Как работает искусственный интеллект?

Вкратце: искусственный интеллект выявляет закономерности в данных и использует их для прогнозирования, создания контента или решения проблем. Генеративный ИИ, такой как ChatGPT или генераторы изображений и видео, идёт ещё дальше, создавая новые вещи, тексты, произведения искусства, музыку и многое другое, чего раньше не существовало.

Люди часто спрашивают: “Как на самом деле работает ИИ?” Это может показаться чем-то загадочным — инструмент, который пишет стихи, рисует портреты или сочиняет песни из воздуха. Но за этой магией стоит сочетание данных, алгоритмов и машинного обучения.

В этой статье для начинающих объясняются основы ИИ, особенно генеративного ИИ, который лежит в основе таких инструментов, как ChatGPT, Midjourney и Sora. Чтобы понять это, не нужно разбираться в технике, достаточно немного знать о том, как машины учатся и создают.

Искусственный интеллект (ИИ) — это как обучение компьютера на примерах, а не с помощью пошаговых инструкций.

Представьте, что вы показываете роботу тысячи фотографий кошек и собак.

Со временем он сам начинает понимать, где кто. ChatGPT работает так же со словами, изучая, как люди пишут и говорят, чтобы отвечать естественно.

Midjourney делает то же самое с изображениями, обучаясь на миллионах фотографий для создания новых. Короче говоря, ИИ выявляет закономерности в данных и использует их для создания или прогнозирования чего-то нового, подобно тому, как люди учатся на собственном опыте.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это компьютерные системы, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. К ним относятся понимание языка, распознавание лиц, решение задач, а теперь даже создание оригинального контента.

Наиболее заметной формой ИИ на сегодняшний день является генеративный ИИ, который может создавать совершенно новые продукты: истории, произведения искусства, видео и даже музыку — на основе того, что он узнал из огромных массивов данных.

Например:

ChatGPT пишет эссе, код и диалоги, предсказывая, какие слова должны идти дальше.

Midjourney или Leonardo генерируют изображения, преобразуя текстовые запросы в пиксели.

Суно и Удио создают оригинальные песни, опираясь на ритм и тональность существующей музыки.

Генеративный ИИ не просто распознаёт закономерности, но и создаёт их.

Как ИИ обучается?

Системы искусственного интеллекта обучаются на основе данных. Чем больше примеров они видят, тем лучше они выявляют взаимосвязи. Этот процесс называется машинным обучением и обычно состоит из трёх ключевых этапов:

Обучение: ИИ изучает большие массивы данных... текст, изображения или звуки... чтобы выявить закономерности.

Тестирование: ему предоставили новые данные, чтобы проверить, насколько хорошо он применяет полученные знания.

Улучшение: инженеры дорабатывают его, чтобы прогнозы или результаты были более точными.

Генеративные модели используют особый тип обучения под названием глубокое обучение, основанный на том, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Эти системы опираются на нейронные сети — слои математических узлов, которые «срабатывают» в ответ на определённые закономерности, подобно тому, как срабатывают нейроны в вашем мозге.

Большие модели, такие как ChatGPT, обучаются на обширных фрагментах интернета, что позволяет им распознавать контекст, структуру и смысл на миллиардах примеров.

Развитие генеративного ИИ

Генеративный ИИ представляет собой значительный шаг вперёд в развитии искусственного интеллекта, поскольку он не ограничивается анализом: он создаёт. Вместо того чтобы просто идентифицировать фотографию кошки, генеративный ИИ может нарисовать кошку в любом стиле, который вы опишете.

Вот как это обычно работает:

Модель анализирует текстовую подсказку или пример ввода данных.

Он использует теорию вероятности, чтобы предсказать, что будет логичным или эстетичным в следующий момент.

Он продолжает генерировать по одному токену, пикселю или звуковому фрагменту за раз, пока не будет создано всё произведение.

Считайте, что это продвинутая форма автозаполнения. Вместо того чтобы просто закончить предложение, вы можете написать целую историю, придумать сцену для фильма или сочинить песню, которая соответствует вашему настроению.

Различные типы ИИ

ИИ можно разделить на три уровня возможностей:

Узконаправленный ИИ (слабый ИИ)

Сосредоточен на выполнении одной задачи, например на создании изображений или подборе песен. Большинство современных ИИ, включая ChatGPT, относятся к этой категории.

Общий ИИ (сильный ИИ)

Система, способная рассуждать в разных областях и обучаться, как человек. Такой системы пока не существует, но она остаётся целью будущих исследований.

Сверхразумный ИИ

ИИ, который полностью превосходит человеческий интеллект. Пока это только теория, но она часто обсуждается в научной фантастике и долгосрочных исследованиях в области этики.

Где вы видите ИИ каждый день

ИИ уже прочно вошёл в нашу повседневную жизнь, зачастую незаметно для нас:

На вашем телефоне … Face ID, автокоррекция Алиса и Siri используют машинное обучение.

В ваших приложениях … WB, Netflix, Spotify и TikTok используют искусственный интеллект, чтобы предугадывать, что вам понравится в следующий раз.

В сфере творчества ... такие инструменты, как ChatGPT, Midjourney и Runway, меняют то, как мы пишем, рисуем и редактируем видео.

На работе … ИИ помогает автоматически обобщать электронные письма, создавать презентации и анализировать данные.

Генеративный ИИ особенно эффективен, потому что он делает творчество и общение доступными для всех, независимо от наличия опыта в дизайне или программировании.

Человеческая сторона ИИ

Несмотря на то, что ИИ может казаться автономным, в его основе лежат люди. Мы разрабатываем алгоритмы, собираем данные и определяем, как будет использоваться технология.

Генеративный ИИ не «думает» и не «понимает» в человеческом смысле. Он распознаёт статистические закономерности и использует их для получения убедительных результатов. Но именно человеческое воображение, которое проявляется в подсказках, которые мы пишем, и в идеях, которыми мы руководствуемся, придаёт результату смысл.

ИИ расширяет возможности человеческого творчества, а не заменяет его. Это инструмент для самовыражения, изобретательства и совместной работы людей и машин.

Как большие языковые модели, такие как ChatGPT, генерируют текст?

Когда вы задаёте вопрос ChatGPT и он почти мгновенно отвечает целым абзацем текста, кажется, что вы разговариваете с человеком. Но на самом деле за кулисами происходит сложный процесс прогнозирования на основе математики, теории вероятностей и огромного количества обучающих данных.

Давайте разберёмся в этом шаг за шагом, простыми словами.

Основная идея: предсказание следующего слова

По своей сути большая языковая модель (LLM или БЯМ), такая как ChatGPT, не думает и не понимает как человек.

Вместо этого она предсказывает, какое слово с наибольшей вероятностью будет следующим в предложении, на основе всего текста, который она видела во время обучения.

Если вы начнёте предложение со слов «Кот сидел на...», модель поймёт, что следующим словом, скорее всего, будет «коврике». Она не знает, что такое кот или коврик, но статистически это слово подходит лучше всего, исходя из миллионов подобных примеров в обучающих данных.

Он повторяет этот процесс прогнозирования по одному токену за раз («токен» может быть словом или частью слова) до тех пор, пока не сформируется полный связный ответ.

Обучение работе с большими объёмами текста

Прежде чем ChatGPT смог сгенерировать хотя бы одно предложение, он был обучен на огромной коллекции текстов из книг, веб-сайтов, научных статей и т. д. Этот процесс помогает ему изучать грамматику, факты, связи между словами и даже ритм речи.

Во время обучения модель просматривает фрагмент текста, скрывает несколько слов, а затем пытается угадать, каких слов не хватает. Каждый раз, когда она ошибается, она корректирует свои внутренние параметры, которых миллиарды, чтобы стать немного лучше. Этот процесс, повторяющийся миллиарды раз, учит её тому, как устроен язык.

Нейронные сети: мозг модели

В основе ChatGPT лежит трансформер — специализированная нейронная сеть, предназначенная для понимания связей между словами и их контекстом.

Вместо того чтобы читать предложение пословно, Transformer просматривает все слова в предложении одновременно и определяет, как они связаны. Это называется вниманием. Модель «обращает внимание» на те части текста, которые наиболее важны для прогнозирования дальнейшего содержания.

Именно этот механизм внимания делает современные языковые модели такими мощными и естественными по сравнению со старыми формами ИИ.

От вероятности к индивидуальности

Когда ChatGPT пишет предложение, он не просто выбирает один «правильный» ответ. Он рассматривает множество возможных вариантов продолжения, каждый из которых имеет определённую вероятность. Затем модель выбирает варианты с наибольшей вероятностью, чтобы текст звучал естественно и разнообразно.

Вот почему два ответа на один и тот же вопрос могут звучать немного по-разному. Случайность (управляемая так называемой температурой) способствует творчеству. При более низких температурах ответы будут фактическими и последовательными, а при более высоких — более творческими или непредсказуемыми.

Человеческий фактор: точная настройка и безопасность

После обучения модель проходит тонкую настройку, в ходе которой она учится следовать инструкциям, вести себя вежливо и не отклоняться от темы. Рецензенты-люди направляют этот процесс, ранжируя различные ответы ИИ и обучая его тому, что кажется полезным, безопасным и уместным.

Так необработанная языковая модель превращается в нечто разговорное и дружелюбное, как ChatGPT.

Что это значит для повседневного использования

Понимание того, как большие языковые модели генерируют текст, помогает развеять связанные с ними мифы. ChatGPT не мыслит, но он отлично распознаёт контекст и воспроизводит языковые модели человека.

Когда вы задаёте ему вопрос, вы запускаете мощный статистический механизм, обученный на шаблонах знаний и общения, — цифровое отражение того, как люди пишут, объясняют и создают.

Так что в следующий раз, когда ChatGPT выдаст продуманный ответ, помните: он не читает ваши мысли, а невероятно точно предсказывает, какое слово будет следующим.

Как Midjourney генерирует изображения и чем это отличается от ChatGPT?

В то время как ChatGPT создаёт текст, Midjourney генерирует изображения, но оба они основаны на одном и том же принципе: изучении закономерностей на основе больших объёмов данных. Ключевое различие заключается в том, что представляют собой эти закономерности. ChatGPT изучает структуру языка, а Midjourney изучает структуру визуальных образов.

Давайте разберёмся, как Midjourney преобразует слова в изображения и почему этот процесс кажется волшебством.

От текстовых подсказок к визуальному воображению

Когда вы вводите запрос вроде «футуристический город, парящий над облаками», Midjourney не понимает слова в человеческом смысле. Вместо этого он преобразует ваше предложение в числовые представления, или эмбеддинги, которые отражают связи между словами и понятиями.

Затем эти векторные представления передаются в генеративную модель, обученную на миллионах пар «изображение — текст», где изображения снабжены описаниями. ИИ учится сопоставлять визуальные характеристики (цвета, текстуры, формы) с языковыми понятиями. Со временем он становится невероятно эффективным в установлении связи между текстом и изображениями.

Магия диффузионных моделей

Midjourney основан на типе генеративного ИИ под названием диффузионная модель. Вот как это работает, если говорить простыми словами:

Модель начинается с чистого шума, похожего на телевизионные помехи.

Он постепенно, шаг за шагом, устраняет этот шум, чтобы показать изображение, соответствующее вашему запросу.

Каждый шаг определяется тем, что модель узнала о связи изображений со словами и формами.

Представьте, что это похоже на ваяние: сначала берётся кусок мрамора (случайный шум), и его аккуратно «обтёсывают», пока не получится скульптура (изображение).

Этот процесс позволяет диффузионным моделям создавать удивительно реалистичные и художественные произведения — от фотореалистичных портретов до сказочных фантастических сцен.

Чем он отличается от ChatGPT

Несмотря на то, что обе системы являются генеративными, их основы различаются:

Художественная природа Midjourney

Одним из выдающихся качеств Midjourney является его художественная направленность. Он не просто стремится воссоздать реальность. Он часто выдаёт стилизованные, фантастические результаты. Это связано с тем, что его обучающие данные включают не только фотографии, но и цифровое искусство, картины и концептуальные эскизы.

Итак, пока ChatGPT пишет историю, Midjourney её иллюстрирует. Вместе они представляют две стороны генеративного ИИ — язык и зрение, — которые работают рука об руку, чтобы воплотить человеческое творчество в цифровой форме.

Почему Это Важно

Понимание того, чем Midjourney отличается от ChatGPT, раскрывает более широкую картину ИИ: это не одна технология, а целое семейство систем, каждая из которых отвечает за свой вид творчества.

Текстовые модели помогают нам выражать идеи, а модели на основе изображений — визуализировать их. По мере того как эти системы продолжают объединяться, а ИИ теперь генерирует видео, музыку и 3D-среды, мы вступаем в эпоху, когда воображение может легко переходить от слов к изображениям и звуку.

Сора и эволюция генеративных моделей ИИ

В то время как такие инструменты, как Midjourney, используют диффузионные модели для создания изображений, Sora от OpenAI использует другой подход. Она использует трансформерную модель — архитектуру того же типа, что и ChatGPT. Вместо того чтобы постепенно удалять шум из случайных пикселей, Sora предсказывает визуальные данные напрямую, кадр за кадром, подобно тому, как языковые модели предсказывают следующее слово в предложении.

Это не просто техническое различие, оно свидетельствует о стремительном прогрессе в исследованиях в области ИИ. Разрабатываются новые модели, которые стирают границы между языком, изображениями и видео. Тот факт, что трансформер, изначально созданный для работы с текстом, теперь может создавать реалистичное видео, показывает, насколько быстро развивается ИИ. Каждые несколько месяцев исследователи открывают новые способы генерации, представления и объединения данных, меняя способы взаимодействия творчества и вычислений.

Искусственный интеллект выявляет закономерности в больших объёмах данных и использует их для прогнозирования, создания контента или решения проблем. Такие системы, как ChatGPT, обрабатывают язык, а другие, например Midjourney, генерируют изображения, преобразуя текст в визуальные данные. Обе системы используют сложные нейронные сети, которые имитируют аспекты человеческого обучения, хотя и специализируются в разных творческих областях — языке и зрении. Вместе они демонстрируют, как ИИ меняет коммуникацию, творчество и технологии, преобразуя данные в осмысленные выражения.

Источник: vk.com

Комментарии: