Вот еще вариант. Сначала, в момент обучения - в модели образуются кластеры токенов соотвествующие измерениям. Каждое измерение - грубо говоря, смысловое пространство, токены в него группируются по частоте совместного использования в человеческих текстах, (как минимум по этому но и не только). Скажем - на этом этапе модель уже позволяет различать добро и зло в два разных измерения, или вообще - все что угодно из того что содержалось во входных данных. Измерений очень много. Их состав и количество могут быть ограничены контекстом. Например - только перевод текста. В этом пространстве смыслов высокой размерности применяется математический оператор сгенерированый по довольно сложной цепочке преобразований из токенов запроса. Получается N-мерная структура которая сериализуется в текст ответа. Фактически этот процесс почти идентичен коллапсу волновой функции в ядрах атомов.
Мы вошли в эпоху искусственного интеллекта резко и без предупреждения. Ещё три года назад это была узкая академическая область, а сегодня — главная тема в каждом медиа. На рынке царит полнейшая неразбериха: одни кричат, что это технологический пузырь, который лопнет, как крипта в 2017 году. Другие уверены, что мы стоим на пороге новой цивилизации, где машина станет нашим самым мощным помощником.
Факт в том, что за последние 2 года ИИ прошёл путь, который по всем прогнозам должен был занять 