От силлогизма к GPT-4: эволюция чат-ботов

Когда вы читаете эти слова, сложная сеть нейронов в вашем мозгу активируется, расшифровывая символы и создавая значения. Вы занимаетесь одним из самых сложных видов деятельности, на которые способны люди, — пониманием языка. Эта глубокая способность позволила нам строить общества, делиться идеями и формировать наше коллективное будущее. Но что, если бы мы могли воспроизвести эту способность к пониманию и генерации языка в машинах? Этот вопрос является движущей силой одной из самых революционных областей 21 века: моделей изучения языка и генеративного искусственного интеллекта.

В этой статье мы отправимся в увлекательное путешествие во времени, пройдя по следам первооткрывателей, осмелившихся мечтать об разумных машинах, от древних греков, заложивших основы логического мышления, до изобретателей первых компьютеров и до исследователей сегодня раздвигает границы того, чего может достичь ИИ.

Приготовьтесь развернуть захватывающую сагу логических рассуждений, обучающихся машин и искусственного интеллекта. В этой истории каждая глава прокладывает путь к следующей, подводя нас к чудесам современных возможностей искусственного интеллекта. Это не просто урок истории; это взгляд в наше будущее, когда мы узнаем, как далеко мы продвинулись, и, что более важно, исследуем захватывающие возможности, которые ждут нас в эпоху ИИ.

Греческие основы: Аристотель и силлогизм (384–322 до н.э.)

Наше исследование пути ИИ должно сначала вернуть нас к истокам логического мышления, где мы оказываемся в эпоху Древней Греции, золотой эры человеческой мысли. В частности, мы обращаем наше внимание на значительный вклад философа Аристотеля, чьи работы между 384 и 322 годами до нашей эры оказали глубокое влияние на мир.

Аристотель, ученик Платона и учитель Александра Македонского, выделяется в истории своим значительным вкладом в различные области знания, включая метафизику, этику, эстетику, риторику и биологию. Однако его новаторская работа в области логики заложила основы для систем дедуктивного мышления, на которых впоследствии процветал ИИ.

Именно Аристотель первым систематически сформулировал понятие силлогизма, краеугольный камень логического рассуждения. Силлогизм — форма дедуктивного рассуждения, состоящая из двух посылок, ведущих к заключению. Например, рассмотрим пример:

  • Предпосылка 1: Все люди смертны.
  • Предпосылка 2: Сократ — человек.
  • Вывод: Следовательно, Сократ смертен.

Этот способ рассуждения, столь фундаментальный для человеческого мышления, нашел свое первое формальное выражение в работах Аристотеля. Форма и структура силлогизма послужили ранней моделью для систем формальной логики, которые столетия спустя сыграют важную роль в развитии информатики и искусственного интеллекта. Аристотелевская логика, хотя и проста, заключала в себе концепцию рассуждений от предпосылок к выводу, ключевой аспект цели ИИ — заставить машины думать, как люди.

По мере того, как мы углубляемся в историю ИИ, мы будем постоянно возвращаться к этой центральной идее: стремлению воспроизвести человеческие рассуждения в машинах. Отголоски работы Аристотеля даже в современных продвинутых моделях ИИ демонстрируют, что наше желание понять и подражать человеческому интеллекту остается непреходящей движущей силой инноваций.

Таким образом, когда мы прослеживаем эволюцию ИИ, мы начинаем не с первых компьютеров или алгоритмов, а с Аристотеля, философа, чья логическая структура до сих пор в некотором роде лежит в основе систем ИИ, которые мы создаем сегодня. Свидетельством наследия этих ранних мыслителей является то, что их влияние простирается далеко за пределы их собственной эпохи, проникая в самое сердце самых сложных технологий нашего современного мира.

Раннее программирование и символический ИИ (середина 20 века)

Эра раннего программирования и символического ИИ началась в середине 20-го века, когда понятие логики и манипулирования символами было тщательно преобразовано в сложные языки программирования. Ключевое влияние в этот период оказали работы английского математика Джорджа Буля, который в 19 веке установил принципы булевой алгебры. Бинарная природа булевой логики, представляющая данные как «истинные» или «ложные», оказалась неотъемлемой частью разработки логических вентилей, составляющих основные строительные блоки цифровой электроники и, соответственно, современных вычислений.

Основываясь на этом фундаменте, в исследованиях ИИ в 1950-х и 60-х годах доминировали модели логического мышления. В этот период появился «символический ИИ» — системы, основанные на правилах, целью которых было инкапсулировать знания и логику в явный набор правил. Компьютер рассматривался как манипулятор символов. С помощью надлежащего набора символов и правил можно было имитировать мыслительный процесс человека. От шахматных игр до решения задач — эти системы использовались для демонстрации того, как можно использовать логические правила для воспроизведения разумного поведения.

