Bing, Bard и ChatGPT: почему достижения ИИ — отличная новость для разработчиков

Bing, Bard и ChatGPT Изучение

Можно с уверенностью сказать, что искусственный интеллект и машинное обучение дебютировали в массовом масштабе. Просто взгляните на огромную популярность ChatGPT от OpenAI и недавние анонсы Google Bard и Bing на базе искусственного интеллекта от Microsoft. Хотя ИИ незаметно интегрировался во все больше и больше областей, до недавнего времени его применение не обсуждалось обычным человеком.

Это только начало.

Поскольку значение больших данных продолжает расти, разработчикам программного обеспечения необходимо будет вооружиться необходимыми навыками и знаниями, чтобы преобразовать данные в действенные бизнес-решения и стратегии.

Понимая, как работает ИИ и для чего его можно использовать, разработчики могут использовать большие данные, чтобы выйти за рамки того, что может обеспечить только традиционная разработка программного обеспечения. Методы искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение и глубокое обучение, можно использовать для обнаружения закономерностей, выявления тенденций, автоматизации процессов и упрощения сложных задач.

Я видел много хороших замечаний о положительном влиянии этих технологий на производительность и бизнес. Тем не менее, я также хорошо осведомлен о спекуляциях и беспокойстве, которые возникают в ответ на предполагаемую угрозу, которую ИИ представляет для целых профессий.

Во-первых, я хочу развеять эти опасения, рассказав об одном из самых интересных приложений искусственного интеллекта: генеративном ИИ. Я расскажу, что такое генеративный ИИ и как он работает.

Во-вторых, мы более подробно рассмотрим технологии, лежащие в основе Google Bard, Microsoft Bing и ChatGPT, чтобы понять, что делает их уникальными.

Наконец, я хотел бы подчеркнуть возможности, которые внедрение технологии ИИ открывает для разработчиков программного обеспечения, которые хотят расширить свои навыки. Разработчики, которые внедрят технологию ИИ на раннем этапе, будут незаменимы, потому что они сделают больше за меньшее время, чем традиционный разработчик. Я расскажу о нескольких способах интеграции ИИ в свой рабочий процесс уже сегодня, чтобы избежать профессиональных неудач в будущем.

Давайте начнем.

Наконец, я хотел бы подчеркнуть возможности

Что такое генеративный ИИ и как он работает?

Генеративный ИИ основан на машинном обучении (МО), подмножестве искусственного интеллекта, которое позволяет машинам учиться на данных без необходимости явного программирования. Машинное обучение позволяет генеративному ИИ, такому как DALL•E 2, автоматически учиться на данных и генерировать прогнозы на основе наблюдаемых закономерностей.

Что влечет за собой машинное обучение?

Три наиболее важных компонента машинного обучения, о которых вам следует знать, — это обучение с учителем, искусственные нейронные сети (ИНС) и глубокое обучение. Давайте рассмотрим эти понятия и то, как они связаны.

Контролируемое обучение

Техника с двумя фазами: обучение и предсказание.

На этапе обучения алгоритмы, предназначенные для выявления шаблонов, получают помеченный пример контента. Этот процесс повторяется снова и снова, пока алгоритм не научится распознавать эти шаблоны. DALL•E 2 обучался на изображениях (контенте) и их текстовых описаниях (метках), что позволяло ему распознавать объекты и их отношения.

Если DALL•E 2 обучен на неправильно помеченных данных, у него возникнут проблемы с выполнением следующего этапа: прогнозирования.

На этапе прогнозирования алгоритму предлагается классифицировать неразмеченные данные. В случае с DALL•E 2 это означает предсказание того, как выглядит изображение, исходя из текстового описания.

Искусственные нейронные сети (ИНС)

Искусственные нейронные сети — это подход к машинному обучению, который использует многоуровневую систему взаимосвязанных узлов для распознавания образов. Вы можете думать об этих узлах как о нейронах. Подобно нейронам, эти узлы образуют связи с другими узлами, которые могут быть сильнее или слабее в зависимости от различных факторов. Эти связи можно усилить, предоставив системе больше данных в виде помеченного содержимого. Продолжая подавать данные ИНС, она может наблюдать более тонкие различия и формировать новые соединения в своей сети.

Глубокое обучение

Класс алгоритмов машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей. Эти алгоритмы хорошо подходят для таких приложений, как распознавание речи, распознавание изображений, обработка изобразительного искусства и обработка естественного языка. Глубокое обучение необходимо для генеративного ИИ, поскольку оно позволяет ИИ распознавать закономерности и делать прогнозы относительно невидимых данных.

Заглянем внутрь: Google Bard, Microsoft Bing и ChatGPT

Большие языковые модели — наиболее успешный пример моделей-трансформеров, типа нейронной сети с глубоким обучением, которая изучает контекст, отслеживая отношения между элементами данных.

Google Bard, Microsoft Bing и ChatGPT — все это примеры больших языковых моделей, но что делает каждую из них уникальной?

ChatGPT от OpenAI

ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) — это чат-бот, созданный на основе семейства больших языковых моделей GPT-3. Генеративные предварительно обученные преобразователи работают, обучаясь на огромном объеме текстовых данных (более 45 терабайт), чтобы генерировать ответы, подобные человеческим. Преобразователи часто используются при обработке естественного языка, поскольку они предназначены для обработки последовательных входных данных (например, естественного языка).

Кроме того, ChatGPT использует в своем обучении как контролируемое обучение, так и методы обучения с подкреплением.

Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором система учится методом проб и ошибок. Например, если ChatGPT правильно помечает элемент данных, он получает положительную обратную связь. Неправильные ответы влекут за собой отрицательную обратную связь.

К сожалению, ChatGPT имеет несколько ограничений. В частности, он подвержен искусственным галлюцинациям, когда модель возвращает неверные ответы, которые отклоняются от ожидаемого результата для ее обучающих данных. Это может быть проблематично, потому что ChatGPT предназначен для генерации ответов, которые звучат как естественный разговор, а это означает, что его ответы могут звучать уверенно, даже если они неверны.

Microsoft Bing

«ИИ коренным образом изменит каждую категорию программного обеспечения, начиная с самой большой категории всего поиска». Сатья Наделла — председатель и главный исполнительный директор Microsoft

Теперь, хотя ChatGPT может генерировать ответ на вопрос, он, в первую очередь, оптимизирован для возврата диалоговых ответов, а не для проверки этих ответов на правдивость. ChatGPT не предназначен для использования в качестве поисковой системы и не ищет в Интернете ответы для генерации своих ответов.

Текущая версия Bing работает на ChatGPT 3.5 и поставляется с чат-ботом с искусственным интеллектом, который может синтезировать результаты поиска в свой ответ. Несмотря на то, что это забавный краткий обзор того, как поисковые системы будут выглядеть в ближайшем будущем, Bing по-прежнему будет подвержен тем же ограничениям, что и ChatGPT, пока они не закончат разработку своей поисковой системы следующего поколения.

Microsoft сотрудничает с OpenAI для интеграции ИИ в поисковую систему Bing следующего поколения с использованием модели Prometheus. Ожидается, что эта новая проприетарная модель большого языка будет намного более продвинутой, чем ChatGPT. Что еще более важно, модель Prometheus будет оптимизирована для поиска.

Google Bard

Bard — это диалоговый чат-бот с искусственным интеллектом, построенный на семействе языковых моделей LaMDA (Language Model for Dialogue Applications).

В настоящее время Bard недоступен для публики, но мы знаем кое-что о его возможностях. Bard будет работать аналогично другим чат-ботам с искусственным интеллектом, таким как ChatGPT, и может имитировать человеческий диалог.

Можно с уверенностью предположить, что Bard будет оптимизирован для работы с поисковой системой Google, поскольку ожидается, что она будет получать информацию из Интернета в режиме реального времени. Это отличает Bard от ChatGPT и других языковых моделей, не имеющих доступа к Интернету.

