«Искусственный интеллект нужен человеку» – сообщил нам искусственный интеллект

Популярная механикаHi-Tech

Сила слова

«Искусственный интеллект нужен человеку, чтобы делать полезную для всех работу, не требующую специального образования, – сообщил нам искусственный интеллект ruGPT-3: это всегда были низкооплачиваемые работы на заводах, заводах-лабораториях, а теперь они идут в сфере услуг – таких, как дизайн, работа с электронной почтой» – высказывания нейросети не всегда последовательны и ясны, но уже не слишком отличаются от обычной речи. Мы даже сохранили «авторскую» пунктуацию.

Написание новых текстов, определение смысла фраз, автоматическое создание эссе на заданную тему – ИИ уже вплотную подобрался к областям, которые всегда считались прерогативой человека.

Произошло это буквально на наших глазах. В 2020–2021 годах нейросети стали по-настоящему огромными – например, GPT-3 компании OpenAI, одна из самых больших в мире, насчитывает 175 млрд параметров, а ее обучение английскому языку потребовало 1000 петафлопс-дней.

Все эти ресурсы израсходованы не впустую: нейросеть продемонстрировала способности к написанию длинных осмысленных текстов, программного кода и писем, к созданию элементов сайтов и веб-дизайну. Такой качественный рывок оказался возможным благодаря не только огромным вычислительным мощностям, но и концепции, которая называется...

...Предобучение

Основная задача машинного обучения – моделирование явлений физического мира, включая человеческие интеллектуальные способности: язык, логику, зрение и т.д. Чтобы обучить этому нейросеть, ей необходимо предоставить множество данных, в которых эти явления отслеживаются. По-настоящему сложные задачи, такие как целеполагание или принятие решений, требуют информации из самых разных источников и в самых разных форматах.

Фундаментальные модели – большие нейросетевые архитектуры, готовые для переиспользования на разных задачах. Это понятие появилось совсем недавно, в опубликованном в 2021 году отчете Стэнфордского института человекоцентрического ИИ (HAI).

Авторы доклада выделили три стадии развития методов подготовки нейросетей: машинное обучение, глубокое обучение и фундаментальные модели. Сегодня большинство систем ИИ основаны на машинном обучении, такие модели готовятся на базе информации о прошлом и используются для предсказания будущего.

Расцвет подобных технологий датируется еще 1980-ми – именно тогда получили распространение системы, которые сами находят закономерности в исходных данных. Примерно к 2010 году стали популярными методы глубокого обучения. Повышение мощности и снижение стоимости вычислений позволило нейросетям оперировать большими объемами информации, тренироваться на необработанных входных данных и выделять в них высокоуровневые признаки – скажем, распознавать объекты на картинке.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Мастер мира Мастер мира

VR-концерт в соборе Нотр-Дам де Пари, восстановленном в виртуальной реальности

Популярная механика
Поднимите нам эко! Поднимите нам эко!

Петербургские бренды косметики наводят мосты с поставщиками натурпродуктов

Собака.ru
Винтокрыл против конвертоплана Винтокрыл против конвертоплана

«Вертолет» не самый подходящий термин для описания этих воздушных монстров

Популярная механика
Четыре лика империи Четыре лика империи

Как землетрясение повлияло на нынешний облик малых городов Италии

Вокруг света
Ускользающие инопланетяне Ускользающие инопланетяне

Новая шкала инопланетных цивилизаций

Популярная механика
Не только борщ: какие качества действительно пригодятся тебе в семье и работе Не только борщ: какие качества действительно пригодятся тебе в семье и работе

Как одновременно быть женой, мамой и востребованным профессионалом?

Лиза
Силой мысли, или что обещает нам Илон Маск Силой мысли, или что обещает нам Илон Маск

Чего же Маск хотел в сфере нейроинтерфейсов, что сделал и что сможет сделать

Популярная механика
Вкусная осень Вкусная осень

В топе самых полезных осенних фруктов – гранат, хурма и грейпфрут!

Добрые советы
Виртуальный секс Виртуальный секс

«Популярная механика» протестировала первую в мире виртуальную любовницу

Популярная механика
Что недоговаривают производители умных телевизоров: учимся читать между строк Что недоговаривают производители умных телевизоров: учимся читать между строк

Что нужно учесть при покупке Смарт-ТВ

CHIP
Наука побеждать Наука побеждать

Краткое введение в историю и биомеханику смешанных единоборств

Популярная механика
Древнейшего хищного динозавра Великобритании назвали в честь отца короля Артура Древнейшего хищного динозавра Великобритании назвали в честь отца короля Артура

Палеонтологи описали новый род и вид теропод из верхнетриасовых отложений Уэльса

N+1
Карбон звучащий Карбон звучащий

Из карбона теперь делают музыкальные инструменты

Популярная механика
Как отучить себя перерабатывать Как отучить себя перерабатывать

Советы для хронических трудоголиков

GQ
«Глаза» для беспилотников «Глаза» для беспилотников

Автомобили с круглой нашлепкой на крыше сегодня на дорогах уже не редкость

Популярная механика
Голос, космос и различные странности. Что все-таки нас объединяет? Голос, космос и различные странности. Что все-таки нас объединяет?

Журналист Сююмбике Давлет-Кильдеева — о громком молчании

РБК
Водородный разворот Водородный разворот

Как устроена водородная энергетика и чем «водоробус» лучше электробуса

Популярная механика
«Важно найти золотую середину между изменчивостью и стабильностью нормативной базы» «Важно найти золотую середину между изменчивостью и стабильностью нормативной базы»

Главные проблемы нормативного регулирования в строительстве

Наука
Автобудущее Автобудущее

Мы находимся на пороге одних из самых быстрых перемен в работе транспорта

Популярная механика
Боевые искусства Боевые искусства

Уровень красоты в Москве нулевых зашкаливал

Tatler
Кодекс поведения робота Кодекс поведения робота

В чем заключаются ключевые проблемы взаимодействия человека и ИИ

Популярная механика
«Ходит сон по дворам…» «Ходит сон по дворам…»

Заметки к раздумью о мире сновидений русской литературы

Наука и жизнь
Твой персональный код Твой персональный код

Какими бывают тесты ДНК

Популярная механика
Герои всегда идут в обход Герои всегда идут в обход

Истории из жизни «Большой Перемены»: как ребятам помогают педагоги и кураторы?

ПУСК
Космическая эра Бенедикта Редгроува Космическая эра Бенедикта Редгроува

Проект этого фотографа приурочен к 50-летию высадки человека на Луну

Популярная механика
Кэти Перри, Райан Гослинг и другие: кто любит вязание и почему Кэти Перри, Райан Гослинг и другие: кто любит вязание и почему

Знаменитости, которые любят вязать

РБК
Олимпийский код Олимпийский код

Спортивное программирование – спорт высоких достижений

Популярная механика
«Советский Союз часто называют “империей наоборот”» «Советский Союз часто называют “империей наоборот”»

Нельзя говорить, что Советский Союз был «тюрьмой народов» и поэтому развалился

Эксперт
5 невероятных проектов для борьбы с потеплением 5 невероятных проектов для борьбы с потеплением

Как люди собираются противостоять глобальному потеплению

Популярная механика
Марк Цукерберг Марк Цукерберг

Правила жизни создателя Facebook Марка Цукерберга

Esquire
Открыть в приложении