Балатовский лес 2.0. Юрий Петровец
этап, – ответил за нее Виктор. – Правильно я вас понял, что ученым модели не очень-то понравились?
– Да, в академической среде они долго были не в чести.
– Что дальше?
– В 80-х годах прошлого века появился метод обратного распространения ошибки и нелинейные функции активации. Но, вероятно, это все еще академический этап…
– Что принципиально изменилось в XXI веке?
– Вычислительные мощности. Стоимость, объем и доступность высокопроизводительных серверов. Любой студент, программист или математик, который не хотел разбираться в предметной области, мог засунуть статистические данные в программу, как в мясорубку, и относительно быстро получить внешне правдивый результат.
– Ученые отошли на второй план?
– Да, перекричать wow-эффект они не смогли.
– Как назовете этот этап?
– М.б. «технический этап». Или этап популяризации…
– Пусть будет технической популяризации (компромисс). Что было потом?
Полина задумалась. Она не хотела просто пересказывать историю так называемого «искусственного интеллекта», которую хорошо знала. И попыталась сразу заглянуть на страницу с ответами.
– Дальше пришел бизнес. Я бы назвала этот этап «Коммерческим». ИИ стали внедрять для решения несложных (для человека, конечно) задач, тем самым вытеснив людей в некоторых профессиях.
– Например?
– С помощью ИИ сократили численность первой линии техподдержки, частично заменили копирайтеров и дизайнеров. На этом этапе добились весомых результатов в вопросах распознавания изображений и естественного (человеческого) языка. Наконец затолкали пол-интернета в одну языковую модель, и получился ChartGPT, который наделал много шуму.
– Напомните математическую базу? Я подзабыл эту историю.
– Тривиальная языковая модель: на основе контекста итеративно вычисляется следующее слово, таким образом получается вполне связный текст. Особенностью были именно масштабы.
– Восстания луддитов? – неожиданно спросил Виктор.
– Простите?
– Неважно, – усмехнулся интервьюер. – Что потом? Как вы охарактеризуете современный этап?
– Модели, созданные с помощью методов т. н. ИИ, всегда обладали… скажем так, непредсказуемостью, с которой зачастую совершенно неясно, как бороться. Здесь проще привести примеры. Да, нейросеть способна написать стихотворение, благо у нее есть доступ к словарю рифм и тематическому словарю, и она знает, как синтаксически корректно строить предложения. Но встретить адекватную, а главное, не избитую метафору в таких стихотворениях можно крайне редко: для этого необходимо ассоциативное мышление. Важно видеть общее в далеких по смыслу процессах и явлениях. Ребенку необязательно показывать тысячи фотографий слонов, чтобы он начал их узнавать. А нейросеть даже после тысячи фотографий может искренне посчитать чернильную кляксу из теста Роршаха тем