Сегодня кажется, что искусственный интеллект (ИИ) может всё: распознаёт лица, пишет тексты, переводит с любого языка, рисует по запросу. Но как он этому научился? И почему процесс обучения ИИ – это невероятно сложная и дорогая штука? Давайте разбираться.
Как происходит обучение искусственного интеллекта?
Обучение ИИ напоминает процесс воспитания ребёнка. Сначала мы показываем ему кучу примеров, объясняем, что правильно, а что нет, а затем проверяем, как он усвоил урок. Только вместо родителей здесь алгоритмы, данные и огромные вычислительные мощности.
В основе обучения лежат алгоритмы машинного обучения. Их можно разделить на три группы:
- Обучение с учителем – даём ИИ данные и правильные ответы. Например, показываем тысячи фотографий кошек и подписываем: «Это кошка». Так ИИ учится распознавать кошек.
- Обучение без учителя – ИИ сам ищет закономерности. Например, разбивает данные на группы: «Вот кучка пушистых, а вот кучка полосатых».
- Обучение с подкреплением – ИИ учится через проб и ошибки. Как в компьютерной игре: сделал правильный ход – получил очки, ошибся – начни сначала.
Чем сложнее задача, тем больше данных нужно ИИ. Для некоторых моделей их собирают годами! А потом всё это обрабатывается мощными компьютерами, которые заставляют свет мигать даже в самых стабильных энергосетях.
Как этот процесс менялся с течением времени?
Обучение ИИ прошло долгий путь – от дремучих экспериментов до высокотехнологичных чудес.
- 1950-е – 1980-е: Тут всё было просто и скучно. Учёные пытались учить ИИ через жёсткие правила: "Если А – то Б". Машины ничего не понимали, а просто выполняли команды. Никакой "интеллектуальности" там и не пахло.
- 1980-е – 2000-е: В игру вошли нейронные сети. ИИ начал учиться анализировать данные, а не просто следовать правилам. Это был огромный прорыв, но мощности компьютеров всё ещё не хватало для чего-то действительно масштабного.
- 2000-е – 2020-е: Наступила эпоха больших данных. С появлением интернета и мощных процессоров стало возможным обучать ИИ на гигантских объёмах информации. Появились глубокие нейронные сети, которые могут анализировать сложные вещи: речь, текст, изображения.
- Сейчас: На пике популярности – трансформеры (да, звучит как название боевиков). Это модели, которые умеют работать с текстами и изображениями так, как будто они всё понимают. И всё это благодаря миллионам долларов и тоннам электроэнергии.
Что самое сложное в обучении ИИ и почему это так дорого?
Огромные объёмы данных
ИИ нужно показать миллионы примеров, чтобы он начал что-то понимать. Но собрать эти данные – целая эпопея. Их нужно очистить, структурировать, а иногда даже вручную разметить (например, подписать, где кошка, а где собака). Это долго, дорого и очень скучно.
Вычислительные мощности
Обучение больших моделей, вроде ChatGPT, требует суперкомпьютеров с тысячами графических процессоров (GPU). А ещё электричества, которого хватило бы на небольшой город.
Настройка моделей
Настроить модель – это как найти идеальный рецепт блюда, где нужно точно угадать пропорции. Один неверный параметр – и всё идёт наперекосяк. На это уходят месяцы экспериментов.
Экологический след
Да, обучение ИИ потребляет столько энергии, что его углеродный след может быть сопоставим с выбросами небольшого самолёта. Компании пытаются исправить это, но пока успехи скромные.
Этичность и предвзятость
ИИ легко может стать предвзятым, если обучать его на неправильных данных. Чтобы этого избежать, нужно проводить тщательную проверку, что тоже стоит денег.
Несмотря на сложность и затраты, обучение ИИ позволяет решать задачи, которые раньше были не по зубам ни человеку, ни машине. Вот так всё и работает: дорого, сложно, но невероятно круто.
Ещё статьи об ИИ и чатах gpt:
Китайцы снова всех удивили: что ждать от китайского искусственного интеллекта?
Кто на самом деле создал нашумевший китайский chat gpt Deep Seek?
Open AI представляет новую модель o3-mini: что нам от неё ждать?
Фильмы про искусственный интеллект. И не только.
Фильм Стивена Спилберга "Искусственный разум ": художественный вымысел или предупреждение?