Искусственный интеллект вскоре займет важнейшую роль в нашей жизни. По прогнозам аналитиков, в течении нескольких десятилетий удастся автоматизировать больше 70% процессов, в которых человек является неотъемлемым звеном. Многие думают, что однажды мы проснемся в вовсе ином мире, но уже можно смело заявить — развитие технологий будущего началось.
Кто бы мог подумать в середине 20-го века, что деятельность человека не сможет обойтись без компьютера? К слову, математик Ричард Хэмминг еще в 1950 заявил, что в то время 9 из 10 процессов в лабораториях проводились без участия компьютера, но в будущем все будет наоборот: без компьютеров обойтись не удастся и 9 процессов из 10 будут выполнять машины.
Сегодня ИИ плотно проник в жизнь большинства населения нашей планеты. Когда вы общаетесь с поисковой системой Google, вы обращаетесь к искусственному интеллекту. Технология FaceID также основывается на взаимодействии с ИИ. Илон Маск в автомобили Tesla установил возможность автоматического пилотирования — это тоже искусственный интеллект. Кстати, про него алгоритм GPT в конце марта 2021 года сгенерировал анекдот.
Материал по теме: Цифровой рубль — его суть и отличие от криптовалюты простыми словами
Развитие технологий коснулось и сферу копирайтинга. Лидером в этой отрасли можно назвать компанию OpenAI, которая представила миру уже третью, усовершенствованную версию языковой модели GPT. Она занимается автоматической генерацией текста, причем делает это настолько результативно, что его трудно отличить от рукописи человека. Произошел этот прорыв в мае 2020 года, а уже в июле доступ к нейросети получили отдельные желающие, которые получили одобрение со стороны специального отдела компании.
Назвать технологию GPT-3 искусственным интеллектом все еще нельзя, но она способна изменить жизнь каждого человека. Однако, можно сделать вывод, что последняя версия GPT имеет задатки ИИ, ведь она способна обучаться. А черпать знания ей есть с чего — нейросеть содержит в себе больше 1,5 триллиона слов, обширная версия софта имеет размер 700 Гигабайт.
Перед разработчиками была поставлена и выполнена одна из важнейших целей — сделать обучаемый NLP-алгоритм универсальным. Это значит, что для обучения нейросети потребуется минимальное количество данных. Стоит вспомнить, что предыдущая версия GTP-2 обучалась всего на 40 Гигабайтах текста.
Материал по теме: SEO-оптимизация: как сделать голосовой поиск на сайте?
Компания проводила немало тестов, в том числе, связанных с тем, чтобы понять, смогут ли люди определить какие тексты сгенерированы человеком, а какие — машиной. Результаты удивили разработчиков алгоритма — большинство из юзеров посчитали ее навыки опасными, так как они могут быть использованными во вред.
На Гитхаб можно найти только часть данных и примеры заданий.
Организация Reddit сделала свой вывод: модели могла потребоваться работа с процессором 1536 GPU, в течение 60 дней.
OpenAI GPT-3 славится своей производительностью. Нейросеть генерирует информацию, основываясь на 175-ти миллиарда параметров. Чем больше применяется параметров, тем лучше оценка значений. Сама же суть работы нового алгоритма никак не изменилась, по отношению к предыдущим версиям. Нейронная сеть составляет анализ большого количества массивов данных из интернета и, на основе данной информации, пытается предсказать каждое следующее слово будущего текста. Для работы нейросети должна быть какая-то точка отсчета, которой выступает запрос.
В GPT-3 и в GPT-2 можно назвать адаптациями алгоритма Google Transformer. Его задачей было вычисление вероятности появления того или иного слова в предложении. На основе этих результатов, нейросеть должна расставлять слова в логическом порядке. Эта технология применялась еще в 2017 году. В 2019 году алгоритм GPT-2 работал с 1,5 миллиардов параметров и его смогли научить автоматически генерировать неправдивые новости. Естественно, в открытый доступ эту технологию выпускать разработчики не решились, так как она могла нанести непоправимый вред.
Сегодня усовершенствованная модель представляет собой нейросеть, которая содержит в сто раз больше информации, при этом, использовалось вдвое больше данных, нежели в GPT-2. К сожалению, не каждому дано испробовать данный алгоритм, так как компания OpenAI предоставляет доступ отдельным разработчикам. Чтобы воспользоваться нейросетью, нужно заполнить объемную заявку. Получив одобрение со стороны руководителей проекта, вам предоставят доступ к бета-тесту софта. Разработчики не планируют выпускать ее в открытый доступ, а заниматься продажами по подписке.
Формат веб-сторис в выдаче Google — когда ждать в России и в других странах и стоит ли ждать вообще?
Доступ к системе получило крайне мало пользователей, но менее чем за месяц, его успели протестировать в различных направлениях. Быть может не с первого и второго, а с третьего раза, но нейросеть способна предоставить пользователю требуемый результат.
Судя по статистическим данным, чаще при помощи алгоритма пользователи генерировали текст: песни, повествования, релизы и даже техническую документацию. Разработчики сделали вывод, что нейросеть уже способна генерировать табулатуры для гитары и даже компьютерный код. К этому выводу пришел Шариф Шамим, который показал как нейросеть работает с HTML-разметкой, а также визуализирует кнопки и оформление сайта.
https://twitter.com/sharifshameem/status/1282676454690451457?s=20
Популярный разработчик попросил нейросеть написать статью о себе, на основании персонального форума bitcointalk. Таким образом, на свет вышел текст с заголовком «GPT-3 от OpenAI может стать величайшим явлением после Bitcoin». Он опубликовал данное произведение на своем блоге и никто не заподозрил, что ее написал робот. Вскоре, разработчик признался, что текст вымышленный и его создала нейросеть.
В дизайне алгоритм также преуспел. Дизайнеру Дордану Сингеру удалось разработать прототип плагина для платформы Figma, который способен рисовать макеты по текстовому описанию. Он обучил GPT-3 создавать JSON-данные, а после переводить их на макет Figma.
https://twitter.com/jsngr/status/1284511080715362304
Не обошли задатки искусственного интеллекта, а с ним и GPT-3 алгоритм, игровую деятельность. AI Dungeon — культовая бесплатная игра, которая работает на основе нейросетей. Чтобы в нее играть, нужно в соответствующее поле вводить команды, на которые программа реагирует соответствующим образом.
Ранее, игра базировалась на нейросети GPT-2, но, благодаря переводу на новую версию алгоритма, у геймеров появилось еще больше возможностей: теперь игрок может задать любую команду, на которую нейронная сеть корректно реагирует, меняя игровой мир.
Игра генерирует полноценную историческую и магическую системы, теории и правила, которым подчиняется виртуальный мир.
Чему может научить предпринимателя сериал «Ход королевы» от Нетфликса — 4 стратегических приёма
В открытом доступе нетрудно отыскать алгоритм GPT-3 на русском. А если быть точнее — модель для создания текстов, которая содержит в себе 760 млн. параметров. Осуществила эту идею российская компания «Сбер». Об этом сообщил директор департамента SberDevices Сергей Марков. Более того, «Сбер» изъявил желание обучить нейросеть обрабатывать программный код. Для этого подключили данные из GitHub и StackOverflow.
Обучается нейронная сеть на основе английской и русской версий Википедии, новостных и научно-популярных сайтов, литературы, публичных разделов Пикабу, банковского ресурса «Банки.ру», а также с помощью проекта Omnia Russica с открытым исходным кодом, который содержит в себе 33 млрд. русских слов.
Некоторые пользователи привыкли называть искусственным интеллектом все, что касается нейросетей и специальных алгоритмов, предназначенных для машинного оборудования. На самом же деле, создать искусственный интеллект, который бы соответствовал нашему мышлению и мог делать логические заключения, человечество не в силах. Алгоритм GPT-3 не оснащен собственным «интеллектом» и утверждающие обратное пользователи попросту заблуждаются. Некоторые юзеры считают, что нейросеть напишет неотличимый от человека текст. На самом деле, алгоритм не выдает осмысленные предложения, а оценивает связь между словами в предложении и расставляет их в правильном порядке. Ученые отметили, что машины по сей день не делают логических выводов из написанного или обработанного текста как люди.
Результатом исследований ученых стал вывод: ни одна нейросеть не понимает суть беседы, поэтому и не может, к примеру, дать соответствующий ответ на глупый вопрос. В приложении производительности фраз, среднестатистический человек набирает 95%, а машины набирают всего 50%.
«Критика обоснована и соответствует действительности» — так заявили представители компании OpenAI. Было отмечено, что алгоритм справляется с задачами «немного лучше, чем случайно», а сами разработчики иногда сами не понимают, почему GPT-3 нейросеть не справляется с некоторыми задачами, несмотря даже на то, что число параметров с каждым разом все увеличивается. В итоге они поняли, что улучшение модели при помощи расширения данных не решает главную проблему усовершенствования ИИ. Ее решение следует искать при помощи других подходов.
Несмотря на то, что алгоритм не заменяет живого человека, он способен автоматизировать ряд процессов. В 2021 году внедрение этой нейросети находится на этапе внедрения в различные сферы деятельности, но уже существуют места, где GPT-3 применяется на практике: от обучения языкам программирования, до упрощения скучной и рутинной работы по написанию текстов для блогов.
А если есть вопросы по статье, напишите в комментариях. Вам ответит непосредственно автор или профильный специалист из нашего штата.
Автор: Exiterra Digital Agency
Закажите SEO, SERM/ORM, Директ, сайт со скидкой 20%.
Проведем бесплатный конверсионный аудит.
Оставьте свой номер телефона и мы свяжемся с Вами в рабочее время.