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

Телефонная пиратка и домохозяйка-разведчица: пять женщин, которые ломали систему Телефонная пиратка и домохозяйка-разведчица: пять женщин, которые ломали систему

Героини, которые давали фору хакерам-мужчинам

Forbes
Премию Абеля присудили за работы по дифференциальным уравнениям в частных производных Премию Абеля присудили за работы по дифференциальным уравнениям в частных производных

Премия Абеля: вклад в теорию регулярности нелинейных дифференциальных уравнений

N+1
Образование без серверов: как и зачем использовать облачные технологии вузам Образование без серверов: как и зачем использовать облачные технологии вузам

Использование облачных технологий в процессе образования улучшает успеваемость

Forbes
В чем разница между оливками и маслинами. Дело не только в цвете В чем разница между оливками и маслинами. Дело не только в цвете

Что такое маслины и чем они отличаются от зеленых оливок?

ТехИнсайдер
Тревожное исследование: ChatGPT убивает наше критическое мышление Тревожное исследование: ChatGPT убивает наше критическое мышление

Чем чрезмерное использование нейросетей крайне вредно для нашего мозга

ТехИнсайдер
«Я никогда не была с женатыми мужчинами»: Лолита рассказала о съёмках сериала «Актрисы» «Я никогда не была с женатыми мужчинами»: Лолита рассказала о съёмках сериала «Актрисы»

Лолита Милявская рассказала, каково ей было работать с популярным режиссером

VOICE
Как грибы спасут человечество, когда погаснет Солнце: стратегии выживания на случай ядерной зимы Как грибы спасут человечество, когда погаснет Солнце: стратегии выживания на случай ядерной зимы

Стратегии, которые помогут человечеству выжить, если Солнце погаснет

ТехИнсайдер
Какое растительное молоко лучше не покупать: эксперт раскрыла особенности состава популярного постного напитка Какое растительное молоко лучше не покупать: эксперт раскрыла особенности состава популярного постного напитка

На что обратить внимание, выбирая растительное молоко?

VOICE
Двое школьников зарезали свою одноклассницу, посмотрев фильм «Крик». Они записали радостное видео Двое школьников зарезали свою одноклассницу, посмотрев фильм «Крик». Они записали радостное видео

Как два подростка решили стать убийцами

ТехИнсайдер
Чем опасны искусственные подсластители: 6 страшных последствий для здоровья Чем опасны искусственные подсластители: 6 страшных последствий для здоровья

Думаете, если заменить обычную колу на диетическую, вы сможете похудеть?

ТехИнсайдер
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
Кем стали крестные дети принцессы Дианы: что о них известно Кем стали крестные дети принцессы Дианы: что о них известно

Кем выросли крестники «королевы людских сердец»? Рассказываем об их судьбах

VOICE
Как создать уют на кухне Как создать уют на кухне

10 простых и бюджетных способов преобразить свою кухню

Лиза
Почему сложно забеременеть: 3 неочевидные причины — мнение психолога Почему сложно забеременеть: 3 неочевидные причины — мнение психолога

Психолог объясняет, что мешаем нам забеременеть

Psychologies
На льду Байкала установили рекорд скорости На льду Байкала установили рекорд скорости

Какую скорость может развить электрокроссовер VOYAH FREE

Maxim
5 признаков кризиса в ваших отношениях 5 признаков кризиса в ваших отношениях

Как восстановить баланс в паре?

Psychologies
Как воспитать ребенка с безопасным типом привязанности: 7 главных шагов — попробуйте на практике Как воспитать ребенка с безопасным типом привязанности: 7 главных шагов — попробуйте на практике

Как воспитать уверенного в себе человека? Начать с привязанности к родителям

Psychologies
Укололи и — пошел: главные тренды в инъекционной косметологии Укололи и — пошел: главные тренды в инъекционной косметологии

Как современные косметологи помогают коже не стареть?

Forbes
Режиссер Масааки Юаса: Я хотел бы сделать анимацию, которую наш глаз не отличит от фотореалистичного изображения Режиссер Масааки Юаса: Я хотел бы сделать анимацию, которую наш глаз не отличит от фотореалистичного изображения

Интервью с аниматором Масааки Юасой о его фильме «Ину-о: Рождение легенды»

СНОБ
Найдены древнейшие свидетельства того, когда человек стал ездить верхом на лошади Найдены древнейшие свидетельства того, когда человек стал ездить верхом на лошади

Когда человек впервые сел на лошадь: самые ранние свидетельства

ТехИнсайдер
След тигра След тигра

Как складывается судьба проекта «Амурский тигр»

Вокруг света
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
7 исторических детективов 7 исторических детективов

Детективы, отражающие разные исторические эпохи

СНОБ
Древние сапиенсы из пещеры Фумане сняли шкуры с волков и лис ради меха Древние сапиенсы из пещеры Фумане сняли шкуры с волков и лис ради меха

Иногда сапиенсы ловили волков и лис исключительно ради меха

N+1
Интерьер Интерьер

Курс светотерапии в гостях у медиахудожников Евгении Годуновой и Юрия Пелина

Собака.ru
10 самых больших акул в мире 10 самых больших акул в мире

Каких акул стоит опасаться больше всего?

ТехИнсайдер
Нейл-эксперт рассказала, должен ли сочетаться цвет лака на ногах и руках Нейл-эксперт рассказала, должен ли сочетаться цвет лака на ногах и руках

Насколько сегодня актуально красить ногти на ногах и руках в одинаковые оттенки?

VOICE
Северная легкость и южная сочность: гид по армянским винам Северная легкость и южная сочность: гид по армянским винам

Как выбирать армянские вина

СНОБ
Трогательная история о слепом мальчике Леве, который поставил на уши мир математики Трогательная история о слепом мальчике Леве, который поставил на уши мир математики

Как Лев Понтрягин стал известным математиком, несмотря на то, что лишился зрения

ТехИнсайдер
Хелена Побяржина: «Валсарб» Хелена Побяржина: «Валсарб»

Необычный роман о личной и исторической памяти

СНОБ
Открыть в приложении