Opublikowano: 2 sierpnia 2025 r. / Zaktualizowano: 2 sierpnia 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Kim są pionierzy sztucznej inteligencji? Kompleksowa analiza rewolucji głębokiego uczenia się – Zdjęcie: Xpert.Digital
Zapomnij o ChatGPT: prawdziwym powodem gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji jest dokument Google z 2017 r. zatytułowany „Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz”
Czym jest era głębokiego uczenia?
Era głębokiego uczenia (Deep Learning) to okres od 2010 roku, w którym rozwój sztucznej inteligencji radykalnie przyspieszył dzięki kilku przełomom technologicznym. Era ta stanowi punkt zwrotny w historii sztucznej inteligencji, ponieważ po raz pierwszy połączyły się niezbędne warunki do trenowania złożonych sieci neuronowych: wystarczająca moc obliczeniowa, duże ilości danych i udoskonalone algorytmy.
Termin „uczenie głębokie” odnosi się do wielowarstwowych sieci neuronowych, które potrafią automatycznie wyodrębniać abstrakcyjne cechy z danych. W przeciwieństwie do poprzednich podejść, systemy te nie muszą być już ręcznie programowane w celu identyfikacji cech, które powinny rozpoznawać; zamiast tego uczą się tych wzorców niezależnie od danych treningowych.
Nadaje się do:
Dlaczego rewolucja głębokiego uczenia rozpoczęła się w 2010 roku?
Rok 2010 był przełomowy, ponieważ zbiegły się trzy kluczowe wydarzenia. Po pierwsze, udostępniono bazę danych ImageNet, zawierającą ponad 10 milionów oznaczonych obrazów w 1000 kategoriach, zapewniając tym samym, po raz pierwszy, wystarczająco duży zbiór danych do trenowania głębokich sieci neuronowych.
Po drugie, procesory graficzne (GPU) stały się na tyle wydajne, że umożliwiały równoległe przetwarzanie dużych ilości danych. Platforma CUDA firmy NVIDIA, wprowadzona w 2007 roku, umożliwiła badaczom wykonywanie intensywnych obliczeń wymaganych w uczeniu głębokim.
Po trzecie, udoskonalenia algorytmiczne, w szczególności wykorzystanie funkcji aktywacji ReLU zamiast tradycyjnych funkcji sigmoidalnych, znacząco przyspieszyły proces uczenia. Ta konwergencja ostatecznie umożliwiła wdrożenie teoretycznych podstaw z lat 80. XX wieku w praktyce.
Które przełomowe odkrycie zapoczątkowało rewolucję w dziedzinie głębokiego uczenia?
Decydujący przełom nastąpił 30 września 2012 roku, wraz ze zwycięstwem AlexNet w konkursie ImageNet. Splotowa sieć neuronowa opracowana przez Alexa Krizhevsky'ego, Ilyę Sutskevera i Geoffreya Hintona osiągnęła wskaźnik błędów w pierwszej piątce na poziomie 15,3%, czyli o ponad 10 punktów procentowych lepszy od algorytmu, który zajął drugie miejsce.
AlexNet jako pierwszy z powodzeniem połączył głębokie sieci neuronowe, duże zbiory danych i obliczenia GPU. Co ciekawe, trening odbył się na zaledwie dwóch kartach graficznych NVIDIA w sypialni Kriżewskiego. Ten sukces udowodnił społeczności naukowej, że głębokie uczenie jest nie tylko interesujące pod względem teoretycznym, ale i bardziej praktyczne.
Sukces AlexNet zapoczątkował lawinę zmian. Już w 2015 roku model SENet przewyższył nawet wskaźnik rozpoznawania mowy w sieci ImageNet, osiągając wskaźnik błędu na poziomie 2,25%. Ta spektakularna poprawa w ciągu zaledwie kilku lat pokazała ogromny potencjał technologii głębokiego uczenia.
Jaką rolę odegrała architektura Transformerów?
W 2017 roku zespół Google opublikował przełomowy artykuł „Attention Is All You Need”, w którym przedstawiono architekturę Transformer. Architektura ta zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego, opierając się całkowicie na mechanizmach uwagi i eliminując potrzebę stosowania rekurencyjnych sieci neuronowych.
Cechą szczególną Transformerów jest ich zdolność do równoległego przetwarzania danych: podczas gdy poprzednie modele musiały pracować sekwencyjnie, słowo po słowie, Transformery mogą przetwarzać całe zdania jednocześnie. Mechanizm samouważności pozwala modelowi zrozumieć relacje między wszystkimi słowami w zdaniu, niezależnie od ich położenia.
Architektura Transformera stała się fundamentem wszystkich współczesnych modeli językowych na dużą skalę, od BERT, przez GPT, po Gemini. Do 2025 roku oryginalny artykuł był cytowany ponad 173 000 razy i jest uważany za jedno z najbardziej wpływowych dzieł naukowych XXI wieku.
Dlaczego Google jest wiodącym pionierem w dziedzinie sztucznej inteligencji?
Według analizy Epoch AI, Google jest zdecydowanym liderem w tej dziedzinie, mając 168 „godnych uwagi” modeli AI. Tę dominację można wytłumaczyć kilkoma strategicznymi decyzjami podjętymi przez firmę na wczesnym etapie.
Google inwestowało intensywnie w badania nad sztuczną inteligencją już w latach 2000. i wcześnie dostrzegło potencjał sieci neuronowych. Przejęcie DeepMind w 2014 roku zapewniło firmie dodatkową wiedzę specjalistyczną. Kluczowe było również udostępnienie frameworka TensorFlow jako oprogramowania open source w 2015 roku, co przyspieszyło rozwój sztucznej inteligencji na całym świecie.
Wkład Google w architekturę Transformer był szczególnie znaczący. Artykuł, opublikowany w 2017 roku przez badaczy Google, położył podwaliny pod dzisiejszą generatywną sztuczną inteligencję. Na jego podstawie Google opracował BERT (2018), który zrewolucjonizował przetwarzanie języka naturalnego, a później modele Gemini.
Ścisła integracja badań i rozwoju produktów w Google również przyczyniła się do wysokiej widoczności. Modele sztucznej inteligencji są bezpośrednio zintegrowane z usługami Google, takimi jak wyszukiwarka, YouTube i Android, co przyczynia się do ich praktycznego wykorzystania i tym samym spełnia kryteria „godnych uwagi” modeli.
Nadaje się do:
Jak rozwinęły się Microsoft, OpenAI i Meta?
Microsoft zajmuje drugie miejsce z 43 godnymi uwagi modelami sztucznej inteligencji. Firma skorzystała ze strategicznego partnerstwa z OpenAI, w które Microsoft zainwestował kilka miliardów dolarów. Współpraca ta umożliwiła Microsoftowi wczesną integrację modeli GPT z produktami takimi jak Bing i Copilot.
OpenAI zajmuje trzecie miejsce z 40 modelami, mimo że powstał dopiero w 2015 roku. Rozwój serii GPT, od GPT-1 (2018) do obecnych modeli, takich jak GPT-4 i o3, ugruntował pozycję OpenAI jako wiodącego twórcy dużych modeli językowych. ChatGPT, wydany w 2022 roku, osiągnął milion użytkowników w ciągu pięciu dni i przyniósł sztucznej inteligencji do opinii publicznej.
Firma Meta (Facebook) opracowała serię LLaMA, składającą się z 35 modeli, jako alternatywę open-source dla modeli zamkniętych. Modele LLaMA, zwłaszcza LLaMA 3 i nowszy LLaMA 4, pokazały, że modele open-source mogą również konkurować z rozwiązaniami zastrzeżonymi.
Nadaje się do:
Co sprawia, że model sztucznej inteligencji jest „godny uwagi”?
Epoch AI definiuje model AI jako „godny uwagi”, jeśli spełnia co najmniej jedno z czterech kryteriów. Po pierwsze, musi on osiągnąć postęp techniczny w stosunku do uznanego benchmarku. Po drugie, powinien osiągać wysoką częstotliwość cytowań, przekraczającą 1000. Po trzecie, kryterium może stanowić znaczenie historyczne, nawet jeśli model jest obecnie technicznie przestarzały. Po czwarte, brane jest pod uwagę istotne praktyczne zastosowanie.
Definicja ta koncentruje się nie tylko na postępie technologicznym, ale także na rzeczywistym wpływie i znaczeniu w środowisku naukowym i gospodarczym. Zatem model można uznać za godny uwagi, jeśli znajdzie szerokie zastosowanie praktyczne, nawet jeśli niekoniecznie jest najbardziej zaawansowany technicznie.
Baza danych Epoch AI zawiera ponad 2400 modeli uczenia maszynowego od 1950 roku do chwili obecnej, co czyni ją największą publicznie dostępną kolekcją tego typu. Ta kompleksowa baza danych umożliwia dogłębną analizę rozwoju sztucznej inteligencji na przestrzeni ponad 70 lat.
Jak rozwijała się sztuczna inteligencja przed erą głębokiego uczenia?
Historia sztucznej inteligencji przed rokiem 2010 charakteryzowała się cyklami optymizmu i rozczarowania. Lata 50. i 60. XX wieku przyniosły wielki optymizm, którego symbolem był perceptron Franka Rosenblatta (1957). Te wczesne sieci neuronowe rozbudziły nadzieję na rychłe nadejście sztucznej inteligencji.
Pierwsza zima sztucznej inteligencji rozpoczęła się na początku lat 70. XX wieku, zapoczątkowana książką Marvina Minsky'ego i Seymoura Paperta o ograniczeniach perceptronów (1969). Raport Lighthilla z 1973 roku dla brytyjskiego parlamentu doprowadził do drastycznych cięć w finansowaniu badań. Faza ta trwała do około 1980 roku i znacznie spowolniła badania nad sztuczną inteligencją.
Lata 80. XX wieku przyniosły odrodzenie dzięki systemom eksperckim, takim jak MYCIN, medyczny system diagnostyczny. W tym samym czasie, w 1986 roku, Geoffrey Hinton, David Rumelhart i Ronald Williams opracowali algorytm propagacji wstecznej, który umożliwił trenowanie sieci neuronowych. Już w 1989 roku Yann LeCun opracował LeNet, wczesną splotową sieć neuronową do rozpoznawania pisma ręcznego.
Druga zima AI nastąpiła pod koniec lat 80., kiedy rozwiały się wysokie oczekiwania wobec systemów eksperckich i maszyn LISP. Faza ta trwała do lat 90. i charakteryzowała się sceptycyzmem wobec sieci neuronowych.
Jakie podstawy technologiczne umożliwiły uczenie głębokie?
Trzy kluczowe przełomy umożliwiły rewolucję w uczeniu głębokim. Rozwój wydajnych procesorów graficznych (GPU) był fundamentalny, ponieważ umożliwił równoległe przetwarzanie dużych ilości danych. Platforma CUDA firmy NVIDIA w 2007 roku umożliwiła przetwarzanie GPU na potrzeby uczenia maszynowego.
Drugim warunkiem wstępnym były duże, wysokiej jakości zbiory danych. ImageNet, opublikowany w 2010 roku przez Fei-Fei Li, jako pierwszy zaoferował zbiór danych zawierający ponad 10 milionów oznaczonych obrazów. Taka ilość danych była niezbędna do efektywnego trenowania głębokich sieci neuronowych.
Trzeci filar stanowiły usprawnienia algorytmiczne. Wykorzystanie funkcji aktywacji ReLU zamiast funkcji sigmoidalnych znacząco przyspieszyło proces uczenia. Ulepszone procedury optymalizacji i techniki regularyzacji, takie jak dropout, pomogły rozwiązać problem nadmiernego dopasowania.
Jak zmieniały się koszty obliczeniowe potrzebne do szkolenia sztucznej inteligencji?
Koszt szkolenia modeli AI wzrósł wykładniczo. Szkolenie oryginalnego modelu Transformer kosztowało zaledwie 930 dolarów w 2017 roku. BERT-Large kosztował 3300 dolarów w 2018 roku, a GPT-3 około 4,3 miliona dolarów w 2020 roku.
Nowoczesne modele osiągają jeszcze wyższe koszty: GPT-4 kosztuje około 78,4 miliona dolarów, a Gemini Ultra firmy Google, z ceną około 191,4 miliona dolarów, może być najdroższym modelem wytrenowanym do tej pory. Ten trend odzwierciedla rosnącą złożoność i rozmiar modeli.
Według Epoch AI, moc obliczeniowa potrzebna do szkolenia podwaja się mniej więcej co pięć miesięcy. Ten postęp znacznie wykracza poza prawo Moore'a i pokazuje szybką skalowalność badań nad sztuczną inteligencją. Jednocześnie prowadzi to do koncentracji rozwoju sztucznej inteligencji w rękach kilku firm dysponujących niezbędnymi zasobami.
Nadaje się do:
Jakie wyzwania stoją przed dalszym rozwojem sztucznej inteligencji?
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) stoi przed kilkoma poważnymi wyzwaniami. Modele wnioskowania zoptymalizowane pod kątem złożonego rozumowania logicznego mogą osiągnąć granice skalowalności już w 2026 roku. Ogromne koszty obliczeniowe ograniczają krąg podmiotów, które mogą uczestniczyć w nowatorskich badaniach nad AI.
Problemy techniczne, takie jak halucynacje, w których systemy sztucznej inteligencji generują fałszywe informacje, nie zostały jeszcze w pełni rozwiązane. Jednocześnie pojawiają się wątpliwości etyczne związane z możliwością generowania treści pozornie prawdziwych, czego przykładem jest wirusowy wizerunek papieża w puchowym płaszczu, stworzony przez sztuczną inteligencję.
Dostępność wysokiej jakości danych treningowych staje się coraz większym wąskim gardłem. Wiele modeli zostało już wytrenowanych z wykorzystaniem dużej części dostępnych danych internetowych, co wymaga nowych podejść do generowania danych.
Jak rozwój sztucznej inteligencji wpływa na społeczeństwo?
Rewolucja w uczeniu głębokim już teraz wywiera ogromny wpływ na społeczeństwo. Systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane w kluczowych obszarach, takich jak diagnostyka medyczna, finanse i pojazdy autonomiczne. Potencjał pozytywnych zmian jest ogromny – od przyspieszenia odkryć naukowych po personalizację edukacji.
Jednocześnie pojawiają się nowe zagrożenia. Możliwość tworzenia realistycznych, fałszywych treści zagraża integralności informacji. Automatyzacja może zagrozić miejscom pracy, a niemieckie Federalne Ministerstwo Pracy przewiduje, że do 2035 roku żadna praca nie będzie mogła obejść się bez oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji.
Koncentracja potencjału sztucznej inteligencji w rękach kilku firm technologicznych rodzi pytania o demokratyczną kontrolę nad tą potężną technologią. Eksperci, tacy jak Geoffrey Hinton, jeden z pionierów głębokiego uczenia, ostrzegają przed potencjalnymi zagrożeniami, jakie niosą ze sobą przyszłe systemy sztucznej inteligencji.
Pionierzy sztucznej inteligencji ery głębokiego uczenia (Deep Learning) stworzyli technologię, która ma potencjał fundamentalnej transformacji ludzkości. Wiodąca pozycja Google w rozwoju 168 znaczących modeli sztucznej inteligencji, a następnie Microsoft, OpenAI i Meta, pokazuje koncentrację potencjału innowacyjnego w rękach kilku graczy. Rewolucja głębokiego uczenia (Deep Learning), trwająca od 2010 roku i zapoczątkowana takimi przełomowymi rozwiązaniami jak AlexNet i architektura Transformer, już zmieniła nasze codzienne życie i będzie to robić jeszcze bardziej w przyszłości. Wyzwaniem jest wykorzystanie tej potężnej technologii dla dobra ludzkości, jednocześnie minimalizując związane z nią ryzyko.
Nadaje się do:
Twoja transformacja AI, integracja AI i ekspert w branży platformy AI
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
