-х – революция GAN, применяющих принципы теории игр.

• 2024–2025 – массовое внедрение генеративного ИИ в бизнес-процессы.

Влияние на индустрии

Генеративный ИИ трансформирует множество отраслей:

• Здравоохранение: открытие новых лекарств, персонализированная медицина.

• Креативные индустрии: помощь художникам и дизайнерам в создании инновационного контента.

• Бизнес: персонализация клиентского опыта, автоматизация контент-маркетинга.

• Образование: адаптивные обучающие материалы.

• Производство: оптимизация дизайна продуктов.

Итог раздела: генеративный ИИ – это технология создания нового контента на основе изученных паттернов, которая кардинально меняет подходы к творчеству, бизнесу и науке.

Типы генеративных моделей

Вариационные автокодировщики (VAE)

VAE – одна из самых популярных генеративных моделей, которая учится вероятностному отображению между данными и латентным пространством.

Как работает VAE

Представьте VAE как талантливого художника, который может:

1. Сжать детальную картину в простой эскиз (кодирование).

2. Воссоздать полную картину из эскиза (декодирование).

3. Создавать новые произведения в изученном стиле.

Основные типы VAE

1. Базовый VAE

• Сжимает и восстанавливает данные.

• Учится распределению вероятностей латентного пространства.

• Пример 2024: AstraZeneca использует VAE для генерации новых молекулярных структур в разработке лекарств.

2. Beta-VAE

• Улучшенная версия с контролем баланса между точностью воспроизведения и интерпретируемостью.

• Позволяет разделять ключевые признаки (цвет, форма, стиль).

• Применение: Обучение роботов Boston Dynamics распознаванию объектов через понимание отдельных характеристик.

3. Условный VAE (CVAE)

• Генерация контролируется дополнительной информацией (метками классов).

• Как художник, рисующий по заказу в конкретном стиле

• Пример 2025: Unity использует CVAE для процедурной генерации игровых уровней и персонажей.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN состоит из двух нейронных сетей, соревнующихся друг с другом:

• Генератор – создаёт синтетические данные.

• Дискриминатор – отличает реальные данные от созданных.

Принцип работы

Это как игра между фальшивомонетчиком и детективом: чем лучше детектив распознаёт подделки, тем искуснее становится фальшивомонетчик.

Разновидности GAN

1. Базовый GAN

• Основа для большинства инноваций в генеративном моделировании.

• Простая архитектура с мощными возможностями.

2. DCGAN (Deep Convolutional GAN)

• Использует свёрточные нейронные сети.

• Создаёт изображения высокого качества.

• Аналогия: переход от простых карандашей к профессиональной цифровой студии.

3. Wasserstein GAN (WGAN)

• Более стабильное обучение благодаря улучшенной функции потерь.

• Лучшая обратная связь между генератором и дискриминатором.

• Применение 2024: Siemens Healthineers использует WGAN для генерации синтетических медицинских изображений.

4. StyleGAN

• Разделяет стиль и содержание.

• Создаёт фотореалистичные изображения.

• Возможности: как художник, способный применить стиль Ван Гога к современному городскому пейзажу.

Авторегрессионные модели и архитектура Transformer

Авторегрессионные модели генерируют данные последовательно, где каждый элемент зависит от предыдущих. Это особенно эффективно для задач с важной последовательностью или структурой данных.

Архитектура Transformer произвела революцию в обработке последовательных данных, особенно в NLP, благодаря механизму внимания (attention).

Практические применения генеративного ИИ

Чек-лист ключевых применений

• Создание контента: тексты, изображения, видео для маркетинга и медиа.

• Разработка лекарств: генерация молекулярных структур с заданными свойствами.

• Игровая индустрия: процедурная генерация уровней, персонажей, музыки.

• Медицинская визуализация: создание синтетических данных для обучения диагностических систем.

• Персонализация: адаптивный контент и рекомендации.

• Дизайн продуктов: оптимизация форм и материалов.

• Образование: генерация обучающих материалов.

• Финансы: моделирование сценариев и прогнозирование.

Вызовы и ограничения

Основные проблемы

1. Этические вопросы: авторство, оригинальность, deepfakes.

2. Качество данных: зависимость от обучающих датасетов.

3. Вычислительные ресурсы: высокие требования к мощностям.

4. Контроль генерации: сложность точного управления результатами.

5. Безопасность: потенциал для создания вредоносного контента.

Перспективы решения

• Развитие методов интерпретируемости моделей.

• Создание этических фреймворков использования.

• Оптимизация архитектур для снижения вычислительных затрат.

Заключение

Генеративный ИИ – это не просто технология создания контента, а фундаментальный сдвиг в понимании творчества и автоматизации. От VAE до GAN, от авторегрессионных моделей до Transformer – каждый подход открывает новые возможности для инноваций. По мере развития технологии и решения текущих вызовов, генеративный ИИ продолжит трансформировать индустрии и расширять границы возможного в создании интеллектуальных агентных систем.

Архитектура Transformer и эволюция языковых моделей
Ключевые компоненты Transformer

Механизм самовнимания (Self-attention)

Механизм самовнимания – это вычислительная техника, позволяющая модели динамически фокусироваться на различных частях входных данных при обработке каждого элемента. Представьте, что это способность читателя одновременно удерживать в памяти разные части текста для понимания контекста.

Основные строительные блоки

• Многоголовое внимание (Multi-head attention) – параллельная работа нескольких механизмов внимания, позволяющая модели одновременно анализировать различные аспекты входных данных.

• Позиционное кодирование (Positional encoding) – добавляет информацию о позиции каждого элемента в последовательности.

• Полносвязные нейронные сети (прямого распространения) – обрабатывают выходные данные слоёв внимания.

• Нормализация слоёв и остаточные связи – улучшают стабильность обучения и поток информации.

Универсальность Transformer заключается в возможности использования как в авторегрессионных, так и в неавторегрессионных конфигурациях.

Примеры моделей на базе Transformer

Модели для генерации изображений

PixelCNN

• Генерирует изображения пиксель за пикселем.

• Каждый новый пиксель зависит от предыдущих.

• Создаёт высококачественные изображения с мелкими деталями.

PixelCNN

• Усовершенствованная версия PixelCNN.

• Добавлены механизмы внимания для выявления сложных зависимостей.

• Обеспечивает улучшенное качество генерируемых изображений.

Текстовые модели

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

• Специализируется на генерации текста.

• Предсказывает следующие слова в последовательности.

• Эволюция: GPT–2 → GPT–3 → GPT–4, каждая версия делает огромный скачок в создании связного и контекстуально релевантного текста.

BERT (двунаправленный кодировщик на основе трансформеров)

• В отличие от GPT, понимает контекст с обеих сторон текста.

• Использует только энкодер Transformer.

• Идеально подходит для задач, требующих понимания всего входного текста целиком.

T5 (преобразователь «текст-текст»)

• Преобразует все задачи NLP в формат «текст в текст».

• Использует полную архитектуру Transformer (энкодер + декодер).

• Универсален для различных задач генерации текста.

Большие языковые модели (LLM)

Что такое LLM?

Большие языковые модели – это масштабируемые архитектуры, обученные на огромных объёмах текстовых данных. Они демонстрируют исключительные способности в понимании и генерации человекоподобного текста.

Примеры современных LLM (2024–2025):

• GPT–4 (OpenAI).

• Claude (Anthropic).

• Gemini Ultra (Google).

Типология современных LLM

1. Авторегрессионные LLM

• Принцип работы: генерируют текст последовательно, токен за токеном.

• Применение: создание текста, дописывание, креативное письмо.

• Примеры: серия GPT, PaLM 2, Claude.

2. Энкодерные LLM

• Специализация: понимание естественного языка (NLU).

• Особенность: обрабатывает весь текст одновременно.

• Задачи: классификация текста, распознавание именованных сущностей (NER), анализ тональности.

• Примеры: BERT, RoBERTa, DeBERTa V3.

3. Энкодер-декодерные LLM

• Возможности: понимают контекст и генерируют текст.

• Применение: перевод, обобщение, ответы на вопросы.

• Примеры: T5, mT5, FLAN-T5.

4. Мультимодальные LLM

• Инновации 2024–2025: работа с текстом, изображениями, аудио и видео.

• Примеры актуальные:

 GPT–4V (Vision) – понимание изображений.

 Gemini Ultra – обработка всех модальностей.

 DALL-E 3 – генерация изображений по тексту.

 Midjourney V6 – художественная генерация.

5. Инструктивно-ориентированные LLM

• Цель: следовать конкретным инструкциям пользователя.

• Метод: дообучение на специализированных данных.

• Пример: ChatGPT (InstructGPT), Claude – настроены на диалоговое взаимодействие.

6. Доменно-специфичные LLM

• Особенность: предварительно обучены на узкоспециализированных данных.

• Примеры 2024 года:

 Med-PaLM 2 – медицинская диагностика.

 BloombergGPT – финансовый анализ.

 StarCoder 2 – генерация кода.

LLM-агенты: следующий уровень ИИ

Что такое LLM-агенты

LLM-агенты представляют собой продвинутое применение технологии языковых моделей. Они не вписываются в одну категорию, а сочетают в себе:

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.