5 фактов о нейросетях

Нейронные сети стали основой современной технологической революции, изменив представление о возможностях искусственного интеллекта. От простых алгоритмов распознавания образов до сложных языковых моделей, способных вести диалог и создавать контент, — нейросети превратились из научной диковинки в инструмент, которым ежедневно пользуются миллионы людей. ПостНаука собрала пять ключевых фактов, раскрывающих основы, принципы работы и перспективы развития нейронных сетей. 1. Три вектора развития нейросетей Как устроена современная разработка искусственного интеллекта? Мы поговорили об этом с ведущими исследователями Yandex Research. Артём Бабенко, руководитель подразделения, объясняет ключевые направления работы с нейросетями — от больших языковых моделей до генерации изображений. Сегодня основные вызовы сводятся к трём направлениям. Первое — оптимизация больших языковых моделей (LLM), которые требуют колоссальных вычислительных ресурсов для обучения и применения. По данным OpenAI, обучение GPT-4 обошлось более чем в 100 миллионов долларов, а каждый запрос к ChatGPT стоит компании около 36 центов. Второе направление — генерация изображений по текстовым запросам. Модели вроде DALL-E, Midjourney или российского «Шедеврума» меняют творческие индустрии, но для обработки миллионов запросов пользователей им тоже нужны огромные мощности. «Машинное обучение — это практическая область, поэтому логичнее заниматься ей бок о бок с практиками. Наши наработки быстро доходят до сервисов. Несколько лет назад я написал статью и на следующий день отправил свой исследовательский код разработчикам. Они посмотрели и сказали: "Забираем, внедрим"» Третий вектор — графовые нейронные сети для работы с большими данными. Такими архитектурами пользуются, чтобы проанализировать социальные сети, рекомендательные системы и логистические задачи, в которых данные естественным образом представляются в виде графов. 2. ИИ всё реже уступает человеку по способностям Комплексный курс профессора Юргена Шмидхубера — одного из пионеров глубокого обучения — охватывает эволюцию нейросетей от простых моделей до современных архитектур, включая сверточные сети и рекуррентные модели с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Шмидхубер, создатель LSTM-архитектуры, показывает, как такие сети научились «запоминать» важную информацию на длительные промежутки времени. Сегодня LSTM лежат в основе многих приложений: от Google Translate до Siri и Alexa. Современные нейросети уже достигли человеческого уровня в ряде задач. В распознавании изображений точность превысила 99% — это выше, чем у людей. В играх искусственный интеллект тоже не уступает: система OpenAI Five обыграла профессиональную команду в Dota 2. «Глубокие нейронные сети научились не только распознавать образы, но и создавать новые, предсказывать будущие события и даже совершенствовать самих себя. Это фундаментальный прорыв в области искусственного интеллекта». Как же нейросети прошли путь от простых персептронов 1950-х годов до современных трансформеров с миллиардами параметров? Решение проблемы исчезающего градиента стало поворотным моментом, открывшим дорогу обучению по-настоящему глубоких моделей. 3. Архитектура трансформеров в нейронных сетях Фундаментальный материал раскрывает принципы работы современных нейронных сетей: как искусственные нейроны моделируют работу биологических и почему именно глубокие архитектуры оказались столь эффективными. Сегодня ведущие языковые модели — BERT, GPT-3 и GPT-4 — основаны на архитектуре трансформеров, предложенной в 2017 году в статье Attention Is All You Need. Трансформеры решили ключевые проблемы предыдущих подходов: они умеют обрабатывать последовательности параллельно и работать с длинными зависимостями в тексте. Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на наиболее значимых частях входной последовательности при генерации каждого следующего элемента. Это революционизировало обработку естественного языка и стало базой для всех современных чат-ботов и голосовых ассистентов. «Недавно появившиеся нейросетевые языковые модели со сложной архитектурой — например, BERT, GPT-1, GPT-2, GPT-3 — научились предсказывать слова в контексте с невиданной ранее точностью. Это открыло путь к созданию действительно разумных машин» Но обучение таких моделей требует колоссальных ресурсов. GPT-3 была обучена на 45 ТБ текстовых данных и содержит 175 миллиардов параметров. По некоторым оценкам, GPT-4 может включать триллион параметров, что делает её одной из самых сложных систем, когда-либо созданных человеком. 4. ИИ, машинное обучение и нейросети — не одно и то же Концептуальный материал ПостНауки помогает разобраться в терминологической путанице вокруг искусственного интеллекта. В нём объясняется иерархия понятий: искусственный интеллект как общая цель, машинное обучение как метод её достижения и нейросети как одна из ключевых технологий. Искусственный интеллект — это общее название для систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого разума. Машинное обучение — раздел ИИ, где разрабатываются алгоритмы, автоматически улучшающие свои результаты на основе опыта. Нейросети же — конкретная архитектура машинного обучения, вдохновлённая работой мозга. «Нейросети — это ещё один подход к построению искусственного интеллекта, который отталкивается не от моделирования того, как думает человек, а от устройства мозга на уровне нейронов». Сегодня индустрия искусственного интеллекта оценивается более чем в 200 миллиардов долларов и растёт на 35–40% в год. Только рынок чат-ботов на основе больших языковых моделей в 2024 году превысил 10 миллиардов долларов. В России наиболее заметные проекты — YandexGPT, GigaChat от Сбера и специализированные решения для бизнеса. 5. Спинтроника — компьютеры будущего Материал посвящён революционным подходам к созданию нейроморфных систем. Он рассказывает о спинтронике — технологии, использующей спин электрона для хранения и обработки информации. Этот подход может кардинально изменить архитектуру искусственных нейронных сетей. Традиционные компьютеры строятся на архитектуре фон Неймана, где процессор и память разделены. Мозг же работает иначе: хранение и обработка информации происходят в одних и тех же элементах — нейронах. Нейроморфные системы стремятся воспроизвести этот принцип. Спинтроника открывает возможность создавать искусственные синапсы на основе магнитных материалов, которые могут менять состояние подобно биологическим нейронам. Такие системы потенциально в тысячи раз энергоэффективнее традиционных процессоров и способны работать в режиме реального времени. «Нейроморфная система позволит решать задачи, с которыми ежедневно справляется человеческий мозг. Для разработки искусственного интеллекта это открывает принципиально новые возможности — от автономных роботов до медицинской диагностики» Уже сейчас Intel создала нейроморфный чип Loihi с 130 тысячами искусственных нейронов, а IBM работает над процессором TrueNorth, содержащим миллион нейронов. Эти разработки могут привести к созданию ИИ-систем, сопоставимых по энергопотреблению с человеческим мозгом — всего 20 ватт. Нейросети прошли путь от простых математических моделей до сложных систем, способных творить, рассуждать и учиться. Но это лишь начало: впереди нас ждут ещё более удивительные открытия и применения.