AlphaGo обыграла чемпиона мира по го, при этом использовались глубокие свёрточные сети и алгоритм Monte Carlo Tree Search. В компьютерном зрении с появлением ImageNet и соревнования ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) свёрточные модели (AlexNet, VGG, ResNet) совершили революцию. В области обработки естественного языка архитектура Transformer («Attention is all you need», 2017) открыла дорогу к GPT-моделям.
1.2. КЛЮЧЕВЫЕ ИГРОКИ В ИНДУСТРИИ (ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРИМЕРЫ)
DeepMind AlphaGo – яркий кейс, показавший, что машины могут справляться с задачами, где пространство состояний гигантское. MidJourney вместе со Stable Diffusion, DALL-E и другими моделями сформировала всплеск интереса к генеративным системам в мире искусства и дизайна. ChatGPT доказал, что большие языковые модели способны вести диалог, писать код, генерировать тексты в разных жанрах. Claude нацелен на безопасное и прозрачное взаимодействие, когда нужно работать с большими массивами информации и важно избежать этических или юридических рисков.
1.3. КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ (ОБОБЩЕНИЕ И ПРИМЕРЫ)
Чтобы показать конкретные примеры: в задаче «кот или собака» сеть учится на тысячах изображений котов и собак, корректируя внутренние фильтры и веса. По итогу, видя новое фото, система выдаёт вероятность «кот» или «собака». Для перевода предложений трансформер анализирует всё предложение сразу, вычисляя, какие слова важны, чтобы дать эквивалент на другом языке. Для генерации изображений, как в MidJourney, применяется пошаговый процесс, где из случайного шума сеть «добиратся» до картинки, соответствующей описанию.
Механизм глубинного обучения даёт удивительную гибкость, однако требует больших ресурсов, аккуратной настройки гиперпараметров и качественных данных. Есть и проблемы: модели могут «впитать» предубеждения из обучающей выборки, выдавать ошибочные ответы или генерировать нежелательный контент. Поэтому передовые лаборатории всё больше внимания уделяют этическим и юридическим аспектам использования ИИ.
ЭВОЛЮЦИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Технологии нейросетей развиваются стремительно. Вчерашние достижения, казавшиеся фантастикой, быстро становятся обыденностью. При этом сохраняются вызовы: обучение самых больших моделей стоит колоссальных денег, требует тысяч GPU и оставляет значительный углеродный след. Новые методы пытаются сократить необходимый объём вычислений, делают упор на эффективность (quantization, sparsity, model distillation).