Что позволило ИИ стать настолько эффективным?

Любая технология имеет определённый порог зрелости, внедрение которой ограничено наличием смежных технологий. Развитие ИИ обусловлено наличием ключевых технологий и научных достижений, которые в совокупности создали условия для появления и эволюции ИИ до той степени, которая актуальна сейчас.

Например, появление микропроцессора невозможно было без изобретения транзистора в 1947, интегральных схем в 1950-х, определенной степени зрелости химической промышленности, что позволило развить фотолитографию и кремниевые технологии, наличия электронной промышленности или научных открытий в бинарной логике и так далее.

Можно выделить множество факторов, повлиявших на экспансию ИИ, но ключевых несколько – вычислительные мощности, big data (в том числе алгоритмы их анализа) и инновационные алгоритмы машинного обучения, особенно методов нейронных сетей.

В одном из интервью CEO OpenAI Сэм Альтман сказал, что одним из главных драйверов быстрого развития ИИ стали компьютерные игры и геймеры, которые двигали прогресс видеокарт, что позволило экспоненциально нарастить вычислительные мощности, которые потом стали использоваться для ИИ проектов, а сейчас прогресс видеокарт двигают уже ИИ.

Чем больше данных – тем точнее результаты, поэтому ИИ не мог появиться раньше, чем появление достаточных вычислительных мощностей, Big data и высокого уровня развития Интернета, но все это нужно правильным образом интерпретировать и обработать, т.е. нужны алгоритмы.

Вдаваться в детали алгоритмов не буду по очевидным причинам, но назову основные:

▪ Глубокое обучение (Deep Learning AI) – применяются метод обратного распространения ошибки (backpropagation), генеративно-состязательные сети (GAN), сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), сети прямого распространения (FNN), глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks) и автоэнкодеры.

▪ Машинное Обучение (Machine Learning AI) - метод опорных векторов, линейная Регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, метод K-ближайших соседей (KNN).

▪ Обучение с Подкреплением (Reinforcement Learning активно применяется в Robotics AI и Decision AI) - Q-обучение (Q-learning), алгоритмы на основе политик.

▪ Прочие алгоритмы – оптимизация стохастического градиента (SGD), градиентный спуск и вариация, также ансамблевые алгоритмы путем комбинирования нескольких моделей.

▪ Обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing) – модели на основе трансформеров – самая мощная и инновационная модели на сегодняшний день.

Инновация за Google, которая в 2017 внедрила революционную на тот момент BERT, однако все лавры забрала на себя OpenAI, которая сумела технологические решения Google довести до ума, внедрив доступную и крайне эффективную модель.

Фундаментальные преимущества:

- Механизм внимания для взвешивания в неструктурированных массивах релевантные сегменты;

- Параллельная обработка – одновременная обработка всех токенов (основная базовая единица входной информации);

- Отсутствие рекуррентности, что позволяет избежать проблем, связанных с долговременными зависимостями в данных, а следовательно устраняет накопление ошибок в системе;

- Масштабируемость – позволяет быстро и эффективно обучаться на большом массиве данных.

ChatGPT базируется на применении трансформеров в NLP, методах обработки Big Data, глубоком обучении с активным применением обратного распространения ошибки и GAN методов и самое главное - контекстуальное понимание, т.е. способность учитывать широкий контекст входных данных на основе истории запросов.

Таким образом, успех ChatGPT – это объединение 8 признаков ИИ и 8 направлений ИИ одновременно (Generative AI + NLP AI + Cognitive AI + Machine Learning AI + Deep Learning AI + Predictive AI + Decision AI + Robotics AI (при необходимости)).

Потенциал возможностей невероятный…