Как работает генеративный ИИ?

Генеративный искусственный интеллект использует усовершенствованные методики машинного обучения, чтобы анализировать большие наборы данных и создавать новый контент, опираясь на контекст, стиль, структуру и тональность исходных данных. При создании контента модель ИИ анализирует закономерности и шаблоны в данных, чтобы создавать выходные данные, которые зачастую неотличимы от контента, созданного человеком. Это может быть текст, изображения, программный код и даже музыка.

Начальным этапом в истории развития генеративного ИИ можно считать создание первых чат-ботов: они представляли собой системы на основе правил с ограниченными возможностями ведения бесед. Такие решения можно считать первыми попытками реализации диалогового ИИ, поскольку основной задачей таких решений было ведение диалога с пользователями, особенно в роли службы поддержки клиентов или виртуальных помощников.

По мере роста вычислительной мощности и повышения доступности данных появлялись более сложные модели. Выпуск модели ChatGPT корпорацией OpenAI можно считать важным достижением в сфере обработки естественного языка: эта модель продемонстрировала способность вести естественный диалог с учетом контекста. Дальнейшие усовершенствования нейросетей улучшили способность моделей понимать языковые данные, благодаря чему взаимодействие с моделями стало еще более естественным и удобным.

С тех пор генеративный ИИ получил широкое распространения во множестве отраслей и дал возможность организациям по-новому подходить к решению проблем и творческих задач. Генеративный ИИ помогает писать сценарии, создавать оформление и сочинять музыку. При этом создается индивидуально подобранное содержимое, адаптированное к конкретной аудитории в соответствии с ее потребностями. Генеративный ИИ может прогнозировать взаимное влияние лекарств и создавать сводки полученных данных в виде отчетов. Он даже может предоставлять поддержку, если вам нужна помощь. Генеративный ИИ расширяет творческие возможности, упрощает процессы, повышает производительность работы и меняет принципы нашего взаимодействия с технологиями и друг с другом. 

Генеративный ИИ создан на основе нейросетей. Это вычислительные модели, структура и принцип работы которых напоминают устройство и принцип работы человеческого мозга. Такие сети состоят из множества уровней взаимосвязанных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию. Каждый уровень выполняет определенную роль в обработке информации.

Первый уровень — входной. Он получает необработанные данные, которые затем преобразуются по мере перемещения между уровнями, что приводит к получению выходных данных на последнем уровне. Такая иерархическая структура дает возможность нейросетям изучать сложные шаблоны, закономерности и взаимосвязи в данных, причем на более глубоких уровнях часто выявляются более абстрактные закономерности. Таким же образом человеческий мозг обрабатывает сведения, поступающие от органов чувств.

Большое значение имеют параметры (или веса) на этих уровнях, они определяют, каким образом преобразуются входные данные. Например, модель GPT-3.5 с 175 млрд параметров демонстрирует превосходную способность обучаться и создавать высококачественный текст, поскольку каждый параметр улучшает способность модели распознавать нюансы языка и контекста. Благодаря этому выходные данные модели получаются более связными и релевантными для заданного контекста.

Модели генеративного ИИ необходимо обучать на данных. Для этого нейросети обрабатывают крупные наборы данных, при этом модель учится распознавать шаблоны и закономерности. Процесс обучения бывает контролируемым и неконтролируемым. При контролируемом обучении модели предоставляются маркированные данные, благодаря чему модель может изучать определенные выходные данные для заданных входных данных. При неконтролируемом обучении модель изучает данные без явно указанных меток и самостоятельно идентифицирует структуры или группировки данных.

При обучении модель последовательно учится улучшать свои прогнозы и развивает способность выдавать связные и релевантные выходные данные. Для этого применяется процесс, который называется обратным распространением: модель создает прогнозы на основе входных данных, сравнивает выходные данные с фактическими результатами, затем вычисляет ошибки и потери. Такой цикл обратной связи дает возможность сети корректировать свои параметры и постепенно улучшать способность создания точного и связного контента.

При обработке языка генеративный ИИ разделяет текст на небольшие сегменты, которыми удобно управлять, так называемые маркеры. В зависимости от устройства модели каждый маркер может соответствовать слову, части слова или даже отдельному символу. Благодаря этому модель может эффективнее обрабатывать разнообразные словари и лингвистические варианты. Используя обработку маркеров, модель лучше понимает взаимосвязь между словами и создает более точные выходные данные. Улучшается способность модели создавать связные предложения и сохранять контекст в более объемных фрагментах текста. Благодаря этому повышается производительность модели при создании текстов и ведении бесед.

