Kim są pionierzy sztucznej inteligencji? Kompleksowa analiza rewolucji głębokiego uczenia się – Zdjęcie: Xpert.Digital
Zapomnij o ChatGPT: prawdziwym powodem eksplozji sztucznej inteligencji jest dokument Google z 2017 r. zatytułowany „Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz”
Co oznacza 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 zbiory 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 do rozpoznawania konkretnych cech; 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 praktyczne zastosowanie teoretycznych podstaw z lat 80. XX wieku.
Jakie przełomowe wydarzenie zapoczątkowało rewolucję głębokiego uczenia się?
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%, o ponad 10 punktów procentowych lepszy od algorytmu, który zajął drugie miejsce.
AlexNet był pierwszym udanym połączeniem głębokich sieci neuronowych, dużych zbiorów danych i obliczeń na GPU. Co ciekawe, trening odbył się na zaledwie dwóch kartach graficznych NVIDIA w sypialni Kriżewskiego. Ten sukces udowodnił społeczności naukowej, że głębokie uczenie się jest nie tylko interesujące pod względem teoretycznym, ale także bardziej praktyczne.
Sukces AlexNet zapoczątkował lawinę zmian. Już w 2015 roku model SENet, ze wskaźnikiem błędu na poziomie 2,25%, przewyższył nawet wskaźnik rozpoznawania mowy w ImageNet. Ta znacząca poprawa w ciągu zaledwie kilku lat pokazała ogromny potencjał technologii głębokiego uczenia się.
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 wyłącznie na mechanizmach uwagi i eliminując potrzebę stosowania rekurencyjnych sieci neuronowych.
Cechą szczególną transformatorów jest ich zdolność do przetwarzania równoległego: podczas gdy wcześniejsze modele musiały pracować sekwencyjnie, słowo po słowie, transformatory mogą przetwarzać całe zdania jednocześnie. Mechanizm samouwagi pozwala modelowi zrozumieć relacje między wszystkimi słowami w zdaniu, niezależnie od ich położenia.
Architektura Transformer stała się fundamentem wszystkich współczesnych głównych modeli językowych, od BERT i 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 „znaczących” 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. Co najważniejsze, udostępnienie frameworka TensorFlow jako oprogramowania open source w 2015 roku 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 dodatkowo przyczyniła się do jego wysokiej rozpoznawalności. Modele sztucznej inteligencji są bezpośrednio zintegrowane z usługami Google, takimi jak wyszukiwarka, YouTube i Android, co przyczynia się do ich praktycznego wykorzystania, a tym samym do kryteriów „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, z 40 modelami, zajmuje trzecie miejsce, mimo że został założony 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, przybliżając światu sztuczną inteligencję.
Firma Meta (Facebook) opracowała serię LLaMA, obejmującą 35 modeli, jako alternatywę open source dla modeli zastrzeżonych. Modele LLaMA, zwłaszcza LLaMA 3 i nowsza LLaMA 4, pokazały, że modele open source mogą 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 wykazać się postępem technicznym w stosunku do uznanego benchmarku. Po drugie, powinien osiągnąć wysoki wskaźnik cytowań, przekraczający 1000. Po trzecie, kryterium może stanowić znaczenie historyczne, nawet jeśli model jest obecnie technicznie przestarzały. Po czwarte, brane jest pod uwagę istotne zastosowanie praktyczne.
Definicja ta koncentruje się nie tylko na postępie technologicznym, ale także na rzeczywistym wpływie i znaczeniu w sferze naukowej i gospodarczej. Model można zatem uznać za godny uwagi, jeśli znajdzie szerokie zastosowanie praktyczne, nawet jeśli niekoniecznie jest najbardziej zaawansowany technologicznie.
Baza danych Epoch AI obejmuje ponad 2400 modeli uczenia maszynowego od 1950 roku do dnia dzisiejszego, co czyni ją największą publicznie dostępną kolekcją tego typu. Ten kompleksowy zbiór danych umożliwia gruntowną 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. W latach 50. i 60. XX wieku panował wielki optymizm, którego symbolem był Perceptron Franka Rosenblatta (1957). Te wczesne sieci neuronowe budziły 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. Okres ten trwał do około 1980 roku i znacząco spowolnił 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 wysokie oczekiwania wobec systemów eksperckich i maszyn LISP zostały zawiedzione. 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 umożliwiły one równoległe przetwarzanie dużych ilości danych. Platforma CUDA firmy NVIDIA z 2007 roku umożliwiła przetwarzanie GPU na potrzeby uczenia maszynowego.
Drugim wymogiem były duże, wysokiej jakości zbiory danych. System ImageNet, opublikowany przez Fei-Fei Li w 2010 roku, 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 udoskonalenia algorytmiczne. Wykorzystanie funkcji aktywacji ReLU zamiast funkcji sigmoidalnych znacząco przyspieszyło proces uczenia. Ulepszone metody optymalizacji i techniki regularyzacji, takie jak dropout, pomogły rozwiązać problem nadmiernego dopasowania.
Jak zmieniały się koszty obliczeniowe potrzebne do szkolenia AI?
Koszty szkolenia modeli AI wzrosły wykładniczo. Szkolenie oryginalnego modelu Transformer kosztowało zaledwie 930 dolarów w 2017 roku. BERT-Large kosztował już 3300 dolarów w 2018 roku, a GPT-3 pochłonęło 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 rozumowania zoptymalizowane pod kątem złożonego myślenia logicznego mogą osiągnąć granice swojej skalowalności już w 2026 roku. Ogromne koszty obliczeniowe ograniczają pulę 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 realistycznych, czego przykładem jest wirusowy wizerunek papieża w puchowym płaszczu, stworzony przez sztuczną inteligencję.
Dostępność wysokiej jakości danych treningowych staje się coraz bardziej wąskim gardłem. Wiele modeli zostało już wytrenowanych z wykorzystaniem znacznej części dostępnych danych internetowych, co wymusza nowe podejście 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 Federalne Ministerstwo Pracy przewiduje, że do 2035 roku żadna praca nie będzie możliwa bez oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji.
Koncentracja władzy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) 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 AI.
Pionierzy sztucznej inteligencji ery głębokiego uczenia (Deep Learning) stworzyli technologię, która ma potencjał fundamentalnej transformacji ludzkości. Wiodąca pozycja Google w opracowaniu 168 znaczących modeli sztucznej inteligencji, a następnie Microsoft, OpenAI i Meta, pokazuje koncentrację potencjału innowacji w rękach kilku kluczowych graczy. Rewolucja głębokiego uczenia (Deep Learning), która rozpoczęła się w 2010 roku i została zapoczątkowana przez takie przełomowe rozwiązania jak AlexNet i architektura Transformer, już zmieniła nasze codzienne życie i będzie to robić jeszcze głębiej w przyszłości. Wyzwanie polega na wykorzystaniu tej potężnej technologii dla dobra ludzkości, przy jednoczesnym zminimalizowaniu związanego z nią ryzyka.
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!
Konrad Wolfenstein
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.
