Изкуственият интелект за деца
Как машините „учат“ от примери, какво може и какво не може изкуственият интелект и как да го ползваш умно и безопасно.
Бип-бип, загадка! Аз съм робот, но не мисля като теб. Тогава как една програма разпознава котка на снимка, без никой да ѝ е обяснил какво е котка? Хайде да надникнем в „мозъка“ на машините!
История от живота
През 1997 г. шахматният компютър Deep Blue на IBM побеждава световния шампион Гари Каспаров в мач от шест партии. Той обаче не „мисли“, а пресмята огромен брой ходове всяка секунда. През 2016 г. програмата AlphaGo побеждава един от най-силните играчи на го в света, Лий Седол, с 4 на 1 партии. Го е толкова сложна игра, че просто пресмятане не стига: AlphaGo се е учила от милиони позиции и от игри срещу самата себе си. В 37-ия ход на втората партия тя прави ход, който коментаторите първо помислили за грешка, а после нарекли гениален.
Разбери го стъпка по стъпка
- Какво е ИИ
Изкуствен интелект (ИИ) наричаме програми, които правят неща, за които обикновено е нужен човешки ум: да разпознават лица, да превеждат, да отговарят на въпроси. Терминът е въведен в средата на 50-те години на XX век, а през 1956 г. в колежа Дартмут в САЩ се провежда първата научна среща по темата.
- Машинно обучение
Вместо да пишем правило за всичко, даваме на програмата хиляди примери с верни отговори: „това е котка“, „това е куче“. Тя сама нагласява милиони вътрешни числа, докато започне да греши все по-рядко. Това се нарича обучение, а примерите са данни за обучение.
- Невронни мрежи
Много ИИ системи използват невронни мрежи: слоеве от прости „изчислителни клетки“, вдъхновени (много грубо) от нервните клетки в мозъка. Всеки слой открива нещо: първо линии и петна, после уши и очи, накрая цяла котка.
- Езикови модели
Чатботовете като ChatGPT (пуснат публично през ноември 2022 г.) са обучени върху огромни количества текст. Те предсказват кои думи е най-вероятно да следват. Затова пишат гладко, но понякога уверено казват неверни неща, които звучат истински. Това се нарича „халюцинация“.
- Умно и безопасно ползване
Проверявай важните факти в надежден източник. Не споделяй с чатбот лични данни: адрес, пароли, снимки. ИИ е помощник за идеи и обяснения, но домашното, което учи теб, трябва да мине през твоята глава.
Представи си така: Машинното обучение е като да се научиш да караш колело. Никой не ти дава формула за равновесие: опитваш, падаш, леко поправяш тежестта и постепенно грешките стават по-малко. Програмата прави същото, само че с милиони опити за минути и с числа вместо с колене.
- 1950Алан Тюринг пита „Могат ли машините да мислят?“ и предлага „играта на имитация“
- 1956Среща в Дартмут, САЩ: началото на ИИ като наука
- 1997Deep Blue побеждава шампиона по шах Гари Каспаров
- 2011Програмата Watson на IBM печели телевизионна викторина срещу шампиони
- 2016AlphaGo побеждава Лий Седол на го с 4:1
- 2022ChatGPT става публично достъпен и милиони хора започват да чатят с ИИ
Решени примери
Обучаваш програма да разпознава ябълки само със снимки на червени ябълки. Какво ще стане, когато ѝ покажеш зелена ябълка?
Може да не я познае. Програмата се учи само от това, което ѝ показваме. Ако данните са еднообразни, ИИ става „предубеден“. Затова добрите данни са разнообразни.
Питаш чатбот за датата на исторично събитие и той ти дава точна дата с увереност. Можеш ли да я препишеш директно в реферата?
По-добре не. Езиковите модели понякога измислят правдоподобни, но грешни факти. Провери в учебник, енциклопедия или официален сайт.
Телефонът ти отключва с лице. Това ИИ ли е?
Да, разпознаването на лица използва машинно обучение. Камерата снима лицето, а програмата сравнява чертите му с тези, които е запомнила при настройката.
Внимавай с тези грешки
- ИИ разбира и чувства нещата като човек.Днешният ИИ намира закономерности в данни и пресмята вероятности. Той няма чувства и не „знае“ какво е котка така, както ти знаеш.
- Щом компютърът го е казал, значи е вярно.ИИ греши, особено когато данните са били непълни или когато езиков модел „халюцинира“. Винаги проверявай важното.
- ИИ се появи изведнъж преди няколко години.Учените работят по ИИ от 50-те години на XX век. Последните години станаха бързи заради мощни компютри и огромно количество данни.
Задачи
Лесни
Избройте с класа 5 неща от ежедневието, в които има ИИ (подсказка: телефон, видеа, карти).
Подсказка
Къде приложение „предполага“ нещо вместо теб?
Отговор
Например: предложения за видеа, гласов асистент, разпознаване на лице, автоматичен превод, навигация, която избягва задръствания, филтър за спам в пощата.
Кое от тези е лична информация, която НЕ трябва да даваш на чатбот: любим цвят, домашен адрес, любим спорт, парола?
Подсказка
Какво би помогнало на непознат да те открие или да влезе в профила ти?
Отговор
Домашен адрес и парола.
Средни
Програма за разпознаване на котки е познала правилно 90 от 100 снимки. Колко процента точност има? А колко грешки би направила на 1000 снимки при същата точност?
Подсказка
10 грешки на 100 снимки, а колко на 1000?
Отговор
90% точност. На 1000 снимки ще сгреши около 100 пъти.
Измисли 3 въпроса, на които чатбот вероятно ще отговори добре, и 1, на който може да сгреши. Обясни защо.
Подсказка
Мисли за неща, които се срещат много или много рядко в текстовете по света.
Отговор
Добре: обяснение на понятие, идеи за игра, превод на изречение. Може да сгреши: много скорошни новини, точни числа и цитати, малко известни местни факти, защото е учил от текстове до определен момент и може да ги „досъчини“.
Трудни
Банка обучава ИИ да отпуска кредити само върху данни от мъже. Каква несправедливост може да се получи и как да се поправи?
Подсказка
ИИ научава само това, което е в данните.
Отговор
Системата може да оценява жените неправилно, защото не е виждала примери с тях. Поправката: разнообразни и балансирани данни, проверка на резултатите за различни групи и човек, който взема крайното решение.
Направи „човешка невронна мрежа“: трима съученици гласуват дали картинка е котка по три признака (остри уши, мустаци, опашка). Ако поне двама кажат „да“, отговорът е „котка“. Намери картинка, при която мрежата ще сгреши.
Подсказка
Потърси животно, което прилича на котка по тези три неща.
Отговор
Например лисица или тигър: има остри уши, мустаци и опашка, но не е домашна котка. Това показва, че малко признаци не стигат и трябват още данни.
Научи машината (без компютър)
Цел: Да разбереш как ИИ се учи от примери и защо данните са важни.
- Изрежи или нарисувай 20 малки картички с плодове: ябълки, банани, круши, в различни цветове.
- Един човек е „машината“: показвате ѝ 10 картички и казвате правилното име.
- „Машината“ записва правила, които сама е забелязала (например „жълто и дълго = банан“).
- Покажете ѝ останалите 10 картички без име и пребройте колко познава.
- Сега добавете „трудни“ картички (зелен банан, жълта ябълка) и вижте дали правилата работят.
- Обсъдете: как биха помогнали повече и по-разнообразни примери?
Накрая: Таблица с точност на „машината“ преди и след трудните картички и списък с изводи за данните.
Тест с точки
10 въпроса, 18 точки, оценка накрая и разбор какво да преговориш.