📌 Почему вам точно стоит дочитать эту статью до конца?
Потому что всё чаще на педсоветах, курсах и в чатах звучит: «А как нейросети вообще работают?» — и всё чаще я вижу в глазах коллег неуверенность, когда речь заходит о промтах, токенах и «галлюцинациях». Сегодня дам немного теории.
Почему ИИ иногда выдаёт странные или неправильные ответы?
Оказалось, многие педагоги уже пробовали ChatGPT или GigaChat, но результаты их разочаровали. Чтобы уверенно использовать ИИ в образовании, одного энтузиазма мало. Понимание принципов работы моделей — как компас: помогает не заблудиться и не разочароваться. Ответ кроется в принципах работы больших языковых моделей (large language model, LLM). Давайте разберёмся, как они устроены, откуда берутся их «галлюцинации» и как учителя могут использовать эти знания на практике.
🔬 От перцептрона до GPT: краткая история ИИ
История нейронных сетей началась вовсе не в XXI веке. Ещё в 1958 году Фрэнк Розенблатт предложил модель под названием перцептрон, которая могла распознавать образы. Правда, обучить её сложным задачам тогда не получилось — не хватало ни данных, ни вычислительных мощностей. Позднее появились программы вроде ELIZA — бота, который имитировал психотерапевта, перефразируя реплики пользователя. ELIZA не «понимала» смысла, а просто находила ключевые слова и подставляла их в шаблоны.
В 1980-х годах идея получила второе дыхание: появились многослойные нейронные сети и алгоритмы обратного распространения ошибки. Но настоящий прорыв случился в 2010-х, когда исследователи начали обучать модели на огромных массивах текста. Например, GPT-3 «прочитала» тысячи книг, научных статей и новостных сайтов. Она не запоминала их дословно, а училась предсказывать, какое слово вероятнее всего должно идти следующим в зависимости от контекста.
Как это работает?
Представьте, что вы играете в «угадайку»: вам дают начало фразы «Учитель вошёл в класс и...», а вы пытаетесь продолжить. Нейросеть делает то же самое, но на уровне статистики. Она анализирует миллиарды примеров и вычисляет, что после «учитель вошёл в класс» чаще всего идёт «начал урок», а не «запустил ракету».
🧠 Как мозг, только из математики: аналогия и отличие
Представьте мозг. В нём миллиарды нейронов, каждый из которых получает сигналы, обрабатывает их и передаёт дальше. Примерно так же устроены и искусственные нейронные сети — только вместо импульсов у нас матрицы чисел (слов - токенов), а вместо синапсов — веса (коэффициенты связи) и функции активации.
Но главное отличие — в понимании. Нейросеть не «знает» смысла слов, не «понимает» контекст, как человек. Она просто обучается распознавать статистические закономерности. Это и сила, и слабость больших языковых моделей.
📚 Откуда берётся интеллект: на чём учат нейросети
Любая языковая модель — это результат обучения на огромных корпусах текстов. В случае GPT — это десятки терабайт данных: книги, статьи, форумы, диалоги, документация. Но цель обучения — не запоминание, а предсказание следующего слова (точнее, токена) на основе предыдущих.
То есть, если ввести фразу «Лев Толстой написал роман…», модель «угадывает» наиболее вероятное продолжение — например, «Война и мир». Причём делает это не по памяти, а на основе весов в своей многослойной структуре.
✍️ Как текст рождается из чисел: принципы генерации
Алгоритм генерации работает как путешествие по цепочке вероятностей. Каждое новое слово — это результат выбора из тысяч возможных кандидатов, где каждый имеет свой вес вероятности. Этот выбор — не всегда самый вероятный. Иногда модель «добавляет случайности», чтобы речь звучала более живо.
Важно: модель не пишет мысли — она предсказывает последовательность токенов. Это принципиально. Если вы дали общий промт, результат будет «средним по больнице». А если промт точный, с контекстом — модель покажет себя с лучшей стороны.
🔍 Что такое «галлюцинации» и почему они случаются
Один из самых частых упрёков ИИ — он «галлюцинирует». Да, это правда. Модель может уверенно «придумать» несуществующий закон, перепутать даты или сослаться на фейковый источник. Почему?
Потому что у неё нет базы знаний — только вероятностные зависимости. И если в контексте не хватает чётких ориентиров, модель «достраивает» пробелы по наиболее вероятным паттернам. Например:
❌ Промт: «Напиши статью о теории полого Земли с источниками»
✅ Результат: Точный, академический стиль — но источники вымышлены.
Модель не пытается обмануть — она не понимает понятия истины. Она просто «синтезирует» правдоподобный текст.
🧭 Контекст как рулевой: зачем промт-инжиниринг
Именно поэтому ключ к работе с языковыми моделями — грамотная формулировка запроса. Вот пример из практики:
❌ Запрос: «Сделай план урока по математике»
✅ Улучшенный: «Ты — опытный методист. Составь план урока для 7 класса по теме “Уравнения”. Формат: 45 минут. Ученики — с разным уровнем подготовки. Укажи этапы, методы и задания с учётом ИКТ».
Первый запрос даст шаблон. Второй — живой, адаптированный результат. Контекст — это и рамки, и топливо для генерации.
🧩 А ИИ можно научить «думать»?
В привычном смысле — нет. Большие языковые модели не обладают сознанием, волей или саморефлексией. Но их поведение может быть убедительно сложным — настолько, что создаётся иллюзия понимания. Особенно когда запрос хорошо продуман, а модель обучена на достаточном объёме репрезентативных данных.
Поэтому педагог, работающий с нейросетью, фактически берёт на себя роль навигатора. Не нужно «завораживаться» её способностями. Лучше понимать механику — и использовать ИИ как инструмент, а не как волшебную палочку.
🧠 Взгляд педагога: почему важно знать, как это работает
Как учителя, мы привыкли объяснять — и одновременно искать объяснение. Применение нейросетей в работе требует того же подхода. Мы не просто потребители ИИ, мы — его архитекторы в каждый момент взаимодействия.
А значит:
- Мы формируем результат через точность запроса.
- Мы несём ответственность за корректность информации.
- Мы обучаем учеников — и сами должны быть уверены в технологии.
📌 Вывод
Большие языковые модели не читают мысли и не заменят педагогов. Но они могут стать мощным инструментом — если мы понимаем, как они устроены. Контекст, структура, точность — вот три кита, на которых строится качественный результат.
А значит, в век нейросетей самым важным навыком становится не «знание, что спросить», а умение — как именно спросить.
Еще у меня есть телеграм-канал с приемами использования нейросетей и несколько уроков по нейросетям. А если вам очень нравятся мои материалы - можете поддержать канал. Подписывайтесь, будем образовываться вместе.