Як навчається штучний інтелект

Навчаємо ШІ розпізнавати фрукти. Магія технологій, яку ми створюємо.

Штучний інтелект - це не робот-завойовник з кіно, а технологія, яка допомагає комп'ютеру вчитися і вирішувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. Розпізнавати. Наприклад, обличчя на фото або голос у Siri/Google Assistant. Розуміти. Наприклад, автоматичні перекладачі тексту або мови. Рекомендувати. Наприклад, що подивитися далі на You. Tube або Tik. Tok, виходячи з ваших інтересів.

Як ШІ «Вчиться»? Навчання ШІ дуже схоже на те, як ви вчитесь у школі — через приклади та повторення. Крок 1: Збір Даних. Комп’ютер отримує тисячі прикладів (зображення, тексти, звуки), які називаються «даними». Крок 2: Аналіз і Позначки. Кожна картинка позначається: «це яблуко», «це апельсин». ШІ шукає закономірності. Крок 3: Створення МоделіШІ створює внутрішні «правила» (модель), щоб відрізняти яблуко від апельсина. Крок 4: Застосування Знань. Комп'ютер використовує ці правила для розпізнавання нових, незнайомих йому раніше об'єктів.

Практичне завдання: Розпізнавання Фруктів Наша мета: навчити комп’ютер відрізняти три різні фрукти, лише дивлячись на їхні зображення. Підготовка:яблук (червоних, зелених, великих, маленьких) бананів (цілих, порізаних, зелених) апельсинів (на дереві, в кошику, очищених)Секрет успіху: чим більше якісних і різноманітних прикладів ми дамо ШІ, тим точнішою буде його «модель». Це як вивчення мови — чим більше слів чуєш, тим краще знаєш мову!Необхідно знайти та зберегти на ваш пристрій по 10 зображень:

Навчаємо модель Перейдіть за посиланням Скористайтесь перекладачемhttps://teachablemachine.withgoogle.com/

Створіть класи: яблука, банани, апельсини і завантажте підготовлені зображення. Навчіть свою модель

Перевіряємо результати За допомогою камери або завантаживши файл, перевірте чи коректно працює ваша модель Виконайте не менше 3 перевірок та проаналізуйте результат

Чому ШІ Може Помилятися?Навіть найрозумніші моделі не завжди ідеальні. Помилки в навчанні дають нам гарну можливість покращити наш результат. Неякісні даніЯкщо фото були розмитими або погано освітленими, ШІ не бачить чітких ознак. Недостатньо ракурсів. Якщо ми показували яблуко лише згори, то збоку він може його не впізнати. Схожі об'єкти. Якщо в кадр потрапив не фрукт, а, наприклад, кругла іграшка, це може заплутати модель. Висновок: Щоб зробити модель розумнішою, потрібно дати їй більше різноманітних прикладів (різні ракурси, освітлення, фони).

ШІ вчиться на прикладах. Ключові висновки Штучний інтелект — це потужний інструмент, заснований на аналізі великих обсягів даних. Як і дитина, комп'ютер отримує знання, аналізуючи позначені дані (еталони). Потенціал розпізнавання. Ми можемо навчити ШІ розпізнавати майже все — від тварин до медичних знімків. ШІ — це аналіз, а не свідомість. Важливо пам'ятати: ШІ лише аналізує закономірності в даних, він не «розуміє» їх по-справжньому.

Твоя черга: Стань творцем ШІ!Самостійно поекспериментуй з Teachable Machine, можна також спробувати аудіопроект або проект “Поза” чи використати камеру телефона для навчання. Емоційний ШІСтвори модель, яка розпізнає «щасливе обличчя» проти «сумного обличчя» (використовуючи камеру)Мій улюбленець. Навчи ШІ відрізняти фотографії «мого кота» від фотографій «мого собаки» (або інших тварин). Розпізнавання жестів. Спробуй навчити модель розпізнавати жест «великий палець вгору» (👍) та «великий палець вниз» (👎).