AI Basic Theory Explained – български

Обяснение на основната теория на изкуствения интелект

Този раздел представя основните теоретични концепции на изкуствения интелект. Преподавателите ще намерят достъпни, добре структурирани обяснения, които обхващат еволюцията на изкуствения интелект, какво представлява той, как работи – особено чрез машинно обучение – и ключовите рискове, свързани с използването на тези технологии. Тези материали са предназначени да ви помогнат уверено да преподавате на възрастни учащи се основите на изкуствения интелект, поставяйки съвременните инструменти и тенденции в контекста на техните исторически и технически корени.

КРАТКА ИСТОРИЯ НА ИИ

Как се е развил ИИ:

От логика към учене Изкуственият интелект има своите корени в древната философия, но съвременният ИИ започва през 50-те години на миналия век с пионери като Алън Тюринг и Джон Маккарти. Конференцията в Дартмут през 1956 г. отбелязва официалното раждане на ИИ като област.

През 70-те и 80-те години на миналия век ИИ се сблъсква с неуспехи, известни като „ИИ зими“, поради ограничения напредък и високите очаквания. Възраждането започва през 2000-те години с напредъка в изчислителната мощност, големите данни и машинното обучение.

Днес живеем в ерата на генеративния ИИ, като инструменти като ChatGPT и DALL·E стават част от ежедневието.

Разбирането на тази история помага на учащите да оценят колко далеч е стигнала тази област – и накъде може да стигне по-нататък.

Ключови моменти в историята на ИИ

1950 – Предложен е тест на Тюринг
Алън Тюринг публикува "Изчислителни машини и интелект", въвеждайки идеята, че една машина може да се счита за интелигентна, ако може да води разговор, неразличим от човешки
1956 – Раждането на ИИ
Терминът „изкуствен интелект“ е въведен на конференцията в Дартмут, отбелязвайки официалното начало на изследванията в областта на ИИ.
1966 – Първият чатбот (ELIZA)
MIT създава ELIZA, текстова програма, която имитира разговор с терапевт - един от най-ранните примери за обработка на естествен език.
1997 – ИИ побеждава световния шампион по шах
Deep Blue на IBM побеждава Гари Каспаров, настоящия световен шампион по шах. Това бележи първия път, когато машина побеждава човешки шампион в сложна интелектуална игра.
2011 – ИИ печели в Jeopardy!
IBM’s Watson на IBM печели телевизионното шоу за викторини Jeopardy! срещу двама от най-успешните си човешки шампиони, демонстрирайки способността на ИИ да разбира и обработва естествен език.

2016 – Изкуственият интелект побеждава гросмайстор по AlphaGo на Google Deep
Mind побеждава Лий Седол, един от най-добрите играчи на го в света. Го е далеч по-сложно от шаха, което прави това историческо постижение за изкуствения интелект в стратегическото мислене.
2022 – DALL·E и ChatGPT стартират
Модели на изкуствен интелект, като DALL·E (генериране на изображения) на OpenAI и ChatGPT (усъвършенстван разговорен изкуствен интелект), стават широко достъпни за обществеността, отбелязвайки началото на достъпни, креативни инструменти с изкуствен интелект за ежедневна употреба.
2024 – Представени са модели на разсъждение
Усъвършенстваните модели на разсъждение, като GPT-4 Turbo на OpenAI, носят значителни подобрения в многоетапното решаване на проблеми и сложните решения, правейки инструментите с изкуствен интелект по-способни да изпълняват задачи, изискващи логика и структурирано мислене.
2025 – Възходът на агентите с изкуствен интелект
Агентите с изкуствен интелект започват да се появяват като инструменти, които могат автономно да планират, да предприемат действия и да изпълняват многоетапни задачи в приложения и платформи, проправяйки пътя за по-динамична и самостоятелно насочена помощ от изкуствен интелект в ежедневието и работата.

Какво е изкуствен интелект?

Какво прави една машина интелигентна?

Изкуственият интелект (AI) е вид компютърна технология, която дава възможност на машините да изпълняват задачи, подобни на човешкия интелект – като разбиране на езика, разпознаване на изображения, решаване на проблеми или учене от данни.

За разлика от традиционния софтуер, който следва фиксирани правила и прави само това, за което е изрично програмиран, AI системите могат да се адаптират към нови входни данни, да анализират информация и дори да подобряват производителността си с течение на времето. Това означава, че AI може да се справя със сложни, непредвидими задачи – като отговаряне на въпроси на естествен език или разпознаване на модели в големи масиви от данни.

Като преподавател можете да покажете три аспекта, които очакваме от ИИ, за да съответства на човешката интелигентност и които могат да служат като определение:

Откриване – способността да се намира нова информация.
Извеждане на заключения – способността да се чете и разбира информация, която не е изрично посочена.
Прилагане на разум – способността да се схващат нещата и да се правят заключения.

Когато днес се говори за ИИ, това обикновено се отнася до технологии, базирани на машинно обучение, като например:

Виртуален асистент, който разбира и отговаря на зададени въпроси
Приложение като Netflix, което предлага съдържание въз основа на предишните ви предпочитания
Инструмент като ChatGPT или Gemini, който може да обобщава дълги статии или да превежда езици
Филтри за електронна поща, които автоматично разпознават и премахват спама

КАК РАБОТИ ИИ (ОБЯСНЕНИЕ НА МАШИННОТО ОБУЧЕНИЕ)

Как машините се учат от данни

ИИ работи, като анализира големи количества данни и идентифицира модели, за да прави прогнози или решения – това е известно като машинно обучение (МО).
Вместо да бъдат изрично програмирани, алгоритмите на МО „учат“ от примери. Например, за да научите ИИ да разпознава котки, му показвате хиляди изображения на котки. С течение на времето той се научава да идентифицира нови изображения на котки, като забелязва прилики.
Ключовите термини включват данни за обучение, модели и алгоритми.
Преподавателите могат да използват прости аналогии, като например обучение на дете чрез флаш карти, за да обяснят концепцията за контролирано обучение и да направят тези идеи осезаеми за възрастните учащи.

Как работи машинното обучение: прост процес от 5 стъпки

1. Събиране на данни
Машинното обучение започва с данни – много от тях. Например, ако искате компютър да разпознава котки, му давате хиляди снимки, обозначени като „котка“ и „не е котка“.
2. Обучение на модела
Изкуственият интелект разглежда данните и започва да учи модели. Той не разбира каква е котката и каква е човекът, но забелязва неща, които изображенията на котки обикновено имат – като две очи, уши и козина.
3. Тестване на модела
лед обучението ИИ се тества с нови данни, които не е виждал преди. Това показва колко добре е бил обучен. Ако даде правилни отговори, се справя добре. Ако не, може да се нуждае от повече данни или корекции.

4. Правене на прогнози
Сега обученият модел може да прави прогнози. Покажете му нова снимка и той ще каже „Това прилича на котка“ (или не) въз основа на това, което е научил.
5. Подобряване с течение на времето
Колкото повече данни и обратна връзка получава, толкова повече се подобрява. Това е, което прави машинното обучение различно – то се учи и адаптира, а не просто следва фиксирани правила.

Има два вида машинно обучение

1. Обучение с надзор
IПри обучението с надзор, изкуственият интелект се обучава върху етикетирани данни – което означава, че правилните отговори вече са известни. Целта е да се учи от примери, за да може изкуственият интелект да прави прогнози за нови, невиждани данни.
Пример: Обучение на изкуствен интелект да разпознава спам имейли, като му се показват примери както за „спам“, така и за „не е спам“.

2. Обучение без надзор
При обучението без надзор, на изкуствения интелект се предоставят немаркирани данни – няма правилни отговори. Системата се опитва сама да намери модели или групировки.
Пример: Изкуствен интелект, анализиращ навиците за пазаруване, за да групира подобни клиенти, въпреки че предварително не са предоставени категории.

РИСКОВЕ ОТ ИЗПОЛЗВАНЕТО НА ИИ

За какво да внимавате, когато използвате

ИИ Въпреки че ИИ предлага много предимства, е важно да се разберат неговите рискове. Системите с ИИ могат неволно:

Да засилят пристрастията, ако са обучени върху небалансирани данни
Да генерират невярна информация (халюцинации) с висока степен на увереност
Да валидират поверителността, когато инструментите с ИИ събират или обработват лични данни

Освен това, прекомерното разчитане на ИИ може да намали критичното мислене. Преподавателите трябва да помогнат на учащите се да подхождат към ИИ със здравословна доза любопитство и предпазливост. Преподаването на това как да се поставят под въпрос резултатите от ИИ, да се забелязват потенциални неточности и да се разбират етичните последици е ключово за безопасното и отговорно използване на ИИ. Освен това, генерираното от ИИ съдържание може да е свързано с етичната употреба – като например генериране на фалшиви съобщения или технологии за наблюдение.

Например, известният историк Ювал Ноа Харари предупреждава за нарастващата сила на ИИ и посочва потенциала му да манипулира хората или да изкривява гражданската дискусия, която е крайъгълният камък на демократичното общество.

Преподавателите трябва да подчертаят важността на отговорното използване на ИИ, двойната проверка на информацията и разбирането на ограниченията на инструмента.

Обучението на възрастните да бъдат любопитни, но предпазливи им помага да станат информирани и овластени потребители.