«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
Дарья Касьяненко
— Что такое генеративный искусственный интеллект?
— Генеративные модели (GenAI) — это тип искусственного интеллекта, который создает текст, код, изображения, музыку и другой контент в ответ на подсказки (промпты).
Такие модели обучаются на больших объемах данных, наблюдая и сопоставляя закономерности. Например, если мы покажем модели миллионы картинок светофора, то постепенно она начнет понимать, что светофор — это прямоугольная коробочка с красной, желтой и зеленой лампочками.
В основном генеративный ИИ используется для создания контента. Школьники пишут сочинения, маркетологи составляют планы продвижения — вариантов много. Но вместе с тем наши представления об искусственном интеллекте сильно искажены популярной культурой. Нам кажется, что он в лучшем случае решит все наши проблемы, а в худшем — поработит нас. Ни того ни другого в ближайшее время не случится.
Больше о работе с нейросетями и применении искусственного интеллекта — на портале.
Существующие модели не заменят вас на работе (к сожалению или к счастью), но могут стать личным помощником в рутинных делах: например, написать за вас имейл, вычитать текст, проанализировать табличные данные, обобщить большие тексты или видео.
— Как генерируются тексты? Почему ИИ может, например, выдавать ложные факты?
— Тексты создаются с помощью языковых моделей. Они обучаются на больших объемах текстов, могут улавливать нюансы языка. Система получает задание (промпт), обрабатывает его и возвращает ответ. Эту модель можно представить в виде этакого мудреца, который прочитал все книги в мире и может по памяти воспроизвести ответ на любой вопрос.
Однако у моделей есть так называемые галлюцинации — именно из-за них случаются ошибки. Например, вы попросите модель написать сочинение про великого писателя Нейрона Нейроновича Нейронова. Модель с удовольствием расскажет вам, какой гениальный это писатель, и даже составит список его книг. Так происходит, когда у ИИ не хватает знаний по теме, и он, как студент, который не готовился к экзамену, начинает врать. Такое может происходить и из-за случайных сбоев в системе.
— Как генерируются картинки? Почему иногда у изображений есть артефакты?
— Картинки генерируются из шума (пустого изображения). Постепенно модель улучшает его по подсказке (промпту), пока не получится изображение, похожее на то, что просил сделать пользователь.
Обычно у сгенерированных картинок есть проблемы с отрисовкой людей: лишние руки-ноги, полная симметрия лица (эффект зловещей долины), разные глаза, странные улыбки и так далее. Чем больше деталей в изображении, тем хуже модель будет справляться с задачей.
Самое простое решение — просить модель рисовать человека в таких позах, где не видны руки и ноги, или просить нарисовать портрет.
— Какова роль человека в управлении ИИ, если говорить об обычном пользователе?
— Сейчас нам нужно учиться общаться с сервисами генеративного ИИ. Может показаться, что задавать вопрос в чате и получать ответы достаточно просто. Но чтобы получить действительно качественный ответ, нужно учиться промпт-инжинирингу, то есть искусству правильно составлять вопросы для машины. Существует даже целая профессия — промпт-инженер.
Сейчас можно найти огромное количество учебников по промптам, где научат правильно составлять запросы в форматах суммаризации, позиционных форматах, с описанием контекста, с описанием инструкций. Это целая наука.
На курсе мы как раз рассказываем и о том, как пользоваться промптами, и учимся глубже понимать их работу.
Вам также может быть интересно:
Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования. Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»
С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.
Ученые Вышки представили разработки, связанные с применением ИИ в медицине
Искусственный интеллект не заменит врача, но может стать ему отличным помощником. При этом здравоохранение нуждается в высокотехнологичных продуктах, которые способны быстро анализировать и контролировать состояние пациентов. Ученые Вышки применили ИИ для предоперационного планирования и постоперационной оценки результатов в спинальной хирургии и разработали автоматическую интеллектуальную систему для оценки биомеханики рук и ног.
Ученые Вышки представили проекты по этической экспертизе в сфере ИИ
Технологии искусственного интеллекта уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни и активно применяются в различных отраслях экономики. Однако этические вопросы использования ИИ все еще требуют обсуждения и осмысления. Сегодня в России с участием ученых НИУ ВШЭ ведется работа над несколькими отраслевыми приложениями к национальному Кодексу этики в сфере ИИ, в которых будут конкретные рекомендации в помощь каждому, кто нуждается в понимании и анализе рисков и угроз со стороны ИИ.
Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»
В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.
С помощью ученых НИУ ВШЭ и Сбера преподаватели смогут повысить качество онлайн-обучения
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка научились определять вовлеченность участников онлайн-мероприятий. Метод, основанный на анализе видео лица, помогает выявить, насколько слушатель заинтересован в материале. Научная статья о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании — AIED 2024.
Вышка расширит сотрудничество с Агентством стратегических инициатив для разработки передовых решений
В Высшей школе экономики прошел День знакомства университета и Агентства стратегических инициатив (АСИ). Стороны представили свои исследовательские и аналитические проекты и наметили направления совместной работы. Задача ученых и экспертов — повысить эффективность и ускорить внедрение в практику прорывных научных разработок по широкому спектру направлений — от экономических прогнозов до нейропротезирования.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка разработали специальную систему, которая с помощью больших языковых моделей сделает искусственный интеллект (AI) более эмоциональным при общении с человеком. Синтезом AI-эмоций займутся набирающие популярность мультиагентные модели. Научная работа о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту — IJCAI 2024.
Вышка и «Яндекс» научат преподавателей российских вузов ИИ-грамотности
«Яндекс Образование» и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН ВШЭ) создали совместный онлайн-гайд, посвященный промптингу — формулированию запросов к нейросетям. Он доступен всем на платформе «Яндекса» и в первую очередь будет полезен преподавателям, которые никогда не пользовались GPT в работе или только начинают применять ИИ-инструменты. Как правильно создать запрос к нейросети? Как грамотно использовать GPT-модели в образовательных целях? Какие задачи преподаватели могут решать с помощью искусственного интеллекта? Гайд отвечает на эти и другие вопросы по работе с нейросетями.
«Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей»
Цифровые технологии прочно вошли в нашу жизнь и продолжают стремительно развиваться. Неудивительно, что все чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов. О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей рассуждает Даниил Осипов, кандидат филологических наук, доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ.