Как написать искусственный интеллект?

Тут важно сразу разделить два разных занятия, которые в разговоре называют одним словом. Обучить с нуля модель уровня GPT или Midjourney нереально не то что одному человеку — это работа больших команд с бюджетами в десятки миллионов долларов на вычисления. А вот собрать свою нейросеть под узкую понятную задачу или построить приложение поверх уже готовой модели — вполне посильный проект для одного человека с базовым Python.

Для учебного проекта я обычно советую такой план:

• взять конкретную небольшую задачу вместо абстрактного «искусственного интеллекта» — например, классификацию отзывов на хорошие и плохие или распознавание рукописных цифр;
• собрать и обучить простую модель на этой задаче через PyTorch или scikit-learn, используя готовый датасет вроде MNIST или отзывов с открытых площадок;
• параллельно попробовать другой путь — подключиться к API готовой модели (например, через OpenAI или отечественные аналоги) и построить вокруг неё своё приложение: бота, помощника, анализатор текста.

Второй путь тоже честно называется работой с искусственным интеллектом, просто на другом уровне — вы не обучаете нейросеть с нуля, а проектируете, как она встраивается в решение конкретной задачи. Большинство реальных ИИ-продуктов на рынке устроены именно так.

Начинать лучше с того пути, который ближе к вашей цели: если интересна именно математика и механика обучения — берите первый вариант с простой моделью и MNIST, если хочется быстрее увидеть работающий продукт — второй, с готовым API. Оба дадут настоящий опыт работы с ИИ, просто разного рода.