Трансформеры, когда-то «революция» в NLP, начали проникать и в другие области. Появляются гибридные подходы, сочетающие классические алгоритмы с нейросетями. Активно развивается обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), что открывает возможности в робототехнике и сложных системах управления.
Во многих профессиях нейросети становятся инструментом, упрощающим рутинные задачи, ускоряющим креативные процессы и принимающим на себя первичную обработку данных. Будущее уже наступило – вопрос лишь в том, как быстро и гармонично люди и ИИ смогут сосуществовать, распределяя обязанности и ответственность.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО ГЛАВЕ 1
Эта глава дала обзор развития нейросетей: от первых экспериментов в середине XX века до современных моделей, способных творить чудеса в области генерации изображений, ведения диалога, обработки огромных массивов данных. Мы рассмотрели ключевых игроков вроде MidJourney, ChatGPT и Claude, разобрали базовые принципы, лежащие в основе нейронных сетей, и упомянули проблемы, которые ещё предстоит решить – от вычислительных ограничений и экологии до этических и правовых вопросов.
В дальнейших главах мы погрузимся в более детальные аспекты каждой из упомянутых моделей, поговорим о конкретных сценариях их использования, рассмотрим удивительные примеры внедрения нейросетей в разные сферы бизнеса и искусства, а также обсудим вопросы этики и безопасности, которые неизменно возникают вместе с новыми возможностями технологий.
ГЛАВА 2. ГЛУБОКОЕ ПОГРУЖЕНИЕ
(ЧАСТЬ 1 ИЗ 4)
2.1. MIDJOURNEY И МАГИЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
MidJourney – яркий пример того, как генеративные нейросети проникают в мир визуального творчества и меняют процессы, которые раньше занимали у художников, дизайнеров и маркетологов дни или даже недели. В условиях, когда необходимо быстро придумывать и воплощать визуальные концепты, подобные системы позволяют получать результаты за считаные минуты.
2.1.1. ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ
MidJourney использует семейство алгоритмов, включающих диффузионные модели и вариации GAN (Generative Adversarial Networks). Суть этих подходов состоит в том, чтобы преобразовывать некоторый «шум» или общее описание (промпт) в осмысленное изображение. Алгоритм идёт итеративно, постепенно уточняя детали и форму.
Во многих реализациях отправной точкой выступает диффузионный процесс, где сеть на каждом шаге «очищает» зашумлённое изображение, приближая его к нужному результату. В классической схеме GAN задействованы две части: генератор (пытается сгенерировать реалистичное изображение) и дискриминатор (оценивает, насколько изображение правдоподобно). В MidJourney могут применяться различные комбинации этих методов или их более современные модификации: