Искусственный интеллект на Python для детей

Нейросети выполняют все больше функций: с их помощью пишут статьи, создают иллюстрации, системы рекомендаций и многое другое. Даже обложку к этой статье мы сделали с помощью ИИ.

Сегодня мы подробнее поговорим об искусственном интеллекте, в нашей статье мы расскажем:

Вы знали, что разработчики нейросети LaMDA в 2022 году заявили о появлении у их детища сознания? А ChatGPT стал самым быстрорастущим сервисом в истории. К слову, сам ChatGPT является примером того, как создать нейросеть на Python, потому что он написан именно на этом языке программирования.

Проекты в области искусственного интеллекта сейчас выходят на новый уровень. Мы это можем понять по распространению техники, в основе которой они лежат: личные помощники (в том числе умные колонки), спам-фильтры, системы поимки мошенников, поисковики, рекомендательные системы и многое другое.

Специалисты, занимающиеся технологическим прогнозированием, называют ИИ (artificial intellect) одной из четырех технологий, которые в ближайшее время приведут к формированию «нового экономического уклада» и перевернут нашу жизнь сильнее, чем она изменилась с начала 50-х годов XX века, при первой научно-технической революции.

(Еще одной сферой практического применения ИИ являются игры, так как в «ботов» необходимо закладывать самостоятельные действия. Больше о создании игр на Roblox можно узнать здесь, - прим. ред.)

В кибер-панковской фантастике ИскИнами называли роботов с искусственным разумом. Учитывая тенденцию, что-то подобное скоро появится. Если это так, то на какой технологии могут создать ИскИна? Скорее всего, это будет Python.

Этот язык программирования стремительно развивается и по данным наиболее авторитетного рейтинга языков TIOBE на апрель 2023 года, является самым востребованным в мире. Не в последнюю очередь его положение связано с тем, что сообщество разработчиков глубоко усовершенствовали его, чтобы он лучше других подходил для машинного обучения и создания нейросетей.

Две эти IT-дисциплины сегодня реализуют концепцию ИИ. Задачи в этих сферах, которые на Java или других языках могут потребовать сотни строк кода, на Python решаются несколькими командами. Это происходит за счет отличного набора библиотек к Python: Keras, Scikit-learn, TensorFlow, NumPy, Pandas. Изучение языка Python не представляет никакой сложности. Дочитайте статью до конца и вы создадите свой первый ИИ, точнее, нейросеть, которая будет возводить в степень любое заданное число.

У других языков наблюдаются большие проблемы. Например, на PHP при переносе кода на Linux из Windows начинается кошмар с путями до файлов.

Нейросеть создается из множества сущностей как нейроны, эти конструкции не запрограммированы на узкую задачу, а принимают любую информацию, передают дальше, изучают и могут по мере прохождения генерировать реакцию на нее «на лету», в зависимости от анализа на текущий момент. Обсчитывает искусственные компьютерные «нейроны» компьютер, по приказу из Python. Нейросеть ниже принимает на вход картинку, а на выходе дает число, то есть предположение о том, нарисована ли на картинке кошка или это собака. Если нейросеть ошибается, то накапливает опыт. В следующий раз она с меньшей вероятностью получит ошибку.

Также о том, как создать нейросеть на Python можно узнать из нашего видео:

Программист может применить в данном случае простой математический оператор и узнать, на какое число нужно умножить имеющееся число по тому, какое число у нас уже есть.

Но в том-то и дело, что нейросети придется действовать самостоятельно и напрямую взять и возвести число в степень мы ей тоже не скажем, хотя в Python имеется такой функционал. Предположим, у нас есть выражение 5*5 = 25. Нейросеть получит 5 и затем будет пропускать ее через слои нейронов. Станет умножать числа и свои результаты на какие-то веса, применять функции, пока не приблизится к правильному результату, не поймет, как мы получили этот результат.

Готовить наше «восстание машин» будем на браузерной платформе Google Collab. Ее плюс в том, что все библиотеки Python там уже добавлены. Вам нужно только прописать их подключение, и можно обращаться к фреймворкам, программируя прямо в браузере. Еще один довод «за» — возможность запускать код построчно, то есть передавать интерпретатору не весь скрипт, а только ту его часть, на результатах которой вы хотите сосредоточиться. Подключаем библиотеки оператором Import:

За это у нас отвечают методы model.add и функция Dense. Ее параметры, которые мы здесь прописали надо понимать так: слой с 10 нейронами, в который на вход передается 1 число и второй слой — 1 нейрон, получающий 10 чисел. Зададим параметры того, как нейросеть будет обучаться.

В параметре loss метода compile можно определить метод расчета ошибок, от этого зависят результаты измерений. Для учебной нейросети мы выбрали mse — средние квадратичные ошибки. Подробнее об этом можно посмотреть в документации к библиотеке. Также необходимо задать «оптимизатор». Это простая нейросеть на Python, поэтому мы по максимуму используем потенциал готовых функций и методов. Есть несколько алгоритмов взаимодействия нейронов сети, их можно выбрать именно тут.

Мы избрали для этой задачи Adam. За другими вариантами также отсылаем в мануалы, на этот раз библиотеки Keras, к которой относится этот метод. Сложно? Зато мы уже почти знаем, как сделать нейросеть на Пайтоне.

На графике синим показано корректное вычисление квадрата, результаты которого мы предложили нейросети в качестве идеала, а темно-желтая линия — потуги нейросети.

Отлично! Теперь результат гораздо больше похож на правду. Наша нейросеть на Пайтон почти готова.

То, что родителям все еще кажется фантастикой, для для сегодняшних детей привычно. Многие с детства отдают приказы умным помощникам и пользуются рекомендательными системами видеохостингов. Кто-то с 9 лет занимаются программированием дополнительно к школьным предметам. Существует много курсов изучения Python для детей, и кто-то из подростков уже создавал свой несложный ИИ или несложную для детей нейросеть. Это люди будущего.