или система распознавания лиц в вашем телефоне кажутся просто «продвинутыми программами». Но разница между традиционным софтом и современным ИИ фундаментальна.
1. Жёсткие правила или обучение?
Обычная программа имеет чёткие алгоритмы («если Х, то Y»), предсказуемые результаты и не может выйти за рамки заложенной логики. Например: калькулятор всегда даст 2+2=4, но никогда не предложит альтернативную систему исчисления.
ИИ-система находит закономерности в данных, может ошибаться неожиданными способами, способна на «творческие» решения, которые иногда оказываются бредом.
2. Статичность или адаптация?
Традиционный софт требует переписывания кода для изменений и не улучшается со временем самостоятельно.
ИИ-модели могут «дообучаться» на новых данных, их поведение эволюционирует, и иногда они непредсказуемо деградируют.
Личное воспоминание
Доктор Эмили Чжан показывала мне медицинскую диагностическую систему. За год её точность выросла на 15% просто за счёт добавления новых случаев. Но в какой-то момент она вдруг начала путать два редких заболевания – пришлось срочно корректировать обучающую выборку.
3. Прозрачность или «чёрный ящик»?
В обычных программах можно проследить каждое действие и легко диагностировать шибки.
В нейросетях даже разработчики не всегда понимают, как они пришли к выводу, а ошибки могут быть системными и неочевидными.
4. Почему это революция?
Такое отличие подходов меняет всё:
– Гибкость – ИИ справляется с задачами, которые невозможно формализовать (например, распознавание эмоций по голосу);
– Масштабируемость – одна и та же архитектура решает разные задачи;
– Ограничения – мы жертвуем контролем ради возможностей.
Личное наблюдение
Когда я впервые увидел, как система компьютерного зрения без предварительного программирования научилась распознавать дорожные знаки, это перевернуло моё представление о технологиях.
Но как вообще работают эти удивительные системы? Что делает их способными к такому «обучению»?
Ответ кроется в нейросетях – архитектуре, которая кардинально отличается от традиционного программирования. Именно нейросети стали тем прорывом, который превратил ИИ из узкоспециализированного инструмента в технологию, меняющую наш мир.
Глава 2. Нейросети – основа современного ИИ
Как устроены нейросети?
Представьте, что вы учите ребёнка различать кошек и собак. Вы показываете ему картинки, объясняете: «Вот у кошек уши острые, а мордочка меньше», – а он постепенно начинает узнавать закономерности. Нейросеть учится примерно так же, только вместо нейронов мозга – математические функции, вместо опыта – тысячи примеров.