Въведение: какво е изкуствен интелект и какво е генеративен AI

Изкуственият интелект (ИИ) е област от науката и технологиите, която създава програми и системи, способни да изпълняват задачи, за които обикновено се разчита на човешка интелигентност. Това включва разпознаване на реч и образи, вземане на решения, анализ на големи количества данни и дори умението да се учи от опит.

Макар понякога да изглежда като ново явление, ИИ отдавна е част от ежедневието ни. Когато използваме Google Translate за бърз превод, когато електронната ни поща автоматично отсява спам съобщенията или когато телефонът ни коригира и предвижда следващите думи, ние всъщност разчитаме на изкуствен интелект.

През последните години се появи ново направление – генеративният изкуствен интелект (Generative AI или GenAI). Това са модели, които не просто анализират данни, а създават ново съдържание: текстове, изображения, музика, програмен код и дори правни документи. Най-известният пример за такъв модел е, разбира се, GPT, който може да пише статии, да води диалог или да генерира изображения. Накратко, разликата е следната:

• Класически ИИ се използва основно за разпознаване, класификация и анализ – например да открие дали в даден образ има лице, или да предвиди тренд на финансов пазар.

• Генеративен ИИ отива по-далеч – той не просто разбира данните, а създава ново съдържание, базирано на големи бази данни от информация.

Кратка история на изкуствения интелект

Историята на изкуствения интелект е изпълнена с етапи на ентусиазъм, скептицизъм и пробиви. За да разберем къде се намираме днес, е полезно да проследим развитието му през десетилетията.

Изображение: Tarjomyar, CC-BY-SA-4.0

Началото: 1940–1960

• Алан Тюринг и Тюринг тестът (1950 г.) – Британският математик Алан Тюринг поставя основите на идеята за мислещи машини и предлага тест, който да определи дали компютър може да имитира човешки отговори по начин, който е неразличим от човек.

• Първи експерименти – В този период се създават първите програми, които могат да решават математически уравнения и логически задачи, с което се ражда и самата дисциплина „изкуствен интелект“.

Първа вълна на оптимизъм: 1960–1970

• Символичен ИИ – Създават се системи, които използват логически правила за доказване на теореми и за решаване на игри като шах. Това поражда очаквания, че изкуственият интелект е на път да достигне човешкото мислене.

• DARPA финансиране – В САЩ военната агенция DARPA инвестира сериозно в изследвания на ИИ, надявайки се на бързи практически резултати.

Първа „зима на ИИ“: 1970–1980

• Ограниченията на хардуера и неефективността на алгоритмите водят до спад в ентусиазма. Очакванията не се оправдават, финансирането намалява и много проекти са прекратени.

Втора вълна на оптимизъм: 1980–1987

• Експертни системи – Програмите, изградени върху база от експертни правила, намират приложение в медицина, инженерство и бизнес. За пръв път компаниите започват реално да използват ИИ.

• Ограничения – Въпреки това тези системи са твърде скъпи и трудни за поддръжка. Те не могат да се адаптират към нови знания извън предварително зададените правила.

Втора „зима на ИИ“: 1987–1993

• След първоначалния ентусиазъм към експертните системи идва нов период на разочарование. Сложността и високите разходи водят до спад на интереса.

• Въпреки това, в академичните среди продължават изследвания върху машинното обучение и статистическите методи, които по-късно ще станат основа за новия подем.

Машинно обучение и големи данни: 1993–2010

• С навлизането на интернет и все по-мощните компютри изкуственият интелект започва да използва огромни масиви от данни за обучение.

• Машинното обучение (Machine Learning) се превръща в основен подход и намира приложение в търсачките, онлайн препоръките, филтрите за спам и други. Това е периодът, в който ИИ започва да става невидима, но незаменима част от ежедневието на милиони хора.

Дълбокото обучение: 2010 – до днес

• Невронни мрежи – Вдъхновени от човешкия мозък, дълбоките невронни мрежи позволяват на компютрите да разпознават образи, реч и текст с висока точност.

• Пробиви като AlphaGo на Google DeepMind, който побеждава световен шампион по играта Go, доказват, че машините могат да надминат човека в сложни стратегии.

• Бум на генеративния ИИ след 2022 г. – с появата на ново поколение генеративни модели, разработени от организации като OpenAI (с GPT и ChatGPT) и DeepMind (с Gemini), изкуственият интелект навлезе директно в масовата култура и бизнес средата.

• Днес изкуственият интелект се използва в почти всички сфери – от автомобили с автономно управление до AI асистенти за адвокати като Правен Интелект.

Видове модели на изкуствен интелект

Изкуственият интелект може да бъде разделен на няколко основни категории, които се надграждат една върху друга. Всяка следваща група е по-специализирана, по-мощна и изисква по-големи изчислителни ресурси.

Изкуствен интелект (AI)

Това е най-широката категория. Тя включва всички технологии и методи, чрез които компютрите могат да имитират човешки способности – да учат, да разпознават модели, да вземат решения и да решават сложни проблеми.

Машинно обучение (Machine Learning, ML)

Машинното обучение е подкатегория на ИИ. То използва алгоритми, които анализират големи масиви от данни и откриват закономерности. Благодарение на това машините се „учат“ от примери и могат да се адаптират, без да е нужно всичко да бъде програмирано ръчно. Примери са филтрите за спам, препоръките в онлайн магазини или прогнозите за времето.

Дълбоко обучение (Deep Learning, DL)

Дълбокото обучение е специален клон на машинното обучение, който използва невронни мрежи с много слоеве. Те са вдъхновени от структурата на човешкия мозък и позволяват по-задълбочена обработка на данни – например разпознаване на образи в снимки, гласово управление на устройства или медицинска диагностика.

Генеративен изкуствен интелект (Generative AI)

Генеративният ИИ е подмножество на дълбокото обучение. Неговата сила е в създаването на ново съдържание – текст, изображения, музика или програмен код. Тези модели не просто анализират съществуващи данни, а създават оригинални резултати, базирани на обучението си. ChatGPT, DALL·E и MidJourney са примери за генеративни модели, които промениха начина, по който работим и творим.

Големи езикови модели (Large Language Models, LLMs)

LLMs са специфичен тип генеративен ИИ, обучен върху огромни обеми текстови данни. Те могат да разбират, обобщават и създават текст, който звучи естествено и близко до човешката реч. Такива модели вече се използват широко – включително в правната сфера чрез AI асистенти като Правен Интелект, който анализира съдебна практика и генерира юридически текстове, съобразени с българското право.

Изкуственият интелект премина дълъг път – от първите експерименти и периодите на разочарование до днешния бум на генеративните модели, които вече създават текстове, изображения и правни документи. Днес ИИ е не само част от ежедневието ни, но и стратегически инструмент за бизнеса и правото.

С решения като Правен Интелект, българските юристи и фирми могат да използват силата на генеративния ИИ, за да работят по-бързо, по-прецизно и с увереност, че са в крак с глобалните тенденции.

➡️ Пробвайте Правен Интелект сега!