Однако, несмотря на обещание, эти ранние модели также имели существенные недостатки. Они были изначально ограничены своей неспособностью справляться с двусмысленностью и сложностью кодирования реальных знаний. Например, они могли потерпеть неудачу в ситуациях, не предусмотренных их набором правил, бороться с задачами, требующими обучения на собственном опыте, и плохо справлялись с неопределенностью реального мира. Нюансы человеческого языка и обширность рассуждений, основанных на здравом смысле, оказались сложными для систематизации в виде конечного набора правил, что обнажило ограничения этого подхода.

Тем не менее, эти первоначальные набеги на символический ИИ были далеко не бесплодны; они проложили путь к более продвинутым вычислительным моделям и приблизили нас к мечте о создании машин, способных имитировать мыслительные процессы человека.

Расцвет экспертных систем (1970–1980-е годы)

В 1970-х и 80-х годах область ИИ расширилась до экспертных систем. Они были разработаны, чтобы имитировать возможности принятия решений людьми-экспертами в определенных областях, используя базу знаний, заполненную правилами и фактами, предоставленными экспертами, в сочетании с механизмом вывода для применения этих правил для решения проблем.

Экспертные системы добились значительных успехов в различных отраслях, включая медицину и геологию. Однако они были ограничены своей неспособностью адаптироваться или учиться на новой информации — они были настолько хороши, насколько хороши правила, с которыми они были изначально запрограммированы, и им не хватало способности справляться с ситуациями, выходящими за рамки их заранее определенного набора правил.

Несмотря на эти ограничения, экспертные системы были ключевой ступенью на пути ИИ. Они продемонстрировали потенциал ИИ для решения сложных проблем. Они проложили путь для более продвинутых методов ИИ, которые могли бы учиться и адаптироваться, что сегодня является краеугольным камнем современных систем ИИ.

Большие данные и рассвет нейронных сетей (2000-е — 2010-е годы)

Повсеместное распространение Интернета привело к производству данных с беспрецедентной скоростью, открыв эру больших данных. Первоначально для интерпретации этих обширных наборов данных использовались традиционные методы, такие как машины опорных векторов (SVM) и случайные леса. Однако по мере роста вычислительной мощности с развитием технологии графических процессоров и совершенствования методов обучения глубоких нейронных сетей эти модели стали превосходить традиционные методы в различных задачах. Вдохновленная биологическим мозгом, концепция нейронной сети могла бы быть более новой. Эта идея восходит к 1950-м и 60-м годам, когда алгоритм обучения Perceptron, предложенный Фрэнком Розенблаттом, считался одной из самых ранних форм нейронной сети. Реальная сила этих концепций была осознана, когда исследователи начали складывать слои искусственных нейронов для создания «глубоких» сетей, что привело к значительным достижениям в таких областях, как распознавание изображений и речи. Среди пионеров этой революции были такие исследователи, как Джеффри Хинтон, Янн ЛеКун и Йошуа Бенжио, которые позже были удостоены премии Тьюринга за свой вклад. Возможность эффективно использовать потенциал нейронных сетей открыла путь для разработки более сложных систем искусственного интеллекта, заложив основу для таких моделей, как GPT-3 и более поздних.

Революция обучения без присмотра (2010-е годы)

В то время как большая часть ранних работ в области нейронных сетей была сосредоточена на обучении с учителем (где входные и выходные данные предоставляются модели), в 2010-х годах начал набирать обороты другой подход — обучение без учителя. При неконтролируемом обучении модели даются только входные данные, и она должна находить закономерности и структуру в самих этих данных.

В эту эпоху появились мощные алгоритмы, такие как кластеризация k-средних, иерархическая кластеризация, DBSCAN и самоорганизующиеся карты. Эти модели были способны обнаруживать скрытые структуры в данных без использования меток, что делало их невероятно универсальными и ценными в сценариях, где маркированные данные были дефицитными или дорогими.

Прорывы в области генеративного ИИ до GPT (конец 2010-х)

Тем временем в центре внимания оказалась еще одна ветвь ИИ — генеративные модели. В отличие от дискриминационных моделей, которые научились различать разные типы входных данных, генеративные модели научились создавать новые данные, напоминающие обучающие данные. Внедрение генеративных моделей, таких как вариационные автоэнкодеры (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN), стало поворотным моментом в этой области.

Представленные Яном Гудфеллоу и его коллегами, GAN состояли из двух нейронных сетей: сети генератора, которая производила новые данные, и сети дискриминатора, которая оценивала выходные данные генератора. Взаимодействие между этими сетями позволило генерировать невероятно реалистичные синтетические данные. Это вызвало революцию в самых разных областях, от компьютерной графики до моды, где ИИ начал создавать убедительные изображения, дизайны и даже произведения искусства.

