Искусственный интеллект в образовании.

Искусственный интеллект в образовании. В последнее время слово «нейросеть» звучит не только в научных статьях или в беседах разработчиков, но и как будто бы везде. В 2023 году Институт русского языка имени Пушкина даже назвал его словом года. Нейросеть — это программа, написанная на одном из популярных языков программирования (чаще используют Python, Java, C++, или JavaScript). И она может работать на любом устройстве с достаточной вычислительной мощностью: от ноутбука для простых учебных нейросетей до больших дата-центров для нейросетей крупных компаний. Помимо распознавания образов, нейросети могут решать и другие задачи: - предсказать, какой фильм или сериал в онлайн-кинотеатре может вас заинтересовать (взяли данные, какой контент смотрели похожие на вас пользователи, и предложили похожий), - определить по селфи, кто пытается перевести с вашей карты крупную сумму денег, вы или мошенник (это задача категоризации), - генерировать новый контент, - накладывать маски и фильтры на фото, создавать видео, фото и музыку по описанию или пародировать голос другого человека и др. Но вот в чём заключается их главная особенность — в способности учиться. Раз за разом, выполняя одну и ту же задачу, нейросеть учится выполнять её всё лучше и лучше. Что такое нейросеть? Это структура, которая получает на входе какие-то данные, преобразует их и выдаёт результат. Она может учиться, то есть с каждой попыткой результат становится всё лучше. Искусственный интеллект (ИИ) уже сегодня является неизбежной частью образовательной системы. ИИ может помочь педагогам, сократив время, усилия и создав более эффективный процесс обучения. Что такое искусственный интеллект? Под ИИ понимается тот факт, что источником интеллекта остается человеческий мозг, а компьютер и его программы – это сложный инструмент, с помощью которого люди могут расширять или усиливать свои интеллектуальные способности. Обучение нейросети и что такое большие языковые модели. Основной принцип обучения состоит в том, что мы даём нейросети задачу, для которой у нас есть решение (или хотя бы понимание, какое решение будет хорошим) — и смотрим, как она её решит. Если результат нейросети отличается от правильного ответа, то мы фиксируем разницу и просим скорректировать настройки параметров нейронов так, чтобы получался правильный ответ. Вот пример: предположим, нам нужна нейросеть, которая будет заканчивать за нас предложения в реальном времени. Мы начинаем печатать текст «Я тебя...», а она выдаёт: «кирпич». Так дело не пойдёт. Мы стираем неверный вариант (то есть даём понять, что допущена ошибка) и пишем «люблю». Нейросеть «понимает», что вероятность встретить слово «люблю» в такой фразе выше, чем слово «кирпич». И через пару тысяч диалогов учится правильно заканчивать предложения. Поздравляем, теперь вы знаете, как работают умные клавиатуры в смартфонах! Но можно пойти другим путём. Что, если взять миллионы и сотни миллионов текстов — книг, сайтов и статей — и «скормить» нейросети? Тогда она сможет изучить их, найти неочевидные связи между словами и генерировать связный и логичный текст в ответ на запрос. Подобная большая система, состоящая, с одной стороны, из миллионов связок между словами, понятиями, а с другой — особым образом настроенной и обученной нейросети, часто называется «большая языковая модель». В последние несколько лет появилось большое количество различных языковых моделей. На их базе создаются самые разные решения. Среди наиболее известных – Вы видите на слайде ChatGPT, LlaMA, Gemini, Perplexity, российские — YandexGPT и GigaChat. Все они работают схожим образом: получают запрос, «понимают» его — и в ответ создают текст. Но чтобы модель поняла нас правильно, нужно уделить особое внимание составлению запроса. Возможности GPT. GPT (ГПТ или чат Джи-Пи-Ти) – Generative Pre-trained Transformer – это семейство нейросетевых языковых моделей, которые обучаются на огромных объемах текста, чтобы понимать и генерировать человекоподобные ответы, тексты, код и многое другое, используя архитектуру «трансформер» для обработки контекста. Простыми словами, это умный робот, который прочитал миллионы книг, статей и текстов из интернета, а теперь может понимать и генерировать человеческую речь. Generative (Генеративный) – способен создавать новый, оригинальный контент. Pre-trained (Предварительно обученный) – прошел начальное обучение на гигантских наборах текстовых данных из интернета. Transformer (Трансформер) – специальная архитектура нейронной сети, позволяющая модели взвешивать важность слов в предложении и понимать контекст. У языковой моделей четыре основных базовых возможностей: Генеративность — это умение создавать, конструировать ответы, решения, тексты. В отличие от всех прежних технологий современные большие языковые модели могут не просто найти какую-то информацию, но именно создать нечто новое. Такая способность к конструированию делает языковую модель гибким и адаптивным инструментом. Суммаризация заключается в умении делать обобщения. Способность находить и выделять ядро — это навык, который модель развила, пока обучалась на сотнях миллионов разных текстов. Суммаризация, кстати, может выражаться не только в выжимке содержания, но и в его структурировании. Это тоже очень полезный навык. Стилизация заключается в том, что модели умеют играть разные роли и занимать различные позиции. В ходе «большого чтения» они смогли увидеть разные стили поведения и говорения. Отсюда и способность их сымитировать. На практике это означает, что ответы моделей могут быть даны от лица разных профессий, возрастов, даже конкретных исторических персонажей. Подбор возможен потому, что модель очень много знает, — именно поэтому она быстро находит нужные факты, данные и информацию. Чтобы активировать эти возможности, нам не нужны какое-то особенное меню или настройки. Вместо этого мы можем просто объяснить модели, что мы от неё хотим получить. В общем виде логика работы с моделью включает три шага: 1) выбор стратегии общения с моделью и обсуждение задачи; 2) подбор и конструирование запроса, в том числе с помощью самой модели; 3) получение результата и его проверка. Создание ИЗОБРАЖЕНИЙ с помощью сервисов искусственного интеллекта. Очень важен в работе с нейросетью этап подбора и конструирования запроса. Называется данный запрос – Промпт. В русском языке есть два варианта написания слова: «промпт» и «промт». Вариант «промпт» — адаптация английского слова, вариант «промт» — более распространён в повседневной речи. Промпт (от англ. prompt — «подсказка») в нейросети — это запрос, команда или набор инструкций, которые пользователь передаёт нейросети для выполнения определённой задачи. Цель промпта — помочь системе лучше понять намерения человека и выдать наиболее релевантный результат. Некоторые виды промптов для нейросетей: • Текстовые — для создания текста, например, запроса на написание статьи, перевода текста или генерации комментариев. • Визуальные — команды для генерации изображений: описание сцены, пейзажа или предмета. • Аудио-промпты — инструкции для создания или обработки звуков и музыки: описания желаемого жанра, настроения или определённых инструментов. • Программные — команды для написания кода или автоматизации задач: запрос на создание скрипта на Python, просьба найти ошибку в написанной пользователем программе. • Математические — запросы для решения математических задач или анализа данных. • Интерактивные — запросы для создания интерактивных приложений или анимации. Алгоритм написания промпта. 1. Укажите существенный объект генерации: человек, кот, дерево, какая-то конкретная личность и т.д. 2. Опишите, что делает данный объект? - стоит, сидит, идет, мокнет, летит, ревет и т.д.? Укажите детали объекта: цвет волос/глаз; одежда; положение тела/рук/ног; настроение объекта и т.д. 3. Задайте окружение объекта, где он находится, что его окружает, например: какое-то конкретное известное место, фон рисунка (белый, цветной), какие-то окружающие вещи данного объекта (лес, компьютеры, стеллажи) и т.д. 4. Необходимо задать стилистику рисунка, например: фотореализм, в стиле какого-то художника (Кандинский, Ван Гог), рисованный в стиле какого-то комикса, в виде логотипа компании или герба, как поздравительная открытка и т. д. Если стиль в промпте не указан, нейросеть, как правило, выбирает наиболее усреднённый или часто встречающийся вариант из своего набора обучающих данных. Это может привести к созданию предсказуемых или недостаточно выразительных изображений. Некоторые стили, которые можно указывать в промтах: • Фотореализм — создание изображений, максимально приближённых к фотографиям реальных мест. • Импрессионизм — акцент на передаче света, цвета и мимолётного впечатления, видимые мазки кисти, часто пленэрная живопись. • Аниме. • Киберпанк. • Стиль известного художника — например, «в духе картин Ван Гога». Также можно смешать стили. Создание изображения: 1. Объект – КОТ. 2. 3. Действие – сидит. Фон – зеленый лес. Кот сидит на фоне зеленого леса. 4. Стиль – картина маслом. В случае необходимости можно подробнее расписать детали объекта, цвета, материалы, особенности расположения камеры и освещения, форма результата и многие прочие подробности, которые Вы научитесь применять с опытом. Например, рыжий кот с желтыми глазами сидит на фоне зеленого леса, картина маслом, классицизм, цифровое искусство Создание и работа с изображениями. Чат-бот в Телеграм и Max от GigaChat Fusionbrain от Kandinsky 3.0 – бесплатный сервис для создания изображений, анимаций и видео по текстовому описанию. Rudalle - семейство генеративных моделей от SberDevices и Sber AI Шедеврум – проект, сервис и приложение компании «Яндекс», с помощью которого можно генерировать изображения по текстовому описанию. Иллюстрация пословиц, поговорок, крылатых выражений – по изображению узнать пословицу, поговорку, крылатое выражение. GigaChat – многофункциональный искусственный интеллект от Сбера, бесплатный аналог ChatGPT. Нейросеть Алиса – бесплатно и без VPN. Генерирует всё что нужно для работы, учёбы и просто для развлечения. Создание фонов для презентации. Изучение стихотворений: изображение к стихотворению, угадай стихотворение по изображению. Сочинение по картине: напишет текст по заданному промпту. Создаст дидактическую игру: найди отличия. В последнее время слово «нейросеть» звучит не только в научных статьях или в беседах разработчиков, но и как будто бы везде. В 2023 году Институт русского языка имени Пушкина даже назвал его словом года. Нейросеть — это программа, написанная на одном из популярных языков программирования (чаще используют Python, Java, C++, или JavaScript). И она может работать на любом устройстве с достаточной вычислительной мощностью: от ноутбука для простых учебных нейросетей до больших дата-центров для нейросетей крупных компаний. Помимо распознавания образов, нейросети могут решать и другие задачи: - предсказать, какой фильм или сериал в онлайн-кинотеатре может вас заинтересовать (взяли данные, какой контент смотрели похожие на вас пользователи, и предложили похожий), - определить по селфи, кто пытается перевести с вашей карты крупную сумму денег, вы или мошенник (это задача категоризации), - генерировать новый контент, - накладывать маски и фильтры на фото, создавать видео, фото и музыку по описанию или пародировать голос другого человека и др. Но вот в чём заключается их главная особенность — в способности учиться. Раз за разом, выполняя одну и ту же задачу, нейросеть учится выполнять её всё лучше и лучше. Что такое нейросеть? Это структура, которая получает на входе какие-то данные, преобразует их и выдаёт результат. Она может учиться, то есть с каждой попыткой результат становится всё лучше. Искусственный интеллект (ИИ) уже сегодня является неизбежной частью образовательной системы. ИИ может помочь педагогам, сократив время, усилия и создав более эффективный процесс обучения. Что такое искусственный интеллект? Под ИИ понимается тот факт, что источником интеллекта остается человеческий мозг, а компьютер и его программы – это сложный инструмент, с помощью которого люди могут расширять или усиливать свои интеллектуальные способности.Создание ИЗОБРАЖЕНИЙ с помощью сервисов искусственного интеллекта. Очень важен в работе с нейросетью этап подбора и конструирования запроса. Называется данный запрос – Промпт. В русском языке есть два варианта написания слова: «промпт» и «промт». Вариант «промпт» — адаптация английского слова, вариант «промт» — более распространён в повседневной речи. Промпт (от англ. prompt — «подсказка») в нейросети — это запрос, команда или набор инструкций, которые пользователь передаёт нейросети для выполнения определённой задачи. Цель промпта — помочь системе лучше понять намерения человека и выдать наиболее релевантный результат. Некоторые виды промптов для нейросетей: • Текстовые — для создания текста, например, запроса на написание статьи, перевода текста или генерации комментариев. • Визуальные — команды для генерации изображений: описание сцены, пейзажа или предмета. • Аудио-промпты — инструкции для создания или обработки звуков и музыки: описания желаемого жанра, настроения или определённых инструментов. • Программные — команды для написания кода или автоматизации задач: запрос на создание скрипта на Python, просьба найти ошибку в написанной пользователем программе. • Математические — запросы для решения математических задач или анализа данных. • Интерактивные — запросы для создания интерактивных приложений или анимации. Алгоритм написания промпта. 1. Укажите существенный объект генерации: человек, кот, дерево, какая-то конкретная личность и т.д. 2. Опишите, что делает данный объект? - стоит, сидит, идет, мокнет, летит, ревет и т.д.? Укажите детали объекта: цвет волос/глаз; одежда; положение тела/рук/ног; настроение объекта и т.д. 3. Задайте окружение объекта, где он находится, что его окружает, например: какое-то конкретное известное место, фон рисунка (белый, цветной), какие-то окружающие вещи данного объекта (лес, компьютеры, стеллажи) и т.д. 4. Необходимо задать стилистику рисунка, например: фотореализм, в стиле какого-то художника (Кандинский, Ван Гог), рисованный в стиле какого-то комикса, в виде логотипа компании или герба, как поздравительная открытка и т. д. Если стиль в промпте не указан, нейросеть, как правило, выбирает наиболее усреднённый или часто встречающийся вариант из своего набора обучающих данных. Это может привести к созданию предсказуемых или недостаточно выразительных изображений. Некоторые стили, которые можно указывать в промтах: • Фотореализм — создание изображений, максимально приближённых к фотографиям реальных мест. • Импрессионизм — акцент на передаче света, цвета и мимолётного впечатления, видимые мазки кисти, часто пленэрная живопись. • Аниме. • Киберпанк. • Стиль известного художника — например, «в духе картин Ван Гога». Также можно смешать стили. Создание изображения: 1. Объект – КОТ. 2. 3. Действие – сидит. Фон – зеленый лес. Кот сидит на фоне зеленого леса. 4. Стиль – картина маслом. В случае необходимости можно подробнее расписать детали объекта, цвета, материалы, особенности расположения камеры и освещения, форма результата и многие прочие подробности, которые Вы научитесь применять с опытом. Например, рыжий кот с желтыми глазами сидит на фоне зеленого леса, картина маслом, классицизм, цифровое искусство