Как мы собственноручно обучаем искусственный интеллект

Вы когда-нибудь задумывались, почему интернет-сервисы просят вас подтвердить, что вы не робот? Почему вам приходится выбирать все изображения с пешеходными переходами, автобусами или дорожными знаками? Эти простые задачи, известные как CAPTCHA, на самом деле играют гораздо более важную роль, чем просто защита сайтов от ботов или спам-активности. Каждая такая проверка помогает искусственному интеллекту становиться умнее, обучая его распознавать объекты так же, как это делает человеческий глаз. Но CAPTCHA — это всего лишь верхушка айсберга. Ежедневно миллионы людей по всему миру, сами того не замечая, вносят свой вклад в обучение алгоритмов ИИ. Мы делаем это, вводя поисковые запросы, корректируя текст в автозаполнении, оставляя отзывы о товарах, ставя лайки в соцсетях и даже просто гуляя с включенным GPS. Давайте более подробно рассмотрим этот вопрос.

CAPTCHA

Когда вы выбираете изображения с машинами или мостами в CAPTCHA, вы фактически помогаете системе машинного обучения лучше понимать объекты на фотографиях. Это особенно полезно для систем компьютерного зрения, которые используются в беспилотных автомобилях, системах видеонаблюдения и умных камерах. Интересно, что CAPTCHA мы начали вводить задолго до того, как системы компьютерного зрения начали внедряться в нашу повседневную жизнь.

Кроме того, существуют текстовые CAPTCHA, в которых необходимо ввести искаженные буквы и цифры. Эти данные помогают алгоритмам совершенствовать оптическое распознавание символов, используемое для оцифровки книг, распознавания документов и обработки рукописей.

Но это только один из множества способов, с помощью которых люди, сами того не зная, участвуют в развитии ИИ.

Поисковые запросы

Когда вы вводите поисковый запрос в Google, Яндекс или Bing, вы не просто находите нужную информацию — вы помогаете ИИ становиться умнее.

Работает это следующим образом. Если вы ошиблись в слове, а поисковик предложил правильный вариант, это следствие работы самообучения на основе миллионов других схожих запросов. Аналогичным образом работают и подсказки в строке поиска, то есть автозаполнение. Алгоритмы сами понимают, что вы хотите найти в данный момент. Разумеется, если большинство пользователей выбирают определенный сайт из списка, алгоритм понимает, что он более полезен. Это влияет на ранжирование страниц в поисковой выдаче. Также отметки «мне это не предлагать», поисковики анализируют и учитывают в дальнейших запросах.

Таким образом, каждый запрос, каждая опечатка и каждый клик делают поисковики точнее и полезнее, а ИИ создаёт новые алгоритмы, анализируя поисковые запросы.

Социальные сети

Вы когда-нибудь задумывались, почему лента в соцсетях так точно подбирает интересный для вас контент? Это результат работы ИИ, который обучается на ваших действиях.

Каждый ваш лайк, репост или комментарий помогает алгоритмам понимать, что вам нравится. На основе этого строятся персонализированные рекомендации. Время просмотра видео помогает алгоритму определить, какие ролики вас действительно увлекают, и даже определить, что именно в показанном ролике вам понравилось больше всего. В свою очередь комментарии дают дополнительную информацию о ваших предпочтениях. Разумеется, аналогичным образом о ваших интересах свидетельствуют ваши отписки или подписки.

Эти данные позволяют создавать максимально персонализированные ленты, которые удерживают пользователей на платформе. Но и это ещё не всё, ведь на основе этих данных корпорации могут формировать или изменять свои продукты и рекламные кампании.

Голосовые помощники

Если вы когда-нибудь пользовались голосовыми помощниками вроде Siri, Google Assistant или «Алисы», знайте: ваши команды помогают ИИ лучше распознавать речь.

Сначала алгоритм может неправильно интерпретировать ваши слова. Но если вы вручную исправите текст или повторите команду по-другому, система запомнит вашу манеру речи и улучшит точность распознавания.

Кроме того, голосовые помощники обучаются на акцентах и произношении: чем больше людей с разными акцентами используют ИИ, тем точнее и «умнее» он становится.

Карты и навигаторы

Вы замечали, как навигаторы вроде Google Maps или Яндекс Карт предлагают вам оптимальные маршруты с учетом пробок? Это возможно благодаря данным, которые люди сами передают системе. Когда тысячи людей едут по одной дороге, система GPS определяет среднюю скорость движения и выявляет пробки. Но если на устройствах не включена навигация, для определения наличия пробок это не проблема. В таком случае скопление смартфонов система может определить с помощью интернета вещей или путем анализа данных с вышек связи.

А системы навигации также самостоятельно обучаются. К примеру, если пользователи чаще выбирают определённый путь, система учитывает это при составлении новых маршрутов. Таким образом, каждый водитель, использующий навигатор, фактически участвует в обучении ИИ, делая карты точнее.

Онлайн-магазины и рекомендации товаров

Вы когда-нибудь замечали, что после просмотра одного товара вам начинают показывать похожие рекламные предложения. Это работа алгоритмов, которые обучаются на ваших действиях. История просмотров помогает определить ваши предпочтения, что и формирует нашу ленту, рекламные предложения и так далее.

Также выбор между похожими товарами помогает системе лучше понимать, какие характеристики важны для пользователей, а какими они могут пренебречь. Таким образом, даже обычный шопинг в интернете способствует развитию искусственного интеллекта.

Заключение

Разумеется, перечисленное выше — это только вершина айсберга, того, как мы обучаем искусственный интеллект, и как на основе этого строятся новые алгоритмы. Но в любом случае наш вклад помогает ИИ становиться умнее и полезнее. Возможно, в следующий раз при выборе картинок в CAPTCHA или исправлении автозаполнения вы задумаетесь: «А чему именно я сейчас обучаю ИИ?». На этом у меня всё, благодарю всех за внимание.