Читать онлайн Ранас Мукминов - Нейромагия. Как MidJourney, ChatGPT и Claude создают наше будущее

В последние годы нейросети и искусственный интеллект (ИИ) всё громче заявляют о себе, проникая во все сферы человеческой деятельности – от развлечений до научных исследований, от дизайнерских решений до сложной аналитики для бизнеса. Эта книга призвана дать широкое представление о том, что же такое нейросети, почему о них сейчас так много говорят, и какие возможности они открывают как для профессионалов, так и для людей, у которых пока нет глубоких технических знаний в этой области.

Наша цель – рассказать о нейросетях простым языком и в то же время не упускать важных деталей. Мы уделим особое внимание таким ярким представителям ИИ, как MidJourney, ChatGPT и Claude, и обсудим их сильные и слабые стороны. Также мы заглянем в неожиданные сферы применения нейросетей, от творческой деятельности до медицины, и разберём их возможное будущее.

Книга организована по тематическим главам, каждая из которых посвящена определённому кругу вопросов, связанных с нейросетями. В первой главе мы пройдёмся по истории, ключевым игрокам и базовым принципам работы. Во второй – погрузимся в подробности того, как именно строятся и функционируют популярные сегодня модели MidJourney, ChatGPT и Claude. Третья глава расскажет о самых удивительных и иногда совершенно неожиданных способах применения нейросетей. И, наконец, в четвёртой главе мы обсудим проблемы и перспективы, поговорим об этических вопросах и том, как мы, обычные люди, можем интегрировать нейросети в свою жизнь, не теряя при этом человеческого начала.

Приглашаю вас в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта!

ГЛАВА 1. МИР НЕЙРОСЕТЕЙ

1.1. ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Чтобы лучше понять, что такое нейросети и почему они сейчас в центре внимания научного сообщества и индустрии высоких технологий, полезно проследить историю их появления и развития. Идея создать «мыслящую машину» или хотя бы «машину, способную учиться», появилась намного раньше, чем появились реальные технические возможности для её реализации. Уже в середине XX века, с развитием кибернетики, математики и компьютерных наук, учёные начали выдвигать гипотезы о том, что вычислительные устройства могут моделировать процессы, происходящие в человеческом мозге. Однако в те времена ресурсы для подобных экспериментов были крайне ограничены.

1.1.1. ПЕРВЫЕ ОПЫТЫ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

Перцептрон Фрэнка Розенблатта (1957). Одним из наиболее известных и важных шагов на раннем этапе развития искусственного интеллекта стал перцептрон, разработанный Фрэнком Розенблаттом в 1957 году в лаборатории Корнеллского аэронавтического института. Перцептрон представлял собой простую модель, имитирующую работу одного биологического нейрона – основного «строительного блока» мозга. На теоретическом уровне данная модель позволяла машине «учиться» распознавать простейшие шаблоны. Ключевыми элементами перцептрона были входные сигналы (например, от пикселей изображения), весовые коэффициенты (настраивающиеся в процессе обучения), сумматор и пороговая (активационная) функция, решающая, будет ли выход «1» или «0». Модель могла обучаться путём корректировки весов при сравнении своих ответов с «эталонными».

Логические элементы Маккалока – Питтса. Ещё раньше, в 1940-х годах, Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс разработали математическую модель нейрона, которая позволяла говорить о «логике» работы мозга. В их работах показывалось, что даже простая сеть, состоящая из нескольких «логических» нейронов, способна реализовывать функции булевой логики. Это закладывало идею, что человеческий мозг можно рассматривать как сложную вычислительную машину, и теоретически есть способы её воспроизведения.

Нейрокомпьютеры (1960–1970-е). В 1960–70-х годах предпринимались смелые попытки создать компьютеры с «нейроподобной» архитектурой, используя аппаратные компоненты, повторяющие принципы работы нейронных сетей. Некоторые исследователи разрабатывали специализированные чипы, имитирующие работу нейронов и синапсов, чтобы соединить множество подобных процессоров в крупные системы. Однако вычислительные мощности того времени были слишком ограниченны, а теоретическая база ещё не сформирована достаточно для стабильных результатов.

1.1.2. ЗИМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В 1970–80-е годы интерес к нейросетям заметно угас. Простейшие модели, вроде однослойного перцептрона, не могли распознавать сложные закономерности, а вычислительные мощности оставляли желать лучшего. Это привело к тому, что финансирование исследований сократилось, и этот период назвали «зимой искусственного интеллекта». Проблемы заключались в недостатке аппаратуры, неумении работать с нелинейными задачами и малом количестве качественных данных для обучения.

В то же время научная мысль не замерла полностью. Разрабатывались основы для новых методов обучения и усовершенствованных архитектур. Одним из ключевых моментов стало более глубокое понимание алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation), который впоследствии позволил обучать многослойные перцептроны и более сложные сети.

1.1.3. ВОЗРОЖДЕНИЕ ИНТЕРЕСА И ПРОРЫВЫ

С 2000-х годов наступил качественно новый этап в развитии искусственного интеллекта. Это стало результатом сходящихся факторов:

– Мощные GPU. Первоначально графические процессоры создавались для компьютерной графики и игр, но выяснилось, что архитектура GPU отлично подходит для параллельных вычислений, необходимых при обучении глубоких нейронных сетей. Теперь процесс, который раньше мог занять месяцы, стал возможен за считаные дни или недели.

– Большие данные. Распространение интернета, социальных сетей и мобильных устройств привело к накоплению огромных объёмов информации: тексты, изображения, видео, аудио. Эти данные стали «топливом» для обучения нейросетей.

