В последние годы сфера искусственного интеллекта стремительно развивается, трансформируя подходы к созданию и внедрению интеллектуальных систем. Одним из значимых сдвигов в данной области стал переход от традиционной инженерии машинного обучения (ML) к инженерии искусственного интеллекта (AI). Этот переход не только отражает изменения в технических методах и инструментарии, но и формирует новые требования к специалистам, процессам и инфраструктуре при построении AI-приложений. Машинное обучение долгое время являлось краеугольным камнем разработки интеллектуальных систем. Его суть заключалась в создании моделей путем обучения на тщательно подобранных данных.
Такие модели часто разрабатывались с нуля, что подразумевало сложные процессы подготовки данных, инженерии признаков, настройки гиперпараметров и обширного тестирования. Требования к ресурсам для сбора и обработки данных были весьма высокими, а обучение модели могло занимать продолжительное время. Для многих компаний и команд это становилось серьезным препятствием, особенно при ограниченных бюджетах и дефиците специалистов. Индивидуальное создание моделей с нуля, несмотря на свою гибкость, часто не является оптимальным вариантом в современных условиях, когда на рынке присутствует богатый арсенал предварительно обученных моделей с универсальной архитектурой. Именно поэтому акцент постепенно смещается в сторону инженерии искусственного интеллекта - подхода, основанного на адаптации так называемых фундаментальных моделей (foundation models) под конкретные задачи и сферы применения.
Фундаментальные модели представляют собой крупномасштабные нейросети, обученные на огромных объемах разнообразных данных. Их универсальность позволяет использовать их для множества различных задач: от генерации текста и распознавания образов до обработки аудио и мультимодальных данных. Среди наиболее известных представителей таких моделей - крупные языковые модели (Large Language Models, LLM), которые превосходно справляются с обработкой и генерацией текста на естественном языке, позволяя создавать сложные диалоговые системы, автоматизированные помощники и многое другое. Плюс этого подхода в том, что разработка начинается не с нуля, а с уже обученной модели, систематически развивающейся в научном и инженерном сообществе. Это сильно снижает барьеры для входа в AI-проекты и позволяет сосредоточиться на адаптации модели под специфику задачи, а не на фундаментальном обучении.
В результате снижаются затраты времени и ресурсов, повышается скорость вывода продукта на рынок. Однако работа с фундаментальными моделями сопряжена с собственными вызовами. Во-первых, интеграция таких моделей в продуктивные системы требует значительных вычислительных мощностей и соответствующей инфраструктуры. Также необходимы новые методики оценки качества модели именно для конкретного применения, так как универсальные модели могут демонстрировать разные результаты на разных задачах и данных. Применение фундаментальных моделей требует творческого подхода к адаптации, который чаще всего реализуется через три основных пути.
Первый - это промпт-инжиниринг, где задача сводится к формулировке грамотных и чётких запросов для модели, обеспечивающих нужный ответ. Этот метод привлекает своей эффективностью и относительно низкими ресурсными требованиями. Второй - это дополнение модели контекстной информацией при помощи методики retrieval-augmented generation (RAG), где модель использует базу знаний или документооборот для выдачи более точных и релевантных ответов. И третий способ - дообучение модели (fine-tuning), при котором её веса обновляются с учётом узкоспециализированных данных, что позволяет добиться высокой точности для специфичных бизнес-задач. Одним из сложнейших этапов остается объективная оценка производительности таких моделей.
В то время как классические ML-модели оценивались через стандартные метрики, при работе с универсальными AI-моделями часто возникают трудности с определением критериев качества, особенно если задача открытая и креативная, как написание текстов, ведение диалогов или генерация кода. Для этого создаются специальные eval-методики, позволяющие не только измерять точность, но и анализировать релевантность, последовательность и корректность выводов. Дополнительная задача - оптимизация работы AI-систем с целью снижения затрат на вычисления при сохранении производительности. Техники, такие как дистилляция (distillation), квантование (quantization) и параллелизм, помогают уменьшают энергопотребление и ускоряют обработку запросов, делая развитие AI-инфраструктуры более экономичным и масштабируемым. Таким образом, переход от машинного обучения к инженерии искусственного интеллекта не является простой заменой методов.
Это коренной сдвиг, который меняет понимание процессов разработки, внедрения и поддержания интеллектуальных систем. AI-инженерия требует сочетания знаний в области архитектуры фундаментальных моделей, навыков эффективной адаптации под задачи и компетенций по управлению большими вычислительными ресурсами. В будущем можно ожидать, что появление новых архитектур и дальнейшее развитие фундаментальных моделей сделают искусственный интеллект еще более универсальным и доступным. Основной вызов для специалистов будет заключаться в том, чтобы грамотно интегрировать эти сложные технологии в бизнес-процессы, а также вырабатывать стандарты оценки и оптимизации для обеспечения стабильной и предсказуемой работы AI-систем. Совокупность этих факторов демонстрирует, насколько важен и перспективен сейчас переход к AI-инженерии.
Этот тренд открывает новые возможности для компаний и разработчиков, позволяя быстрее создавать инновационные решения, сохраняя при этом высокое качество и гибкость. В то же время он задаёт новые задачи, связанные с инфраструктурой, качеством и этичностью применения искусственного интеллекта, которыми предстоит заниматься в ближайшие годы. Познание этих перемен и активное участие в развитии инженерии искусственного интеллекта становится необходимостью для тех, кто хочет оставаться на передовой технологического прогресса и формировать будущее цифрового мира. .
