Штучний Інтелект: Невеликий Гайд для Нетерплячих (та тих, хто любить тести!)
Привіт, друзі! З вами Ліла Гарт, і сьогодні я проведу вас крізь лабіринт знань про штучний інтелект, не засипаючи сухою теорією. Ми ж не хочемо нудьгувати, правда? Отож, запасаємося кавою (або вашим улюбленим напоєм) і готуємося до захопливої подорожі у світ AI.
Що ж такого особливого в цьому відео?
Наш гід – хлопець, який нещодавно пройшов курс Google AI Essentials. Він люб’язно поділився з нами найцікавішим, щоб ми зекономили дорогоцінний час. А ще, він додав невеличкий тест (бо вчитися – це круто!), щоб закріпити знання. До речі, якщо ви ще не здогадалися, цей чудовий хлопець – це автор відео, яке ми будемо обговорювати.
Розділимо все на частини (як у гарному торті)
Курс, який ми розбираємо, складається з п’яти основних модулів:
- Вступ до ШІ: Фундаментальні речі, визначення понять.
- Максимізація продуктивності з інструментами ШІ: Які інструменти існують і як використовувати.
- Prompt Engineering (Магія підказок): Як правильно формулювати запити, щоб ШІ давав кращі результати (Мій улюблений модуль!).
- Відповідальне використання ШІ: На що звертати увагу, щоб не наробити шкоди.
- Випереджаючи криву: Куди дивитися, щоб бути в курсі останніх розробок у сфері ШІ.
Розберемося з основами: Що таке ШІ?
Штучний інтелект (ШІ) – це комп’ютерні програми, які можуть виконувати когнітивні завдання, які зазвичай асоціюються з людським інтелектом. Наприклад, Google Maps допомагає нам дістатися до ресторану, а система рекомендацій на YouTube радить відео, які нам можуть сподобатися.
ШІ часто реалізується через машинне навчання, яке дозволяє програмам аналізувати дані та приймати рішення або робити прогнози. Уявіть собі програму, яка визначає, чи стигле яблуко чи ні. Її навчають на прикладах стиглих та нестиглих яблук, щоб вона навчилася розпізнавати їх характеристики. Чим краще дані, тим точніші прогнози.
Generative AI: Нова зірка на горизонті
З розвитком машинного навчання з’явився Generative AI (генеративний ШІ). Це ШІ, який може генерувати новий контент: тексти, зображення, аудіо тощо. Найпопулярнішим прикладом є велика мовна модель (LLM), така як Gemini від Google. З нею можна спілкуватися текстом, просити писати електронні листи, генерувати ідеї, писати вірші… Можливості безмежні!
“Людина в циклі”: Хочемо найкращого результату!
Більшість інструментів ШІ використовують підказки (prompt) як спосіб взаємодії. Це текст, який ви вводите, щоб дати інструкції ШІ. Наприклад, ви просите Gemini написати електронний лист.
Google рекомендує підхід “людина в циклі”. Це означає, що ви повинні бути частиною процесу. Наприклад, якщо вам потрібні слогани для вашого нового бренду одягу. Не варто просто просити ШІ дати слоган. Краще попросити його запропонувати кілька варіантів, уточнити деталі, а потім вам вирішувати, який слоган найкращий.
Увага! Підводні камені ШІ
- Обмеження знань (Knowledge Cutoff): ШІ навчається на даних до певної дати. Наприклад, Gemini не знає, які новини сталися після дати його останнього оновлення.
- Галюцинації (Hallucinations): ШІ може видавати інформацію, яка не відповідає дійсності. Це трапляється, коли він не має достатньо інформації або намагається “видумувати”. Будьте обережні! Не все, що говорить ШІ, є правдою.
HubSpot: ШІ для аналізу даних (Вставка від спонсора)
Якщо ви хочете поглибити свої знання про ШІ, зверніть увагу на ресурс від HubSpot: як використовувати ШІ для аналізу даних. Він допоможе вам інтегрувати ШІ у ваші робочі процеси, розкаже про переваги та виклики, а також про ключові інструменти аналізу даних. Там є п’ятикрокова структура, щоб зрозуміти, як працювати з даними з використанням ШІ.
Завантажити посібник – чудова ідея! (Посилання в описі відео).
Prompt Engineering: Мистецтво хорошої підказки
Це, мабуть, найцікавіший розділ! Ось кілька хитрощів:
- Чіткість і конкретність: Дайте ШІ максимально чіткі інструкції з контекстом. Наприклад: “Порекомендуй ресторани в Сан-Франциско, де подають японську кухню, з затишною атмосферою”.
- Думайте про результат: Чого ви хочете досягти? Якщо ви хочете таблицю – скажіть про це! “Створи таблицю з назвами ресторанів, описом, ціновою категорією та найпопулярнішими стравами”.
- Приклади використання:
- Узагальнення: “Узагальни текст електронного листа від постачальника програмного забезпечення у вигляді списку пунктів”.
- Класифікація: “Проаналізуй відгуки клієнтів та визначте, позитивні, негативні чи нейтральні”.
- Вилучення інформації: “Витягни з блогу згадки про одяг, який можна купити, та його ціну”.
- Переклад: “Переклади описи продуктів з англійської на іспанську, зберігаючи структуру та невимушений тон”.
- Редагування: “Відредагуй абзац так, щоб він був зрозумілим широкій аудиторії”.
- Вирішення проблем: Задавайте конкретні питання, щоб ШІ міг запропонувати рішення.
Ітераційний підхід: Постійно вдосконалюємо
Процес підказок – це ітерація. Не хвилюйтеся, якщо з першого разу не вийде ідеально. Почніть з простого запиту, додавайте деталі та оцінюйте результат. Повторюйте, поки не отримаєте бажаний результат.
Критична оцінка результатів: Запитайте себе:
* Чи точний результат?
* Чи нейтральний?
* Чи містить достатньо інформації?
* Чи відповідає моєму завданню?
* Чи послідовний результат?
Професійний лайфхак: Після того, як ви досягли бажаного результату, попросіть ШІ створити один запит, який дає цей результат. Так ви навчитеся краще формулювати підказки наступного разу.
Shot-и (з англійської – “вистріли”): Що таке приклади в ШІ
- Zero-shot (Нульовий вистріл): Запит без прикладів.
- One-shot (Один вистріл): Один приклад.
- Few-shot (Декілька вистрілів): Кілька прикладів.
Більше прикладів = більш конкретні результати. Але занадто багато прикладів може обмежити творчість.
Chain of Thought (Ланцюжок думок): Для складних задач
Це метод, коли ви просите ШІ розбити задачу на частини. Це корисне для задач зі складною логікою. Наприклад, створення коду для купівлі товарів в організації (як зазначено в відео).
Приклад Ланцюжка Думок (Chain of Thought):
- Контекст: “Наша організація призначає код купівлі, комбінуючи відділ співробітника та номер ID”.
- Приклад: “Тіана Б. працює у відділі маркетингу, ID: 9283. Який код купівлі?”.
- Відповідь (з прикладом рішення): “Код купівлі для Тіани Б: marketing9283”.
- Інструкція (для ШІ): “Зрозуміло, як це працює. Тепер, Сільвія Е. працює у відділі продажів, ID: 2379. Який її код купівлі?”.
- (ШІ генерує відповідь)
Відповідальний ШІ: Зменшуємо ризики
ШІ може спричинити різні негативні наслідки через упередженість. Важливо враховувати:
- Якість обслуговування (Quality of Service): ШІ працює гірше для певних груп людей. (Наприклад, проблеми з розпізнаванням мови у людей з інвалідністю).
- Упереджене представлення (Representation Harm): ШІ підсилює упередження суспільства.
Як зменшити ризики:
- Потрібно збільшувати представленість різноманітних користувачів у процесі розробки.
- Збирати відгуки від користувачів
Модуль 5: Фінал (з полегшенням!)
Модуль 5 не містить багато корисної інформації, тому ми його пропускаємо.
Вітаємо! Ви – розумники!
Ви пройшли курс AI Essentials! Тепер настав час для перевірки знань.
Тест для закріплення матеріалу
Перевірте себе!
- Що таке ШІ?
- Що таке машинне навчання? Як воно пов’язане з ШІ?
- Що таке генеративний ШІ? Наведіть приклади.
- Назвіть два підводні камені використання ШІ.
- Що таке “підказка” (prompt)?
- Наведіть приклад “Zero-shot”, “One-shot” та “Few-shot”.
- Що таке Chain of Thought? Наведіть приклад.
- Які два типи шкоди від ШІ було розглянуто у відео?
Відповіді можна написати в коментарях, подумати про них або сказати своїй собаці. Все, щоб закріпити знання!
На цьому все! Дякую за вашу увагу! Сподіваюся, вам сподобався цей маленький екскурс у світ ШІ. До зустрічі в наступних відео!