– Глубокое обучение. Комбинация алгоритма обратного распространения ошибки, значительного увеличения количества слоёв нейронной сети (до десятков или даже сотен), а также наличие большого объёма данных и вычислительных мощностей позволили многослойным сетям распознавать сложные паттерны. Это привело к прорыву в компьютерном зрении, обработке естественного языка и распознавании речи.

Данные успехи кардинально изменили ситуацию в индустрии. Нейросети из «экзотического эксперимента» превратились в реальный инструмент для решения широкого спектра задач: от перевода текстов и распознавания объектов на изображениях до интеллектуальных чат-ботов и генерации новых изображений, аудио и видео.

Исторический контекст дополняют ключевые имена и события: Джон Маккарти, Марвин Минский, Алан Тьюринг, Дартмутская конференция 1956 года, успехи DeepMind с AlphaGo. Все эти вехи иллюстрируют, как путь развития ИИ состоял из всплесков энтузиазма, моментов разочарования и новых открытий, приводящих к нынешнему «золотому веку» нейросетей.

1.2. КЛЮЧЕВЫЕ ИГРОКИ В ИНДУСТРИИ

Сегодня сфера искусственного интеллекта охватывает множество компаний, стартапов и исследовательских проектов. Но можно выделить несколько наиболее ярких платформ и нейросетей, которые получили особенно широкую известность и сформировали общий тренд.

MidJourney. Специализируется на генерации изображений на основе текстовых описаний (промптов). Её используют художники, дизайнеры и люди без художественного образования для быстрого воплощения идей, создания концептов, иллюстраций и тестирования разных стилей.

ChatGPT. Языковая модель от OpenAI, основанная на архитектуре Transformer (семейство GPT). Способна понимать и генерировать тексты на человеческом языке, поддерживать диалог, отвечать на вопросы, придумывать сценарии, помогать в написании кода и статей. Широко применяется в автоматизации рутины, творческом письме и обучении.

Claude. Система ИИ от Anthropic, фокусирующаяся на анализе данных (включая структурированные) и расширенных механизмах безопасности и «этичности» ответов. Стремится предоставлять точные, нейтральные и безопасные ответы, избегая токсичного контента и стремясь работать с большими корпоративными базами данных.

Каждая из этих моделей имеет свою нишу и особенности. MidJourney активно меняет подход к дизайну и цифровому искусству, ChatGPT встраивается в рабочие процессы для упрощения текстовой рутины, а Claude делает акцент на безопасности, прозрачности и аналитике. Помимо этих трёх известны и другие важные разработки, например DALL-E, Stable Diffusion, Google Bard, Microsoft Bing Chat, но в рамках данной книги мы сосредоточимся на «большой тройке», иллюстрируя на их примерах суть современных нейросетей.

Кроме самих алгоритмов и моделей, ключевую роль играет экосистема вокруг них – облачные платформы, наборы данных, фреймворки (PyTorch, TensorFlow), аппаратное обеспечение (GPU, TPU), а также научное и бизнес-сообщество, которое двигает отрасль вперёд.

1.3. КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ

На самом базовом уровне нейросеть – это набор математических функций, соединённых так, чтобы имитировать работу биологических нейронов. Однако за этим кроется огромная технологическая сложность, связанная с архитектурой слоёв, выбором оптимальных функций активации, методами обучения и регуляризации.

Входные данные. Изображения, тексты, аудио или любой другой вид информации переводятся в числовое представление. Картинка может быть матрицей пикселей, текст преобразуется в числовые эмбеддинги, а звук – в спектрограммы или сэмплы.

Слои нейронов. Нейросеть состоит из нескольких (а иногда и десятков, сотен) слоёв искусственных нейронов. Каждый нейрон имеет веса – коэффициенты, по которым умножаются входные данные, а затем складываются. В полносвязных слоях каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя. В свёрточных (CNN) применяются фильтры, которые «скользят» по изображению и выделяют паттерны. В рекуррентных сетях (RNN, LSTM, GRU) обрабатываются последовательные данные, например тексты или временные ряды. Трансформеры (Transformer) работают с механизмом внимания (attention), чтобы «видеть» весь контекст сразу.

Активационные функции. Суммирование и умножение сами по себе не дают возможности обрабатывать нелинейные задачи. Поэтому используются специальные функции вроде ReLU, Sigmoid, Tanh. Они привносят нелинейность, что позволяет сети обнаруживать сложные закономерности.

Обратное распространение ошибки. Обучение сети происходит итеративно. Сначала сеть делает прямой проход (forward pass), выдаёт результат. Затем ошибка между фактическим и ожидаемым результатом вычисляется с помощью функции потерь (Loss Function). Алгоритм оптимизации (SGD, Adam и пр.) по очереди корректирует веса слоёв, чтобы ошибка становилась меньше. Так сеть «учится» предсказывать правильно.

Глубокое обучение. Когда количество слоёв в сети велико, говорят о глубоком обучении (Deep Learning). Благодаря росту вычислительной мощности (GPU, облачные кластеры) и объёму доступных данных (Big Data) глубокие сети могут обучаться на миллионах и миллиардах образцов, достигая результатов, ранее считавшихся недостижимыми.

В качестве примера можно привести задачу классификации изображений «кот vs. собака». Сеть получает на вход пиксели, несколько свёрточных слоёв выделяют контуры, уши, нос, форму морды, далее идут полносвязные слои, и в конце – выходной слой с вероятностями (например, 0.7 кот, 0.3 собака). По мере обучения сеть всё лучше распознаёт визуальные признаки, уменьшая ошибку.