Появление моделей-трансформеров (конец 2010-х — начало 2020-х)

В то время как в обработке изображений и аудио были достигнуты большие успехи, в области обработки естественного языка вот-вот должны были произойти серьезные изменения. Внедрение модели Transformer в 2017 году, представленное в статье Vaswani et al. «Внимание — это все, что вам нужно», стало поворотным моментом.

До Transformer рекуррентные нейронные сети (RNN) были основной архитектурой для обработки последовательностей, включая текст. RNN работают, обрабатывая текст последовательно, а их внутреннее состояние действует как память. Однако это делало их изначально медленными в обучении и трудными для понимания долгосрочных зависимостей в данных.

Напротив, модель Transformer отказалась от этого последовательного подхода. Вместо этого было введено понятие «внимание», позволяющее модели сосредотачиваться на разных частях входной последовательности при создании выходных данных, эффективно позволяя модели одновременно учитывать все слова в предложении. Этот новый подход не только решил проблемы, связанные с распараллеливанием и долгосрочными зависимостями, но и оказался более эффективным для понимания контекста и нюансов языка. Этот инновационный дизайн модели продвинул область обработки естественного языка в новую эру, заложив основу для разработки еще более мощных языковых моделей, таких как GPT.

Эпоха языковых моделей: GPT-1 и GPT-2 (2018–2019 гг.)

Потенциал модели Transformer вскоре был реализован исследовательской лабораторией искусственного интеллекта OpenAI, что привело к разработке моделей Generative Pretrained Transformer (GPT). В отличие от предыдущих языковых моделей, которые требовали архитектуры и обучения для конкретных задач, GPT был обучен предсказывать следующее слово в предложении и мог применяться к множеству задач с минимальными изменениями. Эта концепция известна как трансферное обучение.

GPT-2, выпущенный в 2019 году, был расширением GPT с большим размером модели и большим количеством данных. Модель продемонстрировала удивительную способность генерировать связные и контекстуально релевантные предложения, сделав нас на один шаг ближе к ИИ, который мог понимать и генерировать человекоподобный текст. Однако его выпуск также вызвал споры из-за опасений по поводу неправильного использования технологии, что подчеркивает растущую потребность в этических соображениях при разработке ИИ.

Феномен GPT-3 (2020)

Выпуск GPT-3 в 2020 году был не просто еще одним достижением в области ИИ — это был определяющий момент, изменивший глобальный взгляд на то, чего может достичь машинное обучение. Разработанный OpenAI, GPT-3 содержал ошеломляющие 175 миллиардов параметров и был обучен на невероятно разнообразном наборе интернет-текстов. В отличие от своих предшественников, GPT-3 не просто предсказывал следующее слово в предложении; он продемонстрировал глубокое контекстуальное понимание текста, которое было на удивление человеческим.

GPT-3 был прорывом в том смысле, что он мог понимать подсказки и генерировать подробные, контекстуально релевантные ответы, сохраняющие тематическую согласованность. Он мог составлять электронные письма, писать эссе, отвечать на вопросы, переводить языки и даже создавать стихи. Более того, GPT-3 продемонстрировал замечательную универсальность, поскольку мог выполнять эти задачи в различных областях, от финансов и права до технологий и литературы. Это ясно иллюстрирует «обучение за несколько выстрелов», когда GPT-3 может понять новую задачу, увидев всего несколько примеров.

Однако запуск ГПТ-3 не обошлось без разногласий. Растет обеспокоенность по поводу возможного неправомерного использования модели, например, для создания вводящих в заблуждение новостных статей, фальшивых обзоров или распространения пропаганды. Этические последствия выявили двойственную природу технологии искусственного интеллекта: хотя она может принести значительную пользу обществу, она также требует осторожного обращения для предотвращения неправильного использования.

Появление GPT-3.5 Turbo и ChatGPT (2021–2022 гг.)

В 2021 году OpenAI представила GPT-3.5 Turbo, важный шаг на пути к разработке системы ChatGPT. Эта новая версия сохранила впечатляющие возможности генерации языка GPT-3. Тем не менее, он был явно оптимизирован и точно настроен для разговорных контекстов, что было сложной областью для ИИ.

ChatGPT, в отличие от своих предшественников, таких как ALICE, Watson от IBM и Dialogflow от Google, которые в основном полагались на жестко закодированные ответы или системы, основанные на правилах, создает ответы, динамически привязанные к контексту разговора. Это отличие повышает уровень взаимодействия с ChatGPT, делая его более органичным и увлекательным, как при общении с человеком. Этот значительный скачок в применении ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, выходя за рамки его первоначальной цели — помощи бизнесу и исследованиям. Он служит личным помощником, репетитором по различным предметам, помощником по психическому здоровью и даже творческим инструментом для генерации идей, демонстрируя огромный потенциал этой технологии.

