История нейронных сетей

Если вы следили за этой серией, вы видели, как нейронные сети делают удивительные вещи. Мы наблюдали, как небольшая сеть учится складывать числа — просто, но впечатляюще. Но когда мы смотрим на сегодняшний ИИ, такой как ChatGPT или Midjourney, этот простой демонстрационный пример кажется детской игрой. ИИ кажется повсюду, трансформируя отрасли за одну ночь.

Но вот в чем дело: ИИ не нов. Основная идея нейронных сетей существует уже почти 80 лет. Так почему же она вдруг стала популярной?

Чтобы ответить на это, давайте совершим короткое путешествие во времени — исследуя взлеты и падения нейронных сетей, прорывы, которые вернули их к жизни, и почему будущее выглядит еще более захватывающе.

Искра: 1940-е–1950-е

В 1943 году два амбициозных исследователя, Уоррен МаКаллох и Уолтер Питтс, сделали простое, но революционное предложение. Вдохновленные человеческим мозгом, они создали математическую модель нейрона. Это был маленький шаг, но критически важный первый шаг к искусственному интеллекту.

Затем в 1958 году Фрэнк Розенблатт продвинул это дальше и создал «Перцептрон». Газеты взорвались, предсказывая, что машины вскоре будут ходить, говорить и даже думать. Это было захватывающе, но не реалистично — по крайней мере, пока.

Приходит зима: 1960-е–1970-е

В 1969 году мечта натолкнулась на стену. Исследователи MIT Марвин Мински и Сеймур Паперт опубликовали свою книгу, Перцептроны, разоблачающую фундаментальные ограничения ранних нейронных сетей. Внезапно ажиотаж исчез. Финансирование иссякло. Нейронные сети вошли в то, что мы сейчас называем «зимой ИИ», долгий период молчания и скептицизма.

Надежда возвращается — но тихо: 1980-е

В 1986 году нейронные сети тихо вернулись. Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс популяризировали важную идею, называемую обратным распространением. Это позволило нейронным сетям изучать более сложные паттерны, настраивая свои внутренние соединения. Но все еще была проблема: у нас не было достаточно вычислительной мощности или данных, чтобы по-настоящему использовать этот потенциал.

Долгое время нейронные сети оставались в основном академическими. Исследователи верили в них, но бизнес не был убежден.

Все меняется: 2012

Затем пришел конкурс ImageNet 2012 года. Джеффри Хинтон и его команда представили «AlexNet», глубокую нейронную сеть, обученную на GPU — типе аппаратного обеспечения, изначально предназначенном для графически насыщенных игр. AlexNet не просто победил; он разорвал конкуренцию. Внезапно нейронные сети доказали свою ценность.

Это событие ознаменовало начало революции глубокого обучения. Нейронные сети вернулись с размахом и с тех пор не останавливались.

Почему ИИ развивается так быстро сейчас?

Идеи, лежащие в основе современного ИИ, существуют уже десятилетия. Тем не менее, взрыв ИИ, который мы наблюдаем сейчас, кажется внезапным. Почему? Ответ заключается в двух критических революциях:

Революция трансформеров (2017): Внимание меняет все

До 2017 года большинство нейронных сетей строились на архитектурах, известных как RNN или LSTM. Они могли обрабатывать язык, но испытывали трудности с комплексностью и длинными последовательностями.

Затем исследователи Google выпустили статью под названием «Внимание — это все, что вам нужно», представив архитектуру трансформеров. Трансформеры изменили всю игру:

• Механизм внимания: Трансформеры могли сосредотачиваться на важных частях входных данных, лучше понимая контекст, чем когда-либо прежде.
• Параллельные вычисления: Трансформеры могли обучаться быстрее и эффективнее на огромных наборах данных.
• Потенциал масштабирования: Трансформеры отлично масштабировались. Чем больше данных и вычислительной мощности вы им предоставляли, тем умнее они становились.

Трансформеры привели к созданию таких моделей, как BERT (для понимания языка) и GPT-2, GPT-3 и GPT-4 (для его генерации). Эти модели могли писать эссе, генерировать код и вести беседы на уровне, близком к человеческому.

Короче говоря, трансформеры стали недостающим элементом, который разблокировал потенциал ИИ, переведя его из «интересных экспериментов» в «практическую революцию».

Взрыв аппаратного обеспечения: GPU, TPU и суперкомпьютеры ИИ

Вторая огромная причина внезапного роста ИИ: аппаратное обеспечение. Нейронные сети требуют огромной вычислительной мощности. На протяжении десятилетий доступные CPU просто не могли справиться. Затем исследователи обнаружили, что GPU, чипы, изначально предназначенные для графики, идеально подходят для математических вычислений нейронных сетей. GPU могли выполнять тысячи операций одновременно — именно то, что нужно нейронным сетям.

Это осознание стало толчком к аппаратной революции:

• NVIDIA GPUs: GPU эволюционировали от игровых чипов до специализированных мощностей для ИИ. GPU A100 и H100 от NVIDIA могли обучать огромные нейронные сети, которые ранее считались невозможными.
• TPU от Google: Google представил специальные «Tensor Processing Units», оптимизированные исключительно для нейронных сетей. Эти чипы сделали обучение огромных моделей, таких как BERT и GPT-4, гораздо более практичным.
• Кластеры ИИ и облачные платформы: Сегодня обучение большим нейронным сетям включает тысячи GPU, работающих в унисон, соединенных сверхбыстрыми сетями. Компании, такие как OpenAI, Google и Meta, строят целые дата-центры для обучения своих моделей. Облачные платформы (AWS, Azure, GCP) демократизировали доступ, позволяя стартапам обучать мощные модели без огромных первоначальных инвестиций.

С этим взрывным ростом аппаратного обеспечения исследователи наконец получили ресурсы, чтобы соответствовать своим амбициям. Нейронные сети могли достичь своего полного потенциала — и начался бум ИИ.

Что дальше? Будущее ИИ выглядит невероятно

Смотря в будущее, очевидно, что мы находимся в начале, а не в конце. Итак, чего мы можем ожидать в ближайшие годы?

ИИ станет мультимодальным (не только текстом!)

ИИ уже выходит за пределы текста в изображения, аудио и видео. Скоро вы не просто будете общаться с ИИ — вы попросите его проанализировать фотографии, подвести итоги видео или создать слайды. Модели, такие как GPT-4 с возможностями зрения и Gemini, являются ранними примерами ИИ, который понимает мир так, как это делают люди.

ИИ повсюду (везде, что вы используете)

Сегодня вы открываете приложения и «используете ИИ». Скоро ИИ будет незаметным — встроенным в приложения и устройства, которые вы используете каждый день. Microsoft Office, Google Docs, Adobe Photoshop, ваши редакторы кода, электронные таблицы и даже почтовые приложения — ИИ тихо улучшит продуктивность и креативность за кулисами, становясь невидимым, но постоянным спутником.

ИИ на вашем устройстве (интернет не нужен)

Сейчас ИИ обычно живет на огромных серверах. Но скоро, благодаря меньшим, более умным нейронным сетям и мощным чипам для смартфонов, ИИ будет работать локально на вашем телефоне, ноутбуке или VR-гарнитуре. Представьте, что у вас есть ИИ-помощник, который знает вас лично, работает в оффлайн-режиме, защищает вашу конфиденциальность и настраивается под ваши привычки и предпочтения.

ИИ-агенты: следующий уровень автоматизации

Скоро ИИ будет автоматизировать не только задачи, но и целые рабочие процессы. ИИ-помощники будут планировать ваши встречи, отвечать на рутинные электронные письма, писать полные отчеты или даже вести переговоры от вашего имени. Дело уже не только в генерации текста — речь идет о делегировании задач и доверии ИИ справляться со сложными работами.

Этические проблемы и человеческие выборы

По мере того как ИИ становится все более мощным, возникают критические вопросы: Как мы можем гарантировать, что ИИ останется безопасным и полезным? Как мы можем решить проблемы предвзятости, дезинформации и конфиденциальности? Сколько контроля мы должны предоставить ИИ, и кто принимает решения?

В следующем десятилетии человечество будет глубоко бороться с этими этическими вопросами, подталкивая общество и законодателей к важным дебатам о роли технологий в нашей жизни.

Заключительная мысль: Революция ИИ только начинается

Нейронные сети не новы. Они здесь, тихо ожидая, терпеливо совершенствуясь. Только сейчас все сошлось: идеи, данные, аппаратное обеспечение и практическое применение.

Мы не наблюдаем за концом пути ИИ — мы становимся свидетелями его захватывающего начала. Насколько мощным кажется сегодняшний ИИ, следующее десятилетие обещает еще большие изменения, прорывы и возможности.

И самая захватывающая часть? Все только начинается.