ML Fundamentals

ИИ (термин)

Искусственный интеллект (англ. AI, artificial intelligence) — системы, решающие задачи, которые обычно требуют человеческого мышления.

Что такое ИИ

ИИ — искусственный интеллект. По-английски — AI, artificial intelligence; «аи» в поиске обычно и есть попытка записать кириллицей то, как читаются английские буквы AI. Написание «иии» — просто опечатка при наборе «ИИ». Всё это одно и то же понятие.

Искусственный интеллект — общее название для систем, которые решают задачи, обычно требующие человеческого мышления: распознают речь и объекты, переводят, пишут код, отвечают на вопросы, планируют действия. Термин появился в 1956 году на конференции в Дартмуте, где его предложил Джон Маккарти.

Важная оговорка: ИИ — это зонтичный маркетинговый термин, а не конкретная технология. За ним почти всегда стоит нечто более узкое — обычно нейросеть, обученная на данных под конкретную задачу.

ИИ, ML и глубокое обучение — матрёшка

Четыре понятия постоянно путают, хотя они вложены друг в друга:

┌─ Искусственный интеллект (ИИ) ──────────────────┐
│  любые «умные» системы, включая правила         │
│                                                 │
│  ┌─ Машинное обучение (ML) ──────────────────┐  │
│  │  учится на данных, а не по правилам       │  │
│  │                                           │  │
│  │  ┌─ Глубокое обучение (DL) ────────────┐  │  │
│  │  │  многослойные нейросети             │  │  │
│  │  │                                     │  │  │
│  │  │  ┌─ Генеративный ИИ ─────────────┐  │  │  │
│  │  │  │  LLM, диффузионные модели     │  │  │  │
│  │  │  └───────────────────────────────┘  │  │  │
│  │  └─────────────────────────────────────┘  │  │
│  └───────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Термин Определение Пример
ИИ Любая система, имитирующая разумное поведение Шахматный движок на правилах
Машинное обучение Программа выводит правила из данных сама Скоринг, регрессия
Глубокое обучение ML на многослойных нейросетях Распознавание лиц
Генеративный ИИ Порождает новый контент LLM, Stable Diffusion

Ключевая граница проходит между ИИ и ML: в классической программе правила пишет человек, в машинном обучении программа выводит их из датасета сама. Именно этот сдвиг и дал всё, что сегодня называют ИИ.

Что ИИ реально умеет сегодня

ДоменЗадача Технология
Текст Ответы, перевод, код LLM, NLP
Изображения Распознавание, детекция Computer Vision, YOLO
Изображения Генерация Stable Diffusion
Звук Распознавание речи Whisper, ASR
Звук Синтез речи TTS
Поиск Поиск по смыслу AI-поиск, эмбеддинги

Узкий и общий ИИ

  • Узкий ИИ (ANI) — решает одну задачу. Всё, что существует сегодня, включая самые крупные LLM: они впечатляюще широки, но остаются системами предсказания следующего токена.
  • Общий ИИ (AGI) — гипотетическая система, способная на любую интеллектуальную задачу человека. Не создан; сроки — предмет спора, а не факт.
  • Сверхинтеллект (ASI) — гипотетическое превосходство над человеком во всех областях. Чистая теория.

Когда в новостях пишут «ИИ научился», речь практически всегда про узкий ИИ.

Что нужно, чтобы запустить ИИ

Современный ИИ упирается в GPU: матричные умножения, из которых состоит нейросеть, на видеокарте выполняются в десятки раз быстрее, чем на процессоре. Два принципиально разных режима:

  • Обучение — недели работы GPU-кластера на десятках карт H100. Для готовой модели чаще нужно не обучение с нуля, а fine-tuning на своих данных — это уже одна-две карты.
  • Инференс — запуск обученной модели. Требования на порядки скромнее: модель на 7–8B после квантизации работает на одной RTX 4090.

Отсюда практический вывод: своё железо нужно не «чтобы делать ИИ», а чтобы данные не уходили внешнему провайдеру и чтобы стоимость не росла линейно с числом запросов.

Связанные термины

  • LLM — то, что сегодня чаще всего называют «ИИ»
  • NLP — работа ИИ с текстом
  • Computer Vision — работа ИИ с изображениями
  • датасет — данные, на которых учится любая ML-модель
  • GPU — железо, на котором всё это считается
  • инференс — запуск обученной модели в продакшене

Готовы запустить GPU-задачу?

Запустить GPU-сервер