В 2022 году OpenAI объявила о предварительном исследовании ChatGPT. Отзывы миллионов пользователей помогли усовершенствовать модель, сделав ее более надежной, безопасной и универсальной. Кроме того, был введен тарифный план для более выделенного доступа, позволяющий пользователям иметь приоритетный доступ к новым функциям и улучшениям и гарантирующий, что доступ к ChatGPT останется бесплатным для максимально возможного числа людей.

GPT-4: новая эра ИИ (2023 г. и далее)

OpenAI GPT-4 — это новый эталон в расширенных языковых моделях, который может похвастаться значительными улучшениями по сравнению с его предшественником, GPT-3.5. Одним из ключевых элементов, способствующих этим улучшениям, является использование механизма автономного агента, известного как «отражение», позволяющего GPT-4 оценивать свои прошлые действия, анализировать свою производительность и соответствующим образом адаптироваться. Этот элемент самосознания позволяет модели учиться на своих результатах и ​​корректировать свои стратегии в режиме реального времени.

Производительность GPT-4 в обработке более продолжительных разговоров, сокращении фактических ошибок, написании сложного кода, решении сложных проблем и более быстром обучении, чем когда-либо прежде, является свидетельством его революционной конструкции. Примечательно, что смягчение предвзятости также улучшилось, что сделало его менее склонным к предвзятым или оскорбительным ответам.

Что касается технических аспектов, GPT-4 обучается на обширном массиве данных с примерно 1 триллионом параметров, что является значительным скачком по сравнению с 175 миллиардами GPT-3. Это увеличение, наряду с его возможностями отражения, позволяет GPT-4 генерировать более детальные и контекстуально релевантные ответы при обработке более длинных отрывков текста с повышенной связностью.

Несмотря на многообещающие улучшения, GPT-4 действительно создает определенные проблемы. Вычислительная мощность и энергия, необходимые для запуска GPT-4, значительно выше, что потенциально ограничивает его доступность для небольших организаций или отдельных разработчиков. Тем не менее, как мы смотрим в будущее, постоянное развитие вычислительной мощности и повышение эффективности моделей ИИ предполагают будущее, в котором сложные модели, такие как GPT-4, будут более доступными.

Появление GPT-4 знаменует собой новую эру в технологии искусственного интеллекта, открывая неиспользованный потенциал в различных секторах — от здравоохранения и образования до развлечений и транспорта. Однако эти технологические скачки также требуют постоянного диалога об этических и социальных последствиях ИИ, что вызывает необходимость принятия упреждающих мер со стороны разработчиков, политиков и общества в целом.

Взгляд в будущее

Когда мы рассматриваем эволюцию ИИ и языковых моделей от силлогизмов Аристотеля до GPT-4, становится очевидным, что эта область претерпела значительные изменения. С каждым технологическим прогрессом, от первых систем, основанных на логике, до продвинутых генеративных моделей, мы приближались к достижению нашей цели — разработке машин, способных понимать и подражать человеческому поведению.

Будущее ИИ и языковых моделей одновременно захватывающее и сложное. Потенциал искусственного интеллекта для революционных изменений в различных секторах безграничен — от преобразования медицинской диагностики до персонализированного обучения, от помощи в борьбе с изменением климата до демократизации доступа к информации. Более того, развитие ИИ изменит не только то, как мы работаем, но и то, как мы взаимодействуем с миром, открывая возможности для большего числа людей вносить свой вклад в человеческое знание и процветание.

Однако с большой силой приходит большая ответственность. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, становится все более важным решать этические, социальные проблемы и проблемы безопасности этих технологий. Нам необходимо обеспечить, чтобы преимущества ИИ распределялись справедливо, чтобы они уважали ценности пользователей, были надежными и безопасными.

Кроме того, важно помнить, что ИИ в его нынешнем виде не обладает сознанием, эмоциями или пониманием мира, как люди. Несмотря на впечатляюще связные и контекстуально подходящие ответы, которые могут генерировать такие модели, как GPT-4, по сути они являются инструментами статистического сопоставления с образцом. У них нет ни понимания мира, ни понятия истины, ни целеустремленности. Признание этих ограничений жизненно важно для эффективного и этичного использования этих инструментов.

В заключение, поскольку мы намечаем эту неизведанную территорию, важно продолжать диалог между исследователями, политиками и общественностью о том, как мы можем изменить эту технологию, чтобы она служила общему благу. Путь от «Органона» Аристотеля к GPT-4 от OpenAI — это только начало нашего пути к пониманию природы интеллекта и созданию машин, способных по-настоящему понимать и генерировать человеческий язык. Продолжая это путешествие, мы стоим на пороге будущего, в котором ИИ может стать неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, изменяя наш мир способами, которые мы только начинаем себе представлять.

Первоначально опубликовано на https://cmpsoares.com 20 июля 2023 г.