Створення штучного інтелекту: від основ до реалізації

Або не тільки в мріях? Штучний інтелект вже зараз робить саме це. Не десь у далекій Кремнієвій долині, а прямо в нашому повсякденному житті – банки використовують його для схвалення кредитів за секунди, інтернет-магазини підбирають товари під кожного покупця, а служба доставки вибудовує оптимальні маршрути.

«Знаєте, що мене найбільше дивує в розмовах про ШІ? Люди думають, що це якась космічна технологія, доступна тільки IT-гігантам. Насправді ж будь-яке завдання, яке можна чітко сформулювати і для якого є дані, може бути вирішене за допомогою ШІ-рішення. Потрібно тільки створити такого агента під свої конкретні потреби», – розповідає Євген Касьяненко, керівник команди KISS Software.

З огляду на неймовірну актуальність теми, сьогодні ми разом з Євгеном розберемо весь процес створення ШІ по кроках – від початкових ідей до робочого рішення. Розповімо, які підходи реально працюють, а які забирають тільки час і гроші. І головне – покажемо, що створити корисний ШІ для бізнесу набагато реальніше, ніж здається.

Що таке штучний інтелект?

Щоб говорити однією мовою, почнемо з основ. ШІ – це набір методів, які дозволяють системі вчитися на даних і приймати рішення: розпізнавати зразки, прогнозувати, знаходити зв’язки та аномалії.

Щоб штучний інтелект запрацював, у нього має бути три основи:

• Машинне навчання. Це алгоритми, які навчаються на прикладах. Скажімо, ви показуєте їм тисячі історій покупок і з часом вони починають передбачати, що клієнт захоче взяти далі.
• Нейронні мережі. Більш складний інструмент, натхненний тим, як влаштований мозок. Саме вони дозволяють розпізнавати обличчя на фото, розуміти мову або читати рукописний текст.
• Обробка даних. Найнудніша, але абсолютно ключова частина. Дані потрібно очистити від помилок, привести до єдиного формату і тільки потім відправляти на навчання. Якщо цього не зробити, модель буде вчитися на смітті і давати такі ж результати.

Як зазвичай виглядає процес роботи ШІ:

• Постановка завдання. Спочатку потрібно зрозуміти, що саме повинна робити система: сортувати звернення до підтримки, рекомендувати фільми, прогнозувати попит або відповідати на питання.
• Збір і підготовка даних. Потім збираються приклади, прибираються помилки, пропуски і все приводиться до єдиного вигляду.
• Вибір і навчання моделі. Підбирається алгоритм, який навчається на підготовлених даних.
• Оцінка і запуск. Результати перевіряються, модель доопрацьовується і вбудовується в реальний продукт.

Саме комбінація описаних технологій і грамотне вибудовування робочого процесу дозволяє створювати рішення, які ми використовуємо щодня:

• чат-боти і голосові асистенти, які цілодобово відповідають клієнтам;
• моделі для прогнозів у фінансах, медицині та маркетингу;
• алгоритми розпізнавання облич або діагностики за знімками;
• нейромережі, які генерують тексти, картинки і навіть музику.

Якщо зрозуміти цю основу: ШІ = дані + алгоритми + навчання, – то стає набагато зрозуміліше, як створити штучний інтелект на комп’ютері і застосувати його для свого завдання.

Основні підходи до навчання ШІ

В першу чергу, нам важливо знайти підхід до машинного навчання. Його вибирають виходячи з того, чи є правильні відповіді в даних і як влаштована ваша задача. Щоб не заплутатися, дотримуйтесь трьох базових стратегій:

• Навчання з вчителем. У кожного прикладу є правильна відповідь (мітка). Модель вчиться відтворювати ці відповіді – підійде для класифікації, оцінки ризику, діагностики.
• Навчання без вчителя. Міток немає; система сама групує і шукає закономірності – корисно для сегментації клієнтів, пошуку аномалій, стиснення ознак.
• Навчання з підкріпленням. Агент пробує різні дії, отримує винагороду і виробляє стратегію – застосовують в робототехніці, логістиці, іграх і складній оптимізації.

«Починати найчастіше варто з машинного навчання з вчителем – воно швидше дає вимірюваний ефект. Інші підходи підключають там, де це дійсно виправдано завданням», – зазначає Євген Касьяненко.

У наступному розділі розглянемо вже покроково, як самому створити штучний інтелект і реалізувати його на Python або будь-якій іншій мові програмування.

Покрокове керівництво: як створити штучний інтелект

Теорія хороша, але цінність ШІ розкривається тільки тоді, коли його вдається довести до робочого стану. Щоб не потонути у фреймворках і модних абревіатурах, зручніше йти по кроках. І неважливо, що ви будуєте – чат-бота, рекомендаційну систему або аналіз зображень – у таких проєктах майже завжди одна і та ж дорожня карта.

Ми розберемо чотири ключові кроки:

• сформулювати завдання і зібрати дані;
• вибрати інструменти і мову програмування;
• розробити і навчити модель;
• протестувати її і доопрацювати під реальне використання.

У наступних розділах подивимося, як це виглядає на практиці і які нюанси важливо врахувати, щоб отримати не іграшку для презентації, а працюючий ШІ, який приносить користь.

Крок 1. Визначте завдання і підготуйте дані

Перше, з чого варто почати, – чітко зрозуміти, навіщо вам ШІ. Помилка багатьох команд полягає в тому, що вони відразу хапаються за алгоритми і фреймворки, не формулюючи завдання. В результаті час минає, а результат залишається туманним.

Правильний підхід – поставити конкретне питання: «що саме повинна робити система?»

Приклади:

• сортувати звернення до підтримки за темами;
• прогнозувати попит на товари за минулими продажами;
• знаходити дефекти на фото з виробничої лінії;
• рекомендувати фільми або продукти конкретному користувачеві.

Коли завдання сформульовано, потрібно підготувати дані. Саме вони живлять будь-яку модель.

Де брати дані:

• відкриті набори (Kaggle, UCI, Google Dataset Search) – хороші для прототипів і експериментів;
• ваші внутрішні джерела – CRM, статистика, логи, транзакції;
• веб-скрейпінг – збір даних з відкритих джерел за допомогою інструментів на зразок BeautifulSoup або Scrapy.

Важливо не просто зібрати дані, але й упорядкувати їх: прибрати дублікати, виправити помилки, заповнити пропуски. Чим ретельніша підготовка, тим краще працює модель.

Крок 2. Виберіть інструменти та мови програмування

Коли завдання і дані на руках, час вибрати інструменти. Тут головне не ускладнювати: ринок вже пропонує готові бібліотеки і фреймворки, з якими можна швидко зібрати робочий прототип.

Мови програмування:

• Python – стандарт у світі ШІ. Простий в освоєнні, а навколо нього побудована вся екосистема (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• R – хороший для аналізу даних і статистики, але для повноцінної AI-розробки використовується рідше.
• C++ – вибір для проектів, де критична швидкість обробки і висока продуктивність.

Фреймворки і бібліотеки:

• TensorFlow і PyTorch – два основних інструменти для роботи з нейромережами. Підходять для завдань від обробки зображень до генерації тексту.
• Scikit-learn – ідеальний для класичних алгоритмів (класифікація, регресія, кластеризація).
• Keras – зручна надбудова над TensorFlow, яка прискорює розробку.

«Зазвичай все залежить від завдання і досвіду команди. Але в більшості випадків для старту вистачає Python і пари перевірених бібліотек – це швидше, зручніше і дозволяє зосередитися на суті, а не на технічних дрібницях», – каже наш експерт.

Крок 3. Розробка і навчання моделі

Тут починається найцікавіше – дані поступово перетворюються на робочий інструмент. Ви задаєте основу моделі: яку форму вона матиме, який алгоритм використовувати і які параметри задати, щоб вона навчалася правильно.

Що важливо враховувати:

• Архітектура моделі. Для простої класифікації підійде логістична регресія або дерево рішень. Для роботи з картинками або мовою краще використовувати нейромережі.
• Гіперпараметри. Швидкість навчання, кількість епох, розмір батча – все це впливає на результат. Неправильні значення можуть уповільнити процес або погіршити точність.
• Алгоритм навчання. Модель проганяється через ваші дані, аналізує приклади і підлаштовує внутрішні ваги, щоб давати все більш точні відповіді.

Хороша новина: майже для будь-якого завдання вже є готові рішення. Не потрібно винаходити велосипед – достатньо взяти бібліотеку на кшталт PyTorch або Scikit-learn, завантажити дані і налаштувати модель під свої цілі.

Крок 4. Оцінка і доопрацювання моделі

Після навчання модель потрібно перевірити – не на тих даних, на яких вона навчалася, а на нових. Це покаже, наскільки вона готова до реальної роботи.

Що дивляться в першу чергу:

• Метрики якості. Accuracy, Precision, Recall, F1-score – допомагають зрозуміти, наскільки передбачення збігаються з правильними відповідями.
• Візуалізація. Графіки помилок, матриці плутанини, криві ROC – відмінний спосіб швидко побачити, де модель провалюється.
• Тест на нових даних. Іноді алгоритм ідеально справляється з тренувальними прикладами, але губиться, коли стикається з чимось новим.

Якщо результати не влаштовують, модель доопрацьовують:

• додають більше даних або очищають їх ретельніше;
• коригують архітектуру або параметри;
• використовують інший алгоритм або підключають ансамблі моделей.

Це ітеративний процес: навчання – тест – поліпшення. У підсумку ви отримуєте систему, яка не просто працює на демо, а реально вирішує завдання і приносить користь.

Де застосовувати штучний інтелект

ШІ все глибше проникає в різні сфери і вирішує завдання, які ще недавно здавалися непідйомними. У кожній області є свій сценарій застосування, і чим краще ми розуміємо, як створити штучний інтелект під свої завдання, тим ширші можливості для його використання:

• Бізнес. Від прогнозів продажів і персональних рекомендацій до автоматизації підтримки клієнтів. ШІ допомагає швидше приймати рішення і знімати рутину з співробітників.
• Медицина. Алгоритми аналізують знімки, підказують діагнози, прогнозують ризики і навіть прискорюють пошук нових ліків.
• Автономні системи. Безпілотні авто, дрони, логістика – все це будується на ШІ, який вміє приймати рішення в реальному часі.
• Розваги. Ігри, музика, відео та контент – тут нейромережі не тільки допомагають, але й створюють нові формати.

Загальна логіка проста: де є дані та повторювані завдання, там можна використовувати ШІ.

Висновок

Створити штучний інтелект сьогодні набагато реальніше, ніж здається. Все зводиться до зрозумілих кроків: визначити завдання, підготувати дані, навчити модель і перевірити, як вона працює на практиці. Якщо робити це послідовно, на виході виходить інструмент, який не припадає пилом у презентації, а допомагає бізнесу щодня.

Ми в KISS Software разом з Євгеном Касьяненко працюємо саме так: беремо конкретні завдання і перетворюємо їх на працюючі рішення на базі ШІ. Без зайвого галасу – тільки те, що приносить користь і дає результат.

Хочете зрозуміти, як застосувати ШІ у вашому проєкті та розробити агента прямо під конкретний бізнес, щоб обігнати конкурентів вже зараз? Залиште заявку на консультацію – обговоримо завдання і покажемо, як перетворити ваші дані на готовий інструмент.