Ниже хочу немного рассказать про уже упомянутый популярный нейросетевой чат-бот ChatGPT, предназначенный для выполнения широчайшего спектра задач, и подобные ему нейросетевые решения.
ChatGPT (GPT здесь – сокращение английского Generative Pre-trained Transformer, что переводится как генеративный предварительно обученный трансформер) создан в виде чат-бота с искусственным интеллектом. Основой этой нейросети стал алгоритм «Трансформер», разработанный специалистами Google Brain (исследовательский проект корпорации Google) в 2017 году.
Этот алгоритм изначально был предназначен для упрощённой обработки последовательностей (в отличие от более сложных нейросетевых алгоритмов), таких как текст на естественном языке, а также для решения таких задач, как машинный перевод и автоматическое реферирование, то есть для создания кратких версий исходных текстов. Говоря совсем просто, алгоритм «Трансформер» может «предсказать» по первым словам вводимого текста то, что у него хочет спросить пользователь, и предложить наиболее вероятный ответ, написав его всякий раз уникально, используя заложенные в него возможности и перевода, и реферирования.
Вопреки распространённому мнению, ChatGPT и подобные ему нейросетевые алгоритмы ничего не создают в истинном значении этого слова. Этот алгоритм, грубо говоря, «великий компилятор». Он обучен на основании сотен тысяч и миллионов образцов, видов и вариантов примеров и создаёт для пользователя ответ на поставленную перед алгоритмом задачу, всякий раз делает новую сборку, которая новой выглядит только для нас. Точно так же работают и многие другие «прямолинейные» нейросети.
Варианты использования этого алгоритма достаточно широки, так как это всё же не «усложнённый Т9», как его часто называют специалисты. Алгоритм способен работать не только с человеческими языками (настоящими и вымышленными), но и с языками программирования. В последних версиях ChatGPT алгоритм «Трансформер» уже научился очень неплохо структурировать данные – составлять пользовательские календари, расписания, таблицы, каталоги, заходить для поисков ответов в интернет и многое другое. Также «Трансформер» уже неплох в том, что касается вариативности – он способен предложить огромное количество различных ответов на один и тот же вопрос. Например, если попросить его придумать несколько вариантов названия чего-либо. GPT-чат-бот становится идеальным исполнителем и в качестве рерайтера текстов, выдавая максимальное количество уникальных текстов-пересказов одного конкретного исходного материала.
Так что же, в целом, даёт нам возрастающая доступность и широкое распространение нейросетевых сервисов?
Глава 3. Программы можешь не писать, но юзером ты быть обязан
Современные нейросети выводят на новый, более доступный уровень взаимодействия человека и цифровых систем. Эти алгоритмы значительно упрощают (даже по сравнению с тем, что было пару лет назад) для несравнимо более широкой аудитории огромную массу сложных задач.
Новые средства, применяемые в различных сферах жизнедеятельности – от написания программного кода до обработки изображений, помогают человеку ускорить повторяющиеся рутинные процессы, облегчая всю сферу производства продуктов, в которых можно задействовать нейросетевые алгоритмы. А вот направления разработки, фундаментальные решения – от построения композиции в творческом или техническом продукте до создания новых идей – всё это остаётся прерогативой человека.