Разработчики программного обеспечения никуда не денутся.

В своей основе все разработчики программного обеспечения творчески подходят к решению проблем. Умение писать код, хотя и необходимо, не является нашим самым большим преимуществом. Скорее, это наша способность погружаться в новые ситуации и создавать новые решения для новых проблем. Креативность, инициатива и критическое мышление, когда проблема нуждается в решении, — это то, в чем люди преуспевают по своей природе.

На данный момент компьютеры с трудом воспроизводят этот навык.

Люди не имеют себе равных в способности мыслить абстрактно, распознавать закономерности и синтезировать разрозненные фрагменты информации в действительно уникальные идеи. Мы должны больше доверять сложным когнитивным процессам, происходящим в человеческом мозгу, потому что они позволяют нам изобретать, улучшать и вдохновлять других делать то же самое.

Хотя интересно наблюдать за возможностями глубокого обучения в действии, было бы ошибкой забегать вперед и предполагать, что эти модели обладают такой же способностью к воображению и инновациям, как и человеческий разум.

ИИ также не может по-настоящему понять, что он производит. Нейронные сети необходимо научить распознавать контекст, объекты и отношения. Намерение и значение — это атрибуты данных, которые должны предоставлять люди.

Вот почему лучше начать учиться использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения сейчас, а не позже.

Генеративный ИИ — это фантастический инструмент, способный выйти за рамки того, чего можно достичь с помощью традиционной разработки программного обеспечения. Я предполагаю, что вместо того, чтобы отдавать разработчиков программного обеспечения в конечном итоге в негодность, я ожидаю, что AI/ML привлечет еще больше людей в технологии, потому что он сделает разработку программного обеспечения проще и эффективнее.

GitHub Copilot — это лишь один из примеров использования ИИ для сокращения времени, затрачиваемого на написание повторяющегося кода, и многие другие на горизонте. Используя искусственный интеллект, мы можем сосредоточиться на решении более сложных задач, требующих более глубокого понимания и творчества.

Чему я должен научиться, чтобы быть готовым к разработке программного обеспечения на основе ИИ?

«Хороший человек плюс машина — лучшее сочетание». Гари Каспаров — бывший чемпион мира по шахматам

Беспокойство по поводу прорывных технологий не ново. На самом деле страх перед тем, что целые профессии и ремесла будут автоматизированы, перекликается с теми же настроениями, которые люди выражали во время промышленной революции 1700-1800-х годов, когда человечество начало переходить от ручного производства к механизации.

Я считаю, что наше внедрение технологий на основе ИИ приведет к такому же изобилию и росту возможностей, которые были созданы инновациями промышленной революции. Вот почему в интересах каждого разработчика программного обеспечения инвестировать время и усилия, необходимые для понимания искусственного интеллекта.

Первые пользователи инструментов на основе ИИ быстро получат серьезное конкурентное преимущество перед другими на рынке труда, тем более что все больше и больше рабочих мест полагаются на технологии ИИ и машинного обучения. Будет расти спрос на инженеров по машинному обучению, разработчиков ИИ и инженеров-программистов с опытом работы с ИИ.

Даже если вы не хотите быть инженером по машинному обучению, использование инструментов на основе ИИ станет бесценным навыком для повышения вашей производительности.

Будьте впереди игры с ИИ

Разработка программного обеспечения на основе ИИ никуда не денется. Разработчики программного обеспечения, использующие потенциал ИИ и машинного обучения, получат значительные выгоды с точки зрения производительности, творчества и гарантий занятости. По мере того, как эта технология продолжает развиваться, для разработчиков программного обеспечения становится все более важным оттачивать свои навыки, быть в курсе последних разработок и всегда проявлять любопытство к изучению новых вещей.

Читайте также:  Как включить сжатие GZIP для ускорения работы сайтов WordPress
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий