Новая GPT-4 блестяще сдала несколько экзаменов, предназначенных для людей

ForbesHi-Tech

Сдал экзамен на юриста: чего ждать от искусственного интеллекта GPT-4

Новая нейронная сеть GPT-4 блестяще сдала несколько экзаменов, предназначенных для людей. Некоторые комментаторы поспешили заявить, что ее интеллект не уступает человеческому. На самом деле все не так просто, но впечатляющие успехи GPT-4 создают новые возможности и риски, считает научный обозреватель Forbes Анатолий Глянцев

Анатолий Глянцев

Фото Reuters

Исследовательская группа OpenAI («открытый искусственный интеллект»), известная нейронными сетями серии GPT, представила новинку: систему GPT-4. По многим показателям она значительно обошла свою предшественницу GPT-3.5 и вообще любую другую нейросеть. Например, GPT-4 успешно сдала несколько профессиональных экзаменов, так что ее тут же стали сравнивать с человеком. О создании полноценного искусственного разума речь пока не идет, но, по мнению некоторых экспертов, он уже не за горами.

Подражание мозгу

Мозг учится и запоминает, усиливая или ослабляя связи между нейронами. Искусственные нейронные сети используют тот же принцип. Правда, на этом сходство обычно и заканчивается, так что коммерческая нейросеть похожа на мозг не больше, чем самолет на птицу.

Опуская детали, обучение простейшей нейросети можно описать так. Нейроны голосуют за те или иные решения (например, котик изображен на картинке или нет). Потом ответ, принятый большинством голосов, сравнивается с правильным. Нейронам, проголосовавшим правильно, при следующем голосовании придается больший вес, а допустившим ошибку — меньший. Десяти тысяч обучающих прогонов (меньше секунды работы ноутбука) обычно хватает, чтобы сеть из 16 нейронов научилась распознавать, скажем, изображение цифры «5» среди других цифр с точностью 70-80%.

Коммерческие нейросети, конечно, устроены куда сложнее. Нейроны в них образуют множество слоев, сигнал между которыми может передаваться в разных направлениях. Разные сети отличаются архитектурой: числом нейронов и нейронных слоев, путями распространения сигнала и так далее. Алгоритмы обучения тоже бывают разными и куда более изощренными, чем описанный выше. Часто система состоит из нескольких нейронных сетей, решающих разные задачи. Иногда их даже заставляют проверять друг друга: например, одна сеть рисует картинки, а другая ищет в них изъяны.

Трансформеры на баррикадах

Первые нейросети появились в 1960-х и были в буквальном смысле теплыми ламповыми. Их нейроны были устройствами на основе радиоламп. Сегодня нейронные сети — это в основном программы, и нейроны в них — математическая абстракция.

История нейросетей знала взлеты и падения. Первый ажиотаж сменился скепсисом, когда стало ясно, что мозг из радиоламп не построишь. Но в XXI веке эта технология испытала невиданный подъем. Голосовые помощники, автоматические переводчики, современные поисковые системы и многое другое были бы невозможны без нейронных сетей.

Нынешний расцвет связан в первую очередь с тем, что компьютеры стали мощнее. Это позволило применять архитектуры сетей и алгоритмы обучения, совершенно непосильные для «железа» еще в 1990-х. Кроме того, дешевизна компьютерной памяти и распространение интернета помогли накопить огромные массивы данных для обучения. В одной только Википедии более 60 млн статей.

GPT-4 и ее предшественники относятся к трансформерам. Эта разновидность нейросетей появилась совсем недавно: в 2017 году. Трансформеры распараллеливают процесс обучения, одновременно проходя этапы, которые другие сети могут преодолевать только последовательно. Благодаря этому система за вполне разумное время переваривает гигантские объемы обучающих данных. Некоторые эксперты называют внедрение трансформеров не иначе как революцией.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Игра на контрастах: как развивается рынок цветных драгоценных камней Игра на контрастах: как развивается рынок цветных драгоценных камней

Как добывают редкие цветные драгоценные камни и в чем их ценность?

Forbes
Ангорский кролик: даст фору любым котикам Ангорский кролик: даст фору любым котикам

Немного об ангорских кроликах, которые "утрут нос" вашим любимым интернет-героям

ТехИнсайдер
Как найти музыку из видео: 7 рабочих способов на все случаи жизни Как найти музыку из видео: 7 рабочих способов на все случаи жизни

Простые способы, как найти музыку из видео на телефоне

CHIP
Удивительные тапиры: что вы слышали об этом существе? Удивительные тапиры: что вы слышали об этом существе?

Тапиры: как они выглядят, где обитают, что едят?

ТехИнсайдер
Как правильно ласкать женскую грудь: правила, ошибки и 6 советов девушек Как правильно ласкать женскую грудь: правила, ошибки и 6 советов девушек

Как правильно ласкать грудь девушки?

Playboy
Одна вокруг света: город с открытки и отражение вулкана в озере Одна вокруг света: город с открытки и отражение вулкана в озере

211-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко и ее собаки

Forbes
Что делать и что делать нельзя, если человек провалился под лёд: советы спасателей Что делать и что делать нельзя, если человек провалился под лёд: советы спасателей

Как вести себя на льду?

VOICE
7 страшно интересных фактов о фильмах «Мумия» 7 страшно интересных фактов о фильмах «Мумия»

Настала пора вспомнить ошеломительных «Мумий» с Бренданом Фрейзером

Maxim
Лунная пыль. Как космическая разработка может остановить изменение климата на Земле Лунная пыль. Как космическая разработка может остановить изменение климата на Земле

Какие еще технологии применяют для того, чтобы охладить планету

СНОБ
Смерть отца и анорексия: 8 фактов о Кейт Бекинсейл, которых ты не знала Смерть отца и анорексия: 8 фактов о Кейт Бекинсейл, которых ты не знала

8 увлекательных фактов о Кейт Бекинсейл

VOICE
Миф или реальность: раскрываем всю правду о 25-м кадре Миф или реальность: раскрываем всю правду о 25-м кадре

Неужели 25-ый кадр действительно работает?

ТехИнсайдер
Лучшая книга в истории человечества Лучшая книга в истории человечества

Существует ли роман или поэма, которые каждый обязан прочесть?

Maxim
Ученые точно знают, что чувствует кошка, когда ее котята покидают родительское гнездо Ученые точно знают, что чувствует кошка, когда ее котята покидают родительское гнездо

Разрывается ли сердце кошки в момент расставания со своими котодетками?

ТехИнсайдер
Человеческий шум вредит экосистемам океанов. Кто виноват? Человеческий шум вредит экосистемам океанов. Кто виноват?

Жизнедеятельность людей сказывается на окружающем мире во всех аспектах

ТехИнсайдер
Невозможное возможно Невозможное возможно

10 страхов, которые мешают тебе добиться успеха в карьере

Лиза
10 вопросов, которые помогут вам понять цели и построить стратегию карьерного роста 10 вопросов, которые помогут вам понять цели и построить стратегию карьерного роста

Умение задавать правильные вопросы — одна из ключевых компетенций коуча

Psychologies
Пчелы ориентируются в полете, как пилоты первых самолетов Пчелы ориентируются в полете, как пилоты первых самолетов

Чем похожи пчелы и пилоты-люди?

ТехИнсайдер
«Цена бессмертия: Гонка за последней мечтой человечества» «Цена бессмертия: Гонка за последней мечтой человечества»

Могут ли биотехнологии подарить вечную жизнь

N+1
Надёжен ли подержанный Mercedes-Benz GL? Надёжен ли подержанный Mercedes-Benz GL?

Основные неисправности, которые могут возникнуть у подержанного Mercedes-Benz GL

4x4 Club
Малая панда: 7 интересных фактов Малая панда: 7 интересных фактов

Факты о малых красных пандах: информация об их жизни, среде обитания и питании

ТехИнсайдер
Какое авто выгоднее - гибрид или Какое авто выгоднее - гибрид или

Каким водителям выгодно выбрать гибридный привод?

ТехИнсайдер
Турецкий сериал «Истерзанная»: почему он переживает вторую волну любви зрителей в России Турецкий сериал «Истерзанная»: почему он переживает вторую волну любви зрителей в России

Сюжет «Истерзанной» тронет даже самое черствое сердце

VOICE
Как появляется нелюбовь к телу: 3 неочевидные причины — объяснение фитнес-тренера Как появляется нелюбовь к телу: 3 неочевидные причины — объяснение фитнес-тренера

Фитнес-тренер рассуждает о том, откуда берется нелюбовь к собственному телу

Psychologies
Жертва кризиса доверия: почему закончилась полуторавековая история Credit Suisse Жертва кризиса доверия: почему закончилась полуторавековая история Credit Suisse

Что привело Credit Suisse к тупику, из которого он оказался не в состоянии выйти

Forbes
Эти цветы нельзя дарить женщинам: отдай их обратно поклоннику и больше не ходи с ним на свидание! Эти цветы нельзя дарить женщинам: отдай их обратно поклоннику и больше не ходи с ним на свидание!

Рассказываем, какие цветы дарить не стоит, и объясняем, почему

VOICE
Чем опасна «волчья ягода»: можно ли от нее умереть? Чем опасна «волчья ягода»: можно ли от нее умереть?

Есть волчьи ягоды действительно небезопасно. Так чем же они опасны?

ТехИнсайдер
Что такое мезороллер и безопасен ли он в домашнем уходе Что такое мезороллер и безопасен ли он в домашнем уходе

Как пользоваться мезороллером и есть ли смысл пробовать самому?

РБК
Под колпаком: как травмирует материнская любовь Под колпаком: как травмирует материнская любовь

Отрывок из книги «Переживание чувств» Сьюзан Кейн

Psychologies
Сериал «Король и Шут»: почему панки — это про свободу, анархию и сказки Сериал «Король и Шут»: почему панки — это про свободу, анархию и сказки

Сериал «Король и шут» — самый успешный релиз в истории «Кинопоиска»

Forbes
«Очень талантливый прощелыга»: почему КиберДед попал под санкции США «Очень талантливый прощелыга»: почему КиберДед попал под санкции США

Какую реальную угрозу КиберДед представляет для США

Forbes
Открыть в приложении