Восхождение мощных генеративных систем искусственного интеллекта: Развитие технологий, лежащих в основе ChatGPT

В последние годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) захватил мир, а такие системы, как ChatGPT компании OpenAI, попали в заголовки газет благодаря своей удивительной способности создавать текст, практически неотличимый от человеческого.

Но что же такое генеративный ИИ и что отличает его от других типов ИИ?

Традиционно, когда люди говорили об искусственном интеллекте, они имели в виду модели машинного обучения, которые могли делать прогнозы на основе имеющихся данных. Эти модели обучались на огромном количестве примеров, чтобы предсказать такие результаты, как выявление опухолей на рентгеновских снимках или определение вероятности невозврата кредита.

Генеративный ИИ, напротив, выходит за рамки прогнозирования и ориентирован на создание новых данных. Это модель машинного обучения, которая учится генерировать объекты, похожие на обучающие данные. Вместо того чтобы предсказывать результат, генеративный ИИ создает новый и оригинальный контент.

Иногда различие между генеративным и другими видами ИИ может быть нечетким. На самом деле в обоих случаях могут использоваться одни и те же алгоритмы. Филлип Изола, доцент кафедры электротехники и информатики Массачусетского технологического института, поясняет: "Когда речь идет о механизмах, лежащих в основе генеративного и других видов ИИ, различия могут быть несколько размытыми. Зачастую одни и те же алгоритмы могут использоваться и там, и там".

Несмотря на то, что выпуск ChatGPT и подобных систем вызвал большой резонанс, сама технология не является абсолютно новой. Генеративный ИИ опирается на десятилетия исследований и вычислительных достижений.Ранним примером генеративного ИИ является цепь Маркова — простейшая модель, представленная русским математиком Андреем Марковым в 1906 году. Марковские модели давно используются в машинном обучении для решения таких задач, как предсказание следующего слова. Однако эти модели имеют ограничения в генерации связного и реалистичного текста из-за неспособности учитывать удаленный контекст.

Томми Яаккола (Tommi Jaakkola), профессор электротехники и вычислительной техники Массачусетского технологического института, поясняет: "Мы генерировали текст еще до начала прошлого десятилетия, но основное различие здесь заключается в сложности объектов, которые мы можем генерировать, и масштабах, в которых мы можем обучать эти модели".

ChatGPT и аналогичные системы генеративного ИИ расширили границы возможного в плане создания высококачественного текста. Используя огромные объемы обучающих данных и сложные нейронные сети, эти модели способны создавать текст, удивительно похожий на человеческий.

Эксперты считают, что будущее генеративного ИИ весьма многообещающе. По мере развития технологии она способна совершить революцию в различных отраслях — от создания контента до виртуальных помощников и обслуживания клиентов.

По словам Изолы, "генеративный ИИ открывает новые возможности для творчества и инноваций. Он позволяет нам генерировать новые идеи, произведения искусства и даже целые повествования. Потенциальные возможности применения огромны".

Яаккола добавляет: "Генеративный ИИ прошел долгий путь, но еще многое предстоит изучить. По мере того как мы продолжаем повышать сложность и масштаб этих моделей, мы можем ожидать еще более впечатляющих результатов в будущем".