Генеративният изкуственият интелект се превърна в много ключова технология в професионалните среди – особено бизнес, научните, и правните и др. Но за да се разберем потенциала и ограниченията на тази технология, е важно да знаем научните принципи и архитектури, върху които тя е изградена.

Генеративният AI произлиза от областта на deep learning, при която невронни мрежи се обучават на големи обеми от данни. Целта на това е системите да откриват закономерности на базата, на които да създават статистически вероятно съдържание. Архитектурата зад този пробив, т.нар. Transformer, е представена в изследването Attention Is All You Need, публикувано през 2017 г. която поставя технологичната основа на много от днешните водещи езикови и мултимодални модели.

Какво е генеративен AI? Kaк променя бизнеса, държавното управление, здравеопазването и правото

Когато става дума по-специфично за големите езикови модели основният принцип на това обучение се свежда до предсказване на следващия токен или дума в дадена последователност. Тези модели могат да се разглеждат като мащабни системи за статистическо предсказване, които извличат модели и зависимости от текстовете в базата данни и след това генерират нови такива въз основа на тях, според IBM. Това позволява на генеративния AI да създава плавни и убедителни отговори, но и именно заради този механизъм изкуственият интелект измисля факти, фабрикува цитати или представя неверни твърдения с уверен тон.

Това е важно да се отбележи – генеративният AI не „разбира“ света по начина, по който го правят хората. Той анализира и в последствие моделира връзки в данните. Съвременното поколение от системи се базира на foundation models, които са обучени върху широки масиви от данни, и след това адаптирани за широк спектър от приложения според изследвания на Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Поради тази причина генеративният изкуствен интелект е толкова мощна технология – и толкова трудна за управление.

Изображение: Freepik