Для обработки текста, например в переводе предложений, трансформер использует блоки Encoder и Decoder с механизмом внимания, который определяет, какие слова в исходном предложении наиболее важны для текущего шага перевода. Это позволяет модели формировать контекст более гибко, чем классические рекуррентные сети.
В сфере генерации изображений нейросети могут превращать случайный шум в осмысленные картинки (GAN, диффузионные модели), а в случае MidJourney – ориентируются на текстовый запрос, чтобы пошагово «дорисовывать» и уточнять изображение.
Под капотом современных архитектур содержится множество инструментов для стабилизации и улучшения обучения: оптимизаторы (Adam, RMSProp), регуляризация (Dropout, Weight Decay, Data Augmentation), нормализации (Batch Norm, Layer Norm), различные трюки с инициализацией весов. Всё это позволяет сети искать глобально лучший набор параметров.
Благодаря такому механизму и колоссальным объёмам данных мы пришли к эпохе, когда нейросети могут синтезировать речь, генерировать реалистичные изображения, помогать врачам диагностировать болезни, управлять беспилотными автомобилями, переводить тексты на десятки языков и решать бесчисленное множество других задач.
1.1. ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (РАСШИРЕННЫЕ ДЕТАЛИ)
В истории искусственного интеллекта можно выделить ряд примечательных фигур и событий. Алан Тьюринг в своей статье «Computing Machinery and Intelligence» (1950) задавал вопрос «Может ли машина мыслить?» и предложил тест Тьюринга. На Дартмутской конференции 1956 года группа учёных во главе с Джоном Маккарти ввела термин «искусственный интеллект», испытывая оптимистичные надежды, что уже через 10–20 лет компьютер сравняется с человеческим разумом. Однако возникшие технические и теоретические сложности привели к первой «зиме ИИ».
Ситуация начала меняться с появлением более мощных компьютеров, алгоритмов вроде обратного распространения ошибки и теории глубоких многослойных сетей. К середине 2000-х стали появляться первые успешные примеры применения нейросетей в коммерции: от рекомендаций товаров и персонализированной рекламы до систем компьютерного зрения, умеющих находить людей на фотографиях. Знаковым событием стала победа системы AlphaGo над чемпионом мира по го Ли Седолем в 2016 году: это показало, что даже такая сложноформализуемая игра стала подвластна алгоритму, основанному на глубоком обучении и методах поиска по дереву.
1.2. КЛЮЧЕВЫЕ ИГРОКИ В ИНДУСТРИИ (ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ КЕЙСЫ)
В мире крупные IT-компании вроде Google, Facebook (Meta), Microsoft, Amazon активно вкладываются в исследования ИИ. Например, Google приобрела DeepMind, Microsoft поддерживает OpenAI, Facebook развивает PyTorch и собственные модели. В результате возникают экосистемы, в рамках которых учёные, разработчики и бизнес вместе двигают отрасль.
MidJourney проложила путь к быстрому созданию иллюстраций и концептов. Художники используют её как инструмент для генерации черновиков, которые потом дорабатывают вручную. Маркетологи могут мгновенно получать идеи рекламных баннеров, а дизайнеры – эскизы для новых проектов.
ChatGPT стал своеобразным феноменом благодаря способности вести диалог практически на любую тему, писать тексты и помогать с генерацией идей. Многие компании замечают, что сотрудники встраивают ChatGPT в свой ежедневный процесс – будь то помощь в составлении писем, генерации кода, мозговой штурм или формирование обзоров по заданной теме.
