Когда говорят об инференции в искусственном интеллекте, обычно имеют в виду момент, когда ИИ перестаёт «учиться» и начинает что-то делать. Реальные задачи. Прогнозы. Решения. Практические действия.
Но если вы представляете себе высокоуровневые философские рассуждения, как у Шерлока с математическим образованием, — нет, это не совсем так. Выводы ИИ механические. Почти холодные. Но в то же время в некотором роде чудесные, в каком-то странном, незаметном смысле.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Что значит применять целостный подход к ИИ?
Узнайте, как ИИ можно разрабатывать и внедрять, учитывая более широкий, человекоцентричный подход.
🔗 Что такое LLM в ИИ? – Подробное изучение больших языковых моделей.
Разберитесь в том, что лежит в основе самых мощных инструментов ИИ сегодня – объяснение больших языковых моделей.
🔗 Что такое RAG в ИИ? – Руководство по генерации с использованием методов поиска и дополнения (RAG).
Узнайте, как RAG объединяет возможности поиска и генерации для создания более интеллектуальных и точных ответов ИИ.
🧪 Две половины модели ИИ: сначала обучение, затем действие
Вот приблизительная аналогия: обучение — это как просмотр кулинарных шоу запоем. А вывод — это когда вы наконец заходите на кухню, достаёте сковородку и пытаетесь не поджечь дом.
Обучение включает в себя данные. Много данных. Модель корректирует внутренние значения — веса, смещения, эти не очень привлекательные математические элементы — на основе обнаруженных закономерностей. На это могут уйти дни, недели или даже целые океаны электроэнергии.
А что насчет умозаключений? В этом и заключается выгода.
| Фаза | Роль в жизненном цикле ИИ | Типичный пример |
|---|---|---|
| Обучение | Модель корректируется путем обработки данных — подобно подготовке к выпускному экзамену | Кормить его тысячами помеченных фотографий кошек |
| Вывод | Модель использует свои "знания" для прогнозирования — дальнейшее обучение запрещено | Классификация новой фотографии как фотографии мейн-куна |
🔄 Что же на самом деле происходит во время логического вывода?
Итак, вот что происходит, если говорить в общих чертах:
-
Вы предоставляете ему какой-либо параметр — подсказку, изображение, данные с датчиков в реальном времени.
-
Она обрабатывает эти данные не путем обучения, а путем пропускания входных данных через сложную систему математических вычислений.
-
Она выдает какой-то результат — метку, оценку, решение... все, чему ее учили.
Представьте, что вы показываете обученной модели распознавания изображений размытый тостер. Она не останавливается. Не задумывается. Просто сопоставляет пиксельные шаблоны, активирует внутренние узлы и — бац — «Тостер». Всё это? Это и есть вывод.
⚖️ Умозаключение против рассуждения: тонкий, но важный момент
Краткое замечание: не путайте умозаключение с рассуждением. Это легко объяснимая ловушка.
-
вывод — это сопоставление образов на основе изученных математических выкладок.
-
Рассуждения , с другой стороны, больше похожи на логические головоломки: если это, то то, может быть, это означает вот это...
Большинство моделей ИИ? Никакого логического мышления. Они не «понимают» в человеческом смысле. Они просто вычисляют статистически вероятные значения. Что, как ни странно, часто бывает достаточно хорошо, чтобы впечатлить людей.
🌐 Где происходит вывод информации: в облаке или на периферии сети — две разные реальности
Эта часть имеет важное значение. Место, где ИИ выполняет выводы, определяет многое — скорость, конфиденциальность, стоимость.
| Тип вывода | Преимущества | Недостатки | Примеры из реальной жизни |
|---|---|---|---|
| Облачные технологии | Мощный, гибкий, с возможностью удалённого обновления | Задержка, риск нарушения конфиденциальности, зависимость от интернета | ChatGPT, онлайн-переводчики, поиск изображений |
| На основе периферии | Быстро, локально, конфиденциально — даже в офлайн-режиме | Ограниченные вычислительные мощности, сложнее обновлять | Дроны, умные камеры, мобильные клавиатуры |
Если ваш телефон снова исправляет ошибку «пригибаюсь» — это ошибка определения местоположения на границе сети. Если Siri делает вид, что не услышала вас, и отправляет запрос на сервер — это ошибка облачных сервисов.
⚙️ Вывод в действии: тихая звезда повседневного ИИ
Умозаключения не кричат. Они просто работают тихо, за кулисами:
-
Ваш автомобиль обнаружил пешехода. (Визуальный вывод)
-
Spotify рекомендует песню, о любви к которой вы уже забыли. (Моделирование предпочтений)
-
Спам-фильтр блокирует это странное письмо от «bank_support_1002». (Классификация текста)
Это происходит быстро. Повторяющееся. Незаметное. И это случается миллионы — нет, миллиарды — раз в день.
🧠 Почему логический вывод имеет большое значение
Вот что большинство людей упускает из виду: вывод информации — это пользовательский опыт.
Вы не видите процесса обучения. Вам всё равно, сколько видеокарт потребовалось вашему чат-боту. Вам важно, что он мгновенно и не запаниковал.
Кроме того: риск проявляется на этапе вывода. Если модель предвзята? Это проявляется на этапе вывода. Если она раскрывает конфиденциальную информацию? Да, тоже на этапе вывода. В тот момент, когда система принимает реальное решение, все этические и технические аспекты обучения в конечном итоге приобретают значение.
🧰 Оптимизация вывода: когда размер (и скорость) имеют значение
Поскольку процесс вывода данных происходит постоянно, скорость имеет значение. Поэтому инженеры повышают производительность с помощью таких приемов, как:
-
Квантование — уменьшение размеров чисел для снижения вычислительной нагрузки.
-
Обрезка — удаление ненужных частей модели.
-
Ускорители — специализированные чипы, такие как TPU и нейронные процессоры.
Каждое из этих улучшений означает немного большую скорость, немного меньшее энергопотребление... и гораздо более удобный пользовательский интерфейс.
🧩Умозаключение — вот настоящее испытание
Послушайте, вся суть ИИ не в модели. В моменте . В той половинке секунды, когда он предсказывает следующее слово, обнаруживает опухоль на снимке или рекомендует куртку, которая странным образом подходит вашему стилю.
Тот момент? Это всего лишь предположение.
Это момент, когда теория превращается в действие. Когда абстрактная математика встречается с реальным миром и приходится делать выбор. Не идеально. Но быстро. Решительно.
И в этом секрет успеха ИИ: он не просто учится... а знает, когда действовать.