Nuo teorijos iki nuostabios realybės, technologijų kintantis peizažas yra sukrėtęs reikšmingą revoliuciją, įgyvendindamas Dirbtinio Intelekto (AI) taikymą kasdieniniuose uždaviniuose. Didelės kalbos modeliai, pavyzdžiui, plačiai žinomas ChatGPT, įvedė AI į pagrindinį srautą, siūlydami plačią vertingų taikymų sistemą vartotojams visame pasaulyje. Šios transformacinės technologijos kelionė nuo jos pradžių 1960-ųjų metų iki jos išskirtinos bangaus 2022-aisiais metų pasiekė keletą formavusiųjų šuolių.
Tokių AI pažangų pagrindas yra neuroniniai tinklai – kompiuteriniai algoritmai, struktūruoti mokytis kaip žmogaus smegenų atgamintas procesas. Sukurtas apie 1940 metus, pagrindinės koncepcijos esmė apima duomenų saugojimą svorinėse lygtyse. Svarbios tolesnės šios pagrindinės idėjos tobulinimo pažangos buvo padarytos 1980-aisiais metais, įvedus atgalinio pliušimo algoritmus, leidžiančius efektyviai treniruoti sudėtingas daugiakiemenes sistemas. Kaip ši tyrinėjimo sritis sparčiai pažengė, neuroniniai tinklai tapo dar sudėtingesni ir sluoksniuoti, turintys enigmatinę gebėjimą aptikti subtilias struktūras ir pateikti tikslius spėjimus iš išsamaus duomenų rinkinio.
Kompiuterinė galia, reikalinga tvarkyti masinius duomenų rinkinius ir sudėtingus algoritmus, patyrė postūmį ne tik nuo centrinių procesorių (CPUs), bet ir nuo grafikos procesorių (GPUs), kurių plėtra ypač skatino vaizdo žaidimų pramonę. Skirtingai nei CPUs, kurie tvarko keletą veiksmų sekanti vienas kitam, GPUs pasižymi milijonais veiksmų vykdymu lygiagrečia tvarka, todėl jie idealūs greitai treniruoti AI algoritmus.
Netikėtai pagreitino AI pažangą, Generatyvūs Priespriešiški Tinklai (GANs) pasirodė 2014 metais, naujas Ian Goodfellow kūrinys. Sudaryti iš dviejų konkuruojančių neuroninių tinklų – generatoriaus, bandomo sukurti duomenis, neįkainojamus nuo realybės, ir diskriminatorius, turinčio išskirti tarp tikrųjų ir sintetinių įvesties – šie sistemos tarpusavyje tikslino viena kitą iteratyviai, vedant prie itin realistiško turinio kūrimo.
Ir tada atsirado Transformatoriai, revoliuciniai gilieji mokymosi modelių architektūros, įvesti 2017 metais. Šios sistemos unikalų dėmesį sutelkė į koncepciją, kad „Dėmesys yra Viskas, Ko Jums Reikia,” naudodamos mechanizmą, kuris sveria įvairių žodžių reikšmingumą tekste. Jų efektyvumo supratimo ir stambaus natūralios kalbos duomenų apdirbimo raktas slypi jų neeišeinamojoje tvarkos tvarkoje, kuris pradžioje buvo nepastebėtas dėl jo potencialo AI kalbos generavime.
Integruojant interneto duomenis per tokių galingų modelių apdorotas, AI buvo priimtas vartotojų, vedantį prie nuolatinio komunikacijos ir idėjų generavimo kompiuterių pokyčio. Tikras proveržis slypi natūraliame dalyvavime su AI, praturtinant sąveikas ir turinio kūrimą universaliai suprantama kalba. Kas pasekės, lieka įdomus klausimas būsimiems technologiniams šuoliams.
Straipsnyje aptariamas technologijų evoliucionavimas, akcentuojant Dirbtinio Intelekto poveikį ir plėtrą nuo neuroninių tinklų iki transformacinio AI, įskaitant tokius plėtros dalykus kaip GANs ir Transformeriai. Turėtume šiuo metu apsvarstyti papildomus reikiamus faktus, pagrindinius klausimus, iššūkius, kontroversijas, taip pat su tema susijusius pranašumus ir trūkumus.
Papildomi Reikšmingi Faktai:
– Neuroniniai tinklai buvo įkvėpti biologinių procesų žmogaus smegenyse, ypač to, kaip neuronai signalizuoja vienas kitam.
– Didėjantis duomenų prieinamumas ir didelių duomenų rinkinių kūrimas buvo kritinis veiksnys efektyviam neuroninių tinklų treniravimui.
– Be GPUs, specializuotosios įrangos, pvz., Google sukurti Tenso Apdorojimo Vienetai (TPUs), pagreitino AI skaičiavimus.
– „OpenAI“ GPT-3, vienas didžiausių transformatorių modelių iki šios dienos, parodė bendrosios AI įgyvendinimą įvairioms užduotims, skatinant susidomėjimą šia sritimi.
– Kvantinė kompiuterija yra besivystanti sritis, galinti potencialiai revoliucioniz
The source of the article is from the blog scimag.news