Цифровые технологии и искусственный интеллект. Учебное пособие. Валентин Юльевич Арьков

>

      Предисловие

      Перед вами учебное пособие. Это не учебник. Эта книга не заменяет большие, толстые, серьёзные, дорогие издания в красивых обложках, а только дополняет их.

      Учебное пособие помогает в освоении материала, помогает учиться. Поэтому его и называют «пособие». Это слово происходит от древнего слова «пособИть» или «пособлять» – то есть «помогать, содействовать, способствовать».

      В пособии подробно разбирают какой-нибудь раздел, какое-нибудь часть предмета, дисциплины. Зато здесь даётся больше деталей, нюансов, много практических примеров, упражнений и заданий. Это помогает (то есть «пособляет») в учебе.

      С другой стороны, есть книги под названием «учебники». Учебник должен давать полную представление о своём предмете. Здесь должны быть описаны все разделы предмета. В нем будет много теории. Он должен позволить нам изучить предмет полностью.

      А ещё бывают книги, на которых написано «учебник» или «учебное пособие». Но это совсем не означает, что внутри обязательно будет что-то полезное. Как говорится в народной пословице: «доверяй, но проверяй». Или как в рекламе: «не все йогурты одинаково полезны…»

      Приходится учиться различать, какие книжки хорошие, а какие не очень. Что поможет в учёте, а что помешает.

      С компьютерными технологиями есть ещё одна неприятность. Слишком быстро развиваются технологии. Учебники не успевают выпустить, а они уже устарели. Пособие выходит быстрее. Можно за неделю выпустить его в жизнь. Чем мы и занимаемся.

      Какую книгу выбрать – для того, чтобы изучить какой-нибудь предмет? Это зависит от человека. Можно открыть книгу в магазине или скачать файл в интернете – и просто пролистать несколько страниц. Почувствуйте на себе, насколько вам подходит этот текст. Сможете ли вы прочитать ещё несколько страниц? Желательно с пониманием и без отвращения.

      Все люди разные. У каждого свой уровень подготовки. И разным людям помогут разные материалы для изучения. Кому-то нужно побольше картинок, а кому-то подробные объяснения. А кому-то наоборот – надо покороче и побыстрее.

      Возможно, это пособие поможет именно вам сделать первые шаги в изучении информационных технологий.

      Введение

      В рамках лабораторных работ мы будем знакомиться с возможностями интеллектуальных систем и сразу же будем рассматривать практические примеры применения этих возможностей. Область искусственного интеллекта охватывает самые разные методы и инструменты. На сегодняшний день чаще всего говорят о нейросетях. Вот эту тему мы и будем обсуждать на протяжении нескольких занятий.

      Каждое занятие – это ещё один полезный навык. За считанные часы вы научитесь и сможете

      – грамотно составлять подробные запросы к нейросети

      – создавать персонального интеллектуального бота в Телеграм

      – работать с текстовыми файлами и диаграммами с помощью кода

      – измерять и улучшать свойства алгоритмов

      – работать с электронными таблицами и текстовыми редакторами, облачными сервисами и другими полезными инструментами

      В рамках этого учебного пособия мы обсуждаем самые основы предмета, самые базовые понятия и технологии. Для этого материал даётся и объясняется очень простыми словами. Эти пояснения предназначены для тех, кто только начинает знакомиться в современными технологиями. Поэтому не удивляйтесь, что объяснения будут очень приблизительные и упрощённые. Сложные слова и запутанные материалы вы легко сможете найти в толстых учебниках, если будет такое желание.

      1. Конструирование запросов

      В этой работе мы рассматриваем основные правила построения запросов к нейронной сети. Контент, который будет сгенерирован в ответ на наш запрос, зависит от того, насколько подробно и тщательно мы сформулировали наше задание. Один из самых популярных интеллектуальных инструментов на сегодняшний день – это большие языковые модели – Large Language Models (LLM). Они действительно большие, в буквальном смысле слова, потому что внутри содержат миллиарды параметров (коэффициентов). При обучении таких моделей подбирают значение этих коэффициентов. а для этого используют огромное количество материалов, в основном, взятых из интернет.

      Интеллектуальные системы, которые создают новые объекты (текст, изображение, звук, видео и так далее), в настоящее время обычно называют генеративным искусственным интеллектом (Generative Artificial Intelligence, Gen-AI). Технология составления заданий для таких систем называется конструирование запросов (Prompt Engineering).

      Интеллектуальные системы – это не какая-то очередная заумная, абстрактная теория. Это практичные, работающие инструменты, причём иногда даже неплохо работающие инструменты. Так что в процессе знакомства с искусственным интеллектом мы будем не просто искать информацию в интернете, но и сразу же применять полученные знания.

      Если где-то в интернете, на каком-то сайте что-то написано, наша задача будет проверить и убедиться в этом лично. Одно дело, когда