Табыстар:
- Жасанды интеллект, машиналық оқыту және үлкен тіл моделі ұғымдарын ажырата алады
- Бұл технологиялардың дәстүрлі бағдарламалық құралдан айырмашылығын түсіндіріңіз
- Күнделікті іскерлік өмірде кездесетін AI мысалдарын тани алады
Соңғы жылдары «жасанды интеллект» сөзі барлық жерде: жаңалықтарда, жарнамаларда, іскерлік кездесулерде, тіпті сіз қолданатын телефонның камерасында да кездеседі. Бірақ бұл нақты нені білдіреді? Бұл бөлім жаргонға батып кетпей, оны іскерлік өміріңізбен байланыстыру арқылы тақырыпты негізінен түсіндіреді. Мақсат сізді инженер ету емес; Сіз қолданатын құралдардың не екенін және олар не істеп жатқанын түсінетін саналы пайдаланушыға айналдыру. Өйткені көлікті неғұрлым жақсы білсеңіз, соғұрлым оны қауіпсіз және тиімді пайдаланасыз.
Сіз бір-бірімен байланысты үш ұғымды жиі естисіз: жасанды интеллект, машиналық оқыту және үлкен тіл моделі. Бұл бір нәрсе емес; Олар бір-бірінің ішіндегі сақиналарды тарылтады. Енді осыларды күнделікті мысалдармен бір-бірлеп түсіндірейік.
Үш ұғым, бір-бірімен байланысқан үш сақина
Жасанды интеллект (AI): Бұл компьютерлерге әдетте адам интеллектін қажет ететін тапсырмаларды орындауға мүмкіндік беретін кең өрістің жалпы атауы (түсіну, шешім қабылдау, тану, тілді қолдану). Шахмат бағдарламасы, аударма қолданбасы және дауыстық көмекші де осы қолшатырдың астында.
Machine Learning (ML): Бұл жасанды интеллекттің ең кең тараған қосалқы тармағы. Мұнда біз ережелерді компьютерге бір-бірлеп жазбаймыз; Біз оған көптеген үлгілерді көрсетеміз және ол үлгілердегі үлгіні өзі таңдайды. Осыдан «машинаны оқыту» атауы: машина мысалдардан үйренеді.
Үлкен тіл үлгісі (LLM): Бұл мәтінге маманданған машиналық оқытудың ерекше түрі. Ол миллиардтаған сөйлемдермен жаттығады; Ол тілді түсіну, шығару, жинақтау және аудару сияқты тапсырмаларда қолданылады. Бұл ChatGPT, Gemini, Claude сияқты құралдардың артындағы технология. Біз «генеративті AI» (мәтінді/суретті генерациялайтын AI) деп атайтын бұл модульдегі құралдар негізінен LLM негізінде жасалған.
Нұсқау: Мынаны есте сақтаңыз: AI - ең үлкен қорап, машиналық оқыту - оның ішіндегі қорап, ал үлкен тіл үлгісі - ең ішкі қорап. «Әрбір LLM - бұл машиналық оқытудың өнімі және әрбір машиналық оқыту AI болып табылады, бірақ керісінше әрқашан дұрыс бола бермейді».
Дәстүрлі бағдарламалық қамтамасыз етуден айырмашылығы: ережелерді кім жазады?
Бұл түсіну үшін ең маңызды айырмашылық. Дәстүрлі бағдарламалық жасақтамада адам (бағдарламашы) ережелерді бір-бірлеп жазады: «Егер тапсырыс сомасы 500 TL-ден асса, жеткізу тегін болады». Компьютер бұл ережені артық емес, кем демей сақтайды.
Машиналық оқытуда адамдар ережелерді жазбайды; Модель ережені өзіне көрсетілген мысалдардан табады. Мысалы, сіз мыңдаған «спам» және «спам емес» электрондық хаттарды көрсетесіз; Модельдің өзі қандай сөздер мен сөз тіркестерін спам көрсететінін біледі. Ешкім бірінен соң бірі «осы сөз болса, спам» деп жазбайды.
ерекшелігі
Дәстүрлі бағдарламалық қамтамасыз ету
Machine Learning / AI
Ережелерді кім жасайды?
Адам бір-бірлеп жазады
Модель мысалдардан қорытынды жасайды
Шығару әрқашан бірдей ме?
Бірдей кіріс → бірдей шығыс
Бірдей кіріс → ұқсас, бірақ айнымалы шығыс
Қашан күшті?
Нақты, нақты ережелермен жұмыс жасаңыз
Көптеген үлгілермен және қиын ережелермен жұмыс істейді
сенімділік
болжамды, тұрақты
Статистикалық, тексеруді қажет етеді
мысал
жалақы шоты
Электрондық пошта үнін жақсарту
Бұл айырмашылық кейінірек үйренетін "галлюцинация" және "тексеру" тақырыптарының негізі болып табылады: Модель ережені өзі шығаратындықтан, ол кейде қате болады, сондықтан оның нәтижесіне соқыр сенуге болмайды.
Сіз мұны күнделікті іскерлік өміріңізде көресіз
AI жаңа нәрсе деп ойламаңыз; Сіз оны жылдар бойы пайдаланып жүрген шығарсыз:
- Электрондық пошта жәшігінің спам сүзгісі (қандай электрондық пошталардың қоқыс жәшігіне жататынын білген үлгі).
- Телефоныңыздың пернетақта болжамы (келесі сөзді ұсынатын шағын тіл үлгісі).
- Банкіңіздің жалған транзакция туралы ескертуі (әдеттен тыс шығындарды анықтайтын үлгі).
- Электрондық кесте бағдарламасының автотолтыру және ұсыныс мүмкіндіктері.
- Бейне және музыка қолданбаларындағы ұсыныс жүйелері.
Жаңалық, бұл технология енді табиғи тілде сөйлей алады. Сондықтан сіз маманмен сөйлескендей жазасыз, ол түсінеді және жауап береді. Міне, нағыз мүмкіндік жұмыс орнында.
Үш шағын корпус
1-жағдай — Айше, кеңсе менеджері. Ол апта сайын шамамен 40 жеткізушінің электрондық поштасын қолмен санаттады; Оған орта есеппен 90 минут кетті. Ол компанияның AI көмекшісінің электрондық пошталарын «шұғыл/қалыпты/ақпарат» деп белгілей бастады. Уақыт 20 минутқа дейін қысқартылды; Ол ~70 минутты келісімшартты бақылауға арнады. AI ережені өзі үйренді; Айше сүзгілерді бір-бірлеп жазбаған.
2-жағдай — Мехмет, далалық техник. Тұтынушы ақаулық жазбаларды еркін мәтінмен жазды («құрылғы қызады, үзіліспен өшеді»). Оның менеджері осы 500 жазбаны қолмен оқып, жіктей алмады. Тіл үлгісі жазбаларды «аппараттық/бағдарламалық қамтамасыз ету/пайдаланушы қатесі» ретінде қорытындылады және ең жиі кездесетін шағымды шығарды. Модель адам үшін шамамен 2 күн қажет болатынын бірнеше минут ішінде сызды; команда растады.
3-жағдай — Элиф, бухгалтерлік есеп. Ол AI жаңа заңнамалық мәтінді қорытындылап, 12 беттік мәтіннен мақалалардың 1 беттік тізімін алды. Бірақ оның өзі ресми дереккөздің сыни пайызын растады; өйткені бұл сандық дәлдікті қажет ететін мәселе еді. Осылайша, ол тез және қауіпсіз жұмыс істеді.
Әлсіз шақыру / Күшті шақыру
Құралды білу оны сұрау әдісін де өзгертеді. Бір көмекшінің екі түрлі сұрағы:
Әлсіз нұсқау: Жасанды интеллект дегеніміз не?
Нәтиже: Сізге тән емес ұзақ, энциклопедиялық сипаттама.
Күшті ескерту: мен техникалық емес кеңсе қызметкерімін. Жасанды интеллект, машиналық оқыту және үлкен тіл моделінің арасындағы айырмашылықты 3 қысқа нүктемен және әрқайсысына күнделікті өмірден мысал келтіріп түсіндіріңіз. Қарапайым түрік тілін қолданыңыз.
Нәтиже: рөліңізге, деңгейіңізге және мақсатыңызға сәйкес келетін пайдалы жауап. Айырмашылық: контекст, аудитория және формат бердіңіз.
Көшіретін үлгілер
Маған технологияны үйренуге көмектесіңіз. Тақырып: [мыс. машиналық оқыту]Мен: [менің рөлім / менің білім деңгейім]Мен қалаймын: 5 тармақтан тұратын қарапайым түсініктеме + әр тармаққа бизнес өмірінен мысал + соңында 1 сөйлемнен тұратын "оны есте сақта" түйіндеме.
Күнделікті өмірде келесі ұғымды қай жерде кездестіретінімді көрсетіңіз: Тұжырымдама: [мыс. ұсыныс жүйесі]Маған 5 нақты мысал келтіріңіз және бір сөйлемде AI әрқайсысында не істейтінін түсіндіріңіз.
Осы екі ұғымды салыстырып, кестеге салыңыз: А тұжырымдамасы: [дәстүрлі бағдарламалық қамтамасыз ету]Б тұжырымдамасы: [машинада оқыту]Бағандар: ережені кім қояды, шығыс тұрақтысы, қашан күшті, мысал.
Келесі сөйлемді техникалық емес әріптеске түсіндіргендей жеңілдетіңіз. Егер жаргон болса, жақшаға қысқаша түсініктеме беріңіз. Сөйлем: [мұнда қойыңыз]
Жалпы қателер
Жалпы қателер
- Ойлау «AI = робот / сана». Қазіргі көліктер ойланбайды, сезбейді; үлгілерді таниды және ықтимал жалғасын шығарады. Мұны ұмыту асыра күтуге және көңілсіздікке әкеледі.
- Әрбір AI нәтижесін нақты шындық ретінде қарастыру. Модель статистикалық түрде жұмыс істейді; Нақтылықты талап ететін сандарды, күндерді және дереккөздерді тексермей пайдалану қауіпті.
- «Бұл жұмыс маған алыс» деп, ешқашан тырыспайды. AI техникалық емес қызметкерлердің жалықтыратын және қайталанатын тапсырмаларына көп уақытты үнемдейді. Тырыспағандар мүмкіндікті жіберіп алады.
- Контекстсіз бір сөзден тұратын сұрақтар қою. Құралға кім екеніңізді және не қалайтыныңызды айтпасаңыз, жалпы, пайдасыз жауаптар аласыз.
Абайлаңыз: AI «оқыту» адамның оқуы сияқты емес. Модель әлемді түсіну арқылы емес, деректердегі статистикалық заңдылықтарды түсіру арқылы «үйренеді». Сондықтан ол өте еркін сөйлей алады, бірақ негізгі фактіні қателеседі. Еркін сөйлеу дәлдікке кепілдік бермейді.
Қысқаша айтқанда
- Жасанды интеллект - ең кең қолшатыр; машиналық оқыту - мысалдардан үйренетін оның қосалқы тармағы; Үлкен тілдік модель (LLM) – тілге маманданған машиналық оқыту түрі.
- Негізгі айырмашылық: Дәстүрлі бағдарламалық жасақтамада адам ережені жазады; Машиналық оқытуда үлгі мысалдардан ережені шығарады.
- AI сіздің өміріңізде бар: спам сүзгісі, пернетақтаны болжау, жалған транзакция туралы ескерту, ұсыныс жүйелері. Жаңалық ол табиғи тілде сөйлей алады.
- Модель статистикалық түрде жұмыс істейтіндіктен, ол сұйық, бірақ ол әрқашан дәл емес; бұл кейінгі бірліктер (галлюцинация, тексеру) үшін негіз болып табылады.
Қолданбалы тапсырма
Өзіңіз пайдаланатын AI құралын ашыңыз және жоғарыдағы "Күшті шақыру" үлгісімен машиналық оқыту мен үлкен тіл үлгісі арасындағы айырмашылықты өзіңізге түсіндіріңіз. Содан кейін жеке бизнесіңізде AI бұрыннан қолданылған (немесе пайдаланылуы мүмкін) 3 орынды жазыңыз. Әрқайсысы үшін «АИ бұл жерде не істей алады?» Сұраққа бір сөйлеммен жауап беріңіз.
Бақылау тізімі
- [ ] Мен жасанды интеллект, машиналық оқыту және LLM арасында ажырата аламын.
- [ ] Мен дәстүрлі бағдарламалық жасақтама мен машиналық оқыту арасындағы «ережелерді кім жазады» айырмашылығын түсіндіре аламын.
- [ ] Мен күнделікті өмірде AI-ның кем дегенде 3 мысалын білемін.
- [ ] Мәтінмән, аудитория және формат беру арқылы мен күштірек сұрақ қоя аламын.
- [ ] Жасанды интеллект тегіс болғандықтан оның дәл екенін білдірмейтінін білемін.