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

Как принудительные браки становятся способом избежать уголовного наказания Как принудительные браки становятся способом избежать уголовного наказания

Как традиции позволяют преступникам избежать ответственности через браки

Forbes
Светлые, добрые, легкие: 13 книг, которые помогут обрести веру в людей Светлые, добрые, легкие: 13 книг, которые помогут обрести веру в людей

Делимся необычной подборкой светлых книг для восстановления человечности

Psychologies
Почему телефон быстро разряжается и как это исправить: 5 простых советов Почему телефон быстро разряжается и как это исправить: 5 простых советов

Как сделать, чтобы телефон не разряжался быстро

CHIP
Астрономы обнаружили в глубинах космоса галактику-одиночку — похоже, она поглотила всех своих сородичей Астрономы обнаружили в глубинах космоса галактику-одиночку — похоже, она поглотила всех своих сородичей

Галактика 3C 297 таинственным образом осталась в полном одиночестве

ТехИнсайдер
Пища для глаз: что такое визуальный голод и как фотографии еды воздействуют на мозг Пища для глаз: что такое визуальный голод и как фотографии еды воздействуют на мозг

Как наш мозг реагирует на виртуальное питание

Forbes
«Советская повседневность» «Советская повседневность»

Отрывок из книги «Советская повседневность: нормы и аномалии»

N+1
Почему в мировых музеях мало работ женщин и как кураторы пытаются это изменить Почему в мировых музеях мало работ женщин и как кураторы пытаются это изменить

Как художественные институции пересматривают канон в пользу гендерного баланса

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
Древнее массовое вымирание может повториться в наши дни: мрачные результаты нового исследования Древнее массовое вымирание может повториться в наши дни: мрачные результаты нового исследования

Истощение кислорода в океанах могло стать причиной одного из вымираний

ТехИнсайдер
Храни меня, мой талисман Храни меня, мой талисман

Как выбрать украшения с пользой для здоровья

Лиза
Линейная служба Линейная служба

Ижевские беспилотники Supercam не игрушки для миллениалов, а серьезные машины

ТехИнсайдер
Бьюти-буллинг: кто заставляет женщин ненавидеть свою внешность Бьюти-буллинг: кто заставляет женщин ненавидеть свою внешность

В чем причины возникновения бьюти-буллинга?

Forbes
Что нам дает умение желать и как его развить: 3 техники Что нам дает умение желать и как его развить: 3 техники

В чем заключается связь между желанием и потребностью?

Psychologies
Метод «Джакарта»: как антикоммунистическая политика США изменила «третий мир» Метод «Джакарта»: как антикоммунистическая политика США изменила «третий мир»

Как США поменяли вектор политического развития сразу на нескольких континентах

Forbes
Мучной рост с низкой базы Мучной рост с низкой базы

Потенциал экспорта муки из России оценивается в 3 млн т

Агроинвестор
Работа с пограничным расстройством личности: техника ментализации Работа с пограничным расстройством личности: техника ментализации

Как распознать человека с пограничным расстройством личности?

Psychologies
Брауни и козули Брауни и козули

Фудблогеры Ульяна Юрьева и Ольга Гнутова – о том, как хобби стало делом их жизни

Новый очаг
О чем на самом деле мистический детектив «Детектор» О чем на самом деле мистический детектив «Детектор»

«Детектор» Костаса Марсаана — современный мистический триллер

СНОБ
4 признака того, что вы плохо знакомы с собой 4 признака того, что вы плохо знакомы с собой

Как ни парадоксально, часто мы знаем самих себя лишь поверхностно

Psychologies
Обратная сторона комплиментов: что не стоит говорить — 5 запрещенных приемов Обратная сторона комплиментов: что не стоит говорить — 5 запрещенных приемов

Как правильно подчеркнуть уникальность человека?

Psychologies
10 женщин, возглавляющих IT-подразделения в крупнейших международных компаниях 10 женщин, возглавляющих IT-подразделения в крупнейших международных компаниях

Список самых перспективных директоров по информационным технологиям

Forbes
Кручу-верчу, обмануть хочу: во что играет абьюзер Кручу-верчу, обмануть хочу: во что играет абьюзер

Признаки, отличающие абьюз от здорового, пусть и конфликтного общения

VOICE
Как пилот Амелия Эрхарт изменила авиацию, а потом загадочно исчезла во время полета Как пилот Амелия Эрхарт изменила авиацию, а потом загадочно исчезла во время полета

Амелия Эрхарт не боялась новых рекордов, даже если это было слишком рискованно

Forbes
Как в России вынесли первый приговор за p2p-торговлю на криптобирже Как в России вынесли первый приговор за p2p-торговлю на криптобирже

Первое уголовное дело, связанное с p2p-торговлей

Forbes
Эта картинка оценит ваш уровень тревоги на данный момент: проверьте свое состояние Эта картинка оценит ваш уровень тревоги на данный момент: проверьте свое состояние

В каком эмоциональном состоянии вы сейчас находитесь?

ТехИнсайдер
Высокобелковое питание обеспечило дрозофил и мышей крепким сном Высокобелковое питание обеспечило дрозофил и мышей крепким сном

Пища, богатая белком, снижает у плодовых мух и мышей пробуждаемость от сна

N+1
Бессердечная эволюция: ученые объяснили, почему женщины носят каблуки Бессердечная эволюция: ученые объяснили, почему женщины носят каблуки

Вердикт медиков однозначен: высокие каблуки могут быть опасны для здоровья

VOICE
Ой, мамочки! Ой, мамочки!

Женщины, которые воспитывают нескольких детей и успевают жить полной жизнью

Здоровье
​​Как чех из Volkswagen стал калужским сидроделом ​​Как чех из Volkswagen стал калужским сидроделом

Как Ян Йираско запустил производство традиционного яблочного сидра в России

Forbes
Как Хелен Миррен снималась в сериале «Главный подозреваемый» Как Хелен Миррен снималась в сериале «Главный подозреваемый»

Отрывок из книги Лилии Шитенбург «Хелен Миррен: Не называйте меня “мэм”»

СНОБ
Открыть в приложении