Опубліковано: 2 серпня 2025 р. / Оновлено: 2 серпня 2025 р. – Автор: Конрад Вольфенштейн
Хто є піонерами штучного інтелекту? Комплексний аналіз революції глибокого навчання – Зображення: Xpert.Digital
Забудьте про ChatGPT: стаття Google 2017 року «Увага – це все, що вам потрібно» – справжня причина вибуху штучного інтелекту.
Що таке ера глибокого навчання?
Ера глибокого навчання — це період з 2010 року, коли розвиток штучного інтелекту принципово прискорився завдяки кільком технологічним проривам. Ця епоха знаменує собою поворотний момент в історії ШІ, оскільки вперше зібралися необхідні передумови для навчання складних нейронних мереж: достатня обчислювальна потужність, великі обсяги даних та вдосконалені алгоритми.
Термін «глибоке навчання» стосується багатошарових нейронних мереж, які можуть автоматично витягувати абстрактні ознаки з даних. На відміну від попередніх підходів, ці системи більше не потрібно програмувати вручну для визначення ознак, які вони повинні розпізнавати; натомість вони вивчають ці закономірності незалежно від навчальних даних.
Підходить для цього:
Чому революція глибокого навчання почалася у 2010 році?
2010 рік став переломним, оскільки в ньому зійшлися три критичні події. По-перше, було випущено базу даних ImageNet, яка містила понад 10 мільйонів маркованих зображень у 1000 категоріях, таким чином вперше забезпечивши достатньо великий набір даних для навчання глибоких нейронних мереж.
По-друге, графічні процесори (GPU) стали достатньо потужними, щоб забезпечити паралельну обробку великих обсягів даних. Платформа CUDA від NVIDIA, представлена у 2007 році, дозволила дослідникам виконувати інтенсивні обчислення, необхідні для глибокого навчання.
По-третє, алгоритмічні вдосконалення, зокрема використання функції активації ReLU замість традиційних сигмоїдних функцій, значно прискорили навчання. Ця конвергенція нарешті дозволила впровадити теоретичні основи 1980-х років на практиці.
Який прорив ознаменував початок революції глибокого навчання?
Вирішальний прорив відбувся 30 вересня 2012 року з перемогою AlexNet у конкурсі ImageNet. Згорткова нейронна мережа, розроблена Алексом Крижевським, Іллею Суцкевером та Джеффрі Хінтоном, досягла рівня помилок у першій п'ятірці на рівні 15,3%, що більш ніж на 10 відсоткових пунктів краще, ніж алгоритм, що посів друге місце.
AlexNet першим успішно поєднав глибокі нейронні мережі, великі набори даних та обчислення на графічних процесорах. Примітно, що навчання проходило лише на двох відеокартах NVIDIA у спальні Крижевського. Цей успіх довів науковій спільноті, що глибоке навчання не лише теоретично цікаве, а й практично перевершує його.
Успіх AlexNet спричинив каскад розробок. Вже у 2015 році модель SENet навіть перевершила рівень розпізнавання людиною ImageNet, з коефіцієнтом помилок 2,25 відсотка. Це разюче покращення всього за кілька років продемонструвало величезний потенціал технології глибокого навчання.
Яку роль відіграла архітектура Трансформера?
У 2017 році команда Google опублікувала новаторську статтю «Увага — це все, що вам потрібно», в якій було представлено архітектуру Transformer. Ця архітектура революціонізувала обробку природної мови, повністю покладаючись на механізми уваги та усуваючи потребу в рекурентних нейронних мережах.
Особливістю Трансформерів є їхня здатність обробляти дані паралельно: у той час як попередні моделі мали працювати послідовно, слово за словом, Трансформери можуть обробляти цілі речення одночасно. Механізм самоуважності дозволяє моделі розуміти зв'язки між усіма словами в реченні, незалежно від їхньої позиції.
Архітектура Transformer стала основою для всіх сучасних великомасштабних мовних моделей, від BERT до GPT та Gemini. Оригінальна стаття була цитована понад 173 000 разів до 2025 року та вважається однією з найвпливовіших наукових робіт 21 століття.
Чому Google є провідним піонером штучного інтелекту?
Згідно з аналізом Epoch AI, Google значно лідирує в цій галузі, маючи 168 «помітних» моделей штучного інтелекту. Це домінування можна пояснити кількома стратегічними рішеннями, прийнятими компанією на ранньому етапі.
Google інвестував значні кошти в дослідження штучного інтелекту ще в 2000-х роках і рано усвідомив потенціал нейронних мереж. Придбання DeepMind у 2014 році принесло компанії додаткову експертизу. Випуск фреймворку TensorFlow з відкритим вихідним кодом у 2015 році також мав вирішальне значення, прискоривши розвиток штучного інтелекту в усьому світі.
Внесок Google у архітектуру Transformer був особливо значним. Стаття, опублікована у 2017 році дослідниками Google, заклала основу для сучасного генеративного штучного інтелекту. Спираючись на це, Google розробив BERT (2018), який революціонізував обробку природної мови, а пізніше моделі Gemini.
Тісна інтеграція досліджень та розробки продуктів у Google також сприяла високій видимості. Моделі штучного інтелекту інтегровані безпосередньо в такі сервіси Google, як Пошук, YouTube та Android, що сприяє практичному використанню та, таким чином, відповідає критеріям «помітних» моделей.
Підходить для цього:
Як розвивалися Microsoft, OpenAI та Meta?
Microsoft посідає друге місце з 43 помітними моделями штучного інтелекту. Компанія скористалася перевагами стратегічного партнерства з OpenAI, в яке Microsoft інвестувала кілька мільярдів доларів. Ця співпраця дозволила Microsoft інтегрувати моделі GPT на ранній стадії в такі продукти, як Bing та Copilot.
OpenAI посідає третє місце з 40 моделями, незважаючи на те, що був заснований лише у 2015 році. Розвиток серії GPT, від GPT-1 (2018) до сучасних моделей, таких як GPT-4 та o3, зробив OpenAI провідним розробником моделей великих мов. ChatGPT, випущений у 2022 році, досяг мільйона користувачів протягом п'яти днів і привернув увагу громадськості до ШІ.
Meta (Facebook) розробила серію LLaMA, що складається з 35 моделей, як альтернативу закритим моделям з відкритим кодом. Моделі LLaMA, особливо LLaMA 3 та новіша LLaMA 4, продемонстрували, що моделі з відкритим кодом також можуть конкурувати з власницькими рішеннями.
Підходить для цього:
Що робить модель штучного інтелекту «вартою згадки»?
Epoch AI визначає модель ШІ як «варту уваги», якщо вона відповідає принаймні одному з чотирьох критеріїв. По-перше, вона повинна досягти технічного покращення порівняно з визнаним еталоном. По-друге, вона повинна досягти високої частоти цитування понад 1000 цитувань. По-третє, історична актуальність може бути критерієм, навіть якщо модель зараз технічно застаріла. По-четверте, враховується значне практичне використання.
Це визначення зосереджено не лише на технологічному прогресі, але й на фактичному впливі та актуальності в науковому та економічному середовищі. Таким чином, модель можна вважати вартою уваги, якщо вона знаходить широке практичне застосування, навіть якщо вона не обов'язково є найдосконалішою з технічної точки зору.
База даних Epoch AI містить понад 2400 моделей машинного навчання з 1950 року до теперішнього часу, що робить її найбільшою загальнодоступною колекцією такого роду. Ця комплексна база даних дозволяє проводити глибокий аналіз розвитку штучного інтелекту протягом понад 70 років.
Як розвивався штучний інтелект до ери глибокого навчання?
Історія штучного інтелекту до 2010 року характеризувалася циклами оптимізму та розчарування. 1950-ті та 1960-ті роки були періодом великого оптимізму, символом якого став перцептрон Френка Розенблатта (1957). Ці ранні нейронні мережі вселили надії на швидку появу штучного інтелекту.
Перша зима ШІ розпочалася на початку 1970-х років, її поштовхом стала книга Марвіна Мінського та Сеймура Пейперта про межі перцептронів (1969). Звіт Лайтхілла для британського парламенту 1973 року призвів до різкого скорочення фінансування досліджень. Ця фаза тривала приблизно до 1980 року та значно уповільнила дослідження ШІ.
У 1980-х роках відродилася ця мережа завдяки експертним системам, таким як MYCIN, система медичної діагностики. Водночас Джеффрі Хінтон, Девід Румельхарт та Рональд Вільямс розробили алгоритм зворотного поширення помилки у 1986 році, який зробив нейронні мережі придатними для навчання. Ян ЛеКун розробив LeNet, ранню згорткову нейронну мережу для розпізнавання рукописного тексту, ще у 1989 році.
Друга зима штучного інтелекту настала наприкінці 1980-х років, коли високі очікування щодо експертних систем та LISP-машин були розвіяні. Ця фаза тривала до 1990-х років і характеризувалася скептицизмом щодо нейронних мереж.
Які технологічні основи зробили глибоке навчання можливим?
Три ключові прориви зробили можливим революцію глибокого навчання. Розробка потужних графічних процесорів була фундаментальною, оскільки вони дозволяли паралельну обробку великих обсягів даних. Платформа CUDA від NVIDIA у 2007 році зробила обчислення на графічних процесорах доступними для машинного навчання.
Другою передумовою були великі набори даних високої якості. ImageNet, опублікований у 2010 році Фей-Фей Лі, був першим, хто запропонував набір даних з понад 10 мільйонами позначених зображень. Такий обсяг даних був необхідний для ефективного навчання глибоких нейронних мереж.
Алгоритмічні вдосконалення сформували третій стовп. Використання функції активації ReLU замість сигмоїдних функцій значно пришвидшило навчання. Удосконалені процедури оптимізації та методи регуляризації, такі як відсів, допомогли вирішити проблему перенавчання.
Як змінювалися обчислювальні витрати на навчання ШІ?
Вартість навчання моделей штучного інтелекту зросла в геометричній прогресії. Навчання оригінальної моделі Transformer коштувало лише 930 доларів у 2017 році. BERT-Large коштував 3300 доларів у 2018 році, тоді як GPT-3 коштував приблизно 4,3 мільйона доларів у 2020 році.
Сучасні моделі досягають ще більших витрат: GPT-4 коштує приблизно 78,4 мільйона доларів, тоді як Gemini Ultra від Google, вартістю приблизно 191,4 мільйона доларів, може бути найдорожчою моделлю, навченою на сьогодні. Ця тенденція відображає зростання складності та розміру моделей.
Згідно з даними Epoch AI, обчислювальна потужність, необхідна для навчання, подвоюється приблизно кожні п'ять місяців. Цей розвиток значно перевищує закон Мура та демонструє швидке масштабування досліджень у галузі штучного інтелекту. Водночас це призводить до концентрації розробки ШІ в руках кількох компаній, які мають необхідні ресурси.
Підходить для цього:
Які виклики існують для подальшого розвитку ШІ?
Розробка штучного інтелекту стикається з кількома суттєвими викликами. Моделі міркувань, оптимізовані для складних логічних міркувань, можуть досягти своїх меж масштабування вже у 2026 році. Величезні обчислювальні витрати обмежують коло учасників, які можуть брати участь у передових дослідженнях у галузі штучного інтелекту.
Такі технічні проблеми, як галюцинації, коли системи штучного інтелекту генерують неправдиву інформацію, ще не повністю вирішені. Водночас етичні питання виникають через можливість створення оманливо реального контенту, як продемонстровано вірусним зображенням Папи Римського в пуховику, створеним за допомогою штучного інтелекту.
Наявність високоякісних навчальних даних стає дедалі більшою проблемою. Багато моделей вже навчені з використанням значної частини доступних інтернет-даних, що вимагає нових підходів до генерації даних.
Як розвиток штучного інтелекту впливає на суспільство?
Революція глибокого навчання вже має величезний вплив на суспільство. Системи штучного інтелекту використовуються в таких критично важливих сферах, як медична діагностика, фінанси та автономні транспортні засоби. Потенціал для позитивних змін величезний, від прискорення наукових відкриттів до персоналізації освіти.
Водночас виникають нові ризики. Здатність створювати реалістичний фальшивий контент загрожує цілісності інформації. Автоматизація може загрожувати робочим місцям, адже Федеральне міністерство праці Німеччини очікує, що до 2035 року жодне робоче місце не обійдеться без програмного забезпечення на базі штучного інтелекту.
Концентрація влади в галузі штучного інтелекту в руках кількох технологічних компаній викликає питання щодо демократичного контролю над цією потужною технологією. Такі експерти, як Джеффрі Хінтон, один з піонерів глибокого навчання, попереджали про потенційні небезпеки майбутніх систем штучного інтелекту.
Піонери штучного інтелекту ери глибокого навчання створили технологію, яка має потенціал докорінно змінити людство. Лідерство Google у розробці 168 помітних моделей штучного інтелекту, за якими йдуть Microsoft, OpenAI та Meta, демонструє концентрацію інноваційної сили серед кількох гравців. Революція глибокого навчання, яка триває з 2010 року та була започаткована такими проривами, як AlexNet та архітектура Transformer, вже змінила наше повсякденне життя і зробить це ще більше в майбутньому. Завдання полягає в тому, щоб використати цю потужну технологію на благо людства, мінімізуючи при цьому її ризики.
Підходить для цього:
Ваша трансформація AI, інтеграція AI та експерт з питань індустрії платформ AI
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