Генеративный ИИ широко применяется в самых разных областях и отраслях. Вот некоторые интересные примеры:

• Создание текста, похожего на созданный человеком. Модели генеративного ИИ, включая серию GPT, могут создавать статьи, истории и публикации для социальных сетей. Такие модели упрощают создание контента и маркетинговую деятельность. Кроме того, такие модели могут поддерживать работу чат-ботов, ведущих естественный диалог и предоставляющих поддержку клиентов. Модели также могут создавать сводки длинных документов и создавать фрагменты программного кода для разработчиков, чтобы повышать производительность их работы.
  
  
• Создание изображений. Модели, такие как DALL-E, могут создавать уникальные изображения, получая текстовые запросы. Это дает пользователям возможность создавать изображения или дизайн с учетом определенных принципов и стиля. Такие возможности востребованы в сфере художественного руководства, оформления продуктов и визуального дизайна в играх.
  
  
• Создание звука. Инструменты, такие как MuseNet корпорации OpenAI, могут создавать оригинальную музыку в различных жанрах, чтобы помогать музыкантам сочинять новые композиции, звуковые дорожки и мелодии для фильмов. Кроме того, модели ИИ могут создавать реалистичное голосовое сопровождение и синтезировать речь для использования в аудиокнигах и видеоиграх, а также для виртуальных помощников.
  
  
• Создание видео. Генеративный ИИ может помогать при создании видео путем рекомендации тех или иных правок, вставки переходов или даже создания нового материала. Все это помогает быстрее выпускать видеоконтент. Модели ИИ, такие как Synthesia, могут создавать синтетические видеоролики с реалистичными аватарами, которые проводят презентации или излагают содержимое. Эти возможности можно использовать, чтобы упрощать работу в сфере образования и маркетинга.

Решениям генеративного ИИ свойственны определенные проблемы и ограничения, включая следующие.

• Требования к ресурсам. Для работы моделей генеративного ИИ требуются значительные вычислительные мощности и огромный объем электроэнергии, поэтому обучение таких моделей — дорогостоящий и вредный для окружающей среды процесс.
  
  
• Отсутствие прозрачности. Внутренние процессы и алгоритмы принятия решений моделями не являются прозрачными, поэтому трудно понять, каким образом были получены выходные данные. Это, в свою очередь, не позволяет возлагать на ИИ ответственность.
  
  
• Сложность творчества. Контент, созданный искусственным интеллектом, как правило, является результатом обработки закономерностей, а не создания чего-то действительно нового, поэтому генеративному ИИ до сих пор не удается овладеть волшебством человеческого творчества во всем его многообразии и сложности.
  
  
• Галлюцинации. Модели генеративного ИИ могут выдавать информацию, которая кажется правдоподобной, но на самом деле является ложной, что может приводить к дезинформации. Из-за это возникает серьезный риск для критически важных областей деятельности, таких как журналистика, Здраво­охранение и образование.
  
  
• Предвзятость. Используемые для обучения данные могут быть необъективными и предвзятыми, вследствие чего выходные данные также могут опираться на стереотипы, что приводит к дальнейшей маргинализации определенных социальных групп.
  
  
• Вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью. Этические проблемы, связанные авторскими правами, правами собственности и ответственностью являются постоянным предметом споров в сфере ИИ. Это однозначно указывает на необходимость внедрения методик и платформответственного применения ИИ.
  
  
• Возможность злоупотреблений. Генеративный ИИ может создавать вводящий в заблуждение контент и глубинные фейки, поэтому генеративный ИИ может быть использован во вредоносных целях, например для пропаганды или мошенничества.

По мере развития разработок модели генеративного ИИ станут более совершенными и более ответственными. Это может привести к тому, что контент будет становится более релевантным для контекста, а галлюцинаций и дезинформации станет меньше. Кроме того, исследователи проводят эксперименты с улучшенными методами обучения, например с усиленным изучением отзывов человека. Это может привести к получению более точных выходных данных и к решению проблемы предвзятости.

Ожидается, что генеративный ИИ откроет путь для множества инноваций в разных областях. Например, в здравоохранении ИИ создает индивидуальные планы лечения, адаптированные к профилям каждого пациента, за счет чего повышается качество медицинского ухода. В образовании преподаватели используют ИИ для корректировки учетной программы в соответствии с сильными и слабыми сторонами учащихся. В творческих отраслях ИИ уже преобразует методики работы дизайнеров, разработчиков, копирайтеров и авторов сценариев. Тем не менее, эти усовершенствования сопровождаются определенными общественными проблемами. В связи с изменениями на рынке труда и вопросами относительно собственности растет востребованность более четких правовых структур, регулирующих роль ИИ в человеческой жизни.

Искусственный интеллект постоянно развивается и совершенствуется, поэтому исследователи и специалисты в этой области должны стремиться к снижению риска и к тому, чтобы все новые решения были на благо общества. Для этого следует вести постоянный диалог с заинтересованными сторонами. Если удастся добиться баланса между инновациями и соблюдением принципов этики, искусственный интеллект действительно поможет повысить эффективность работы во множестве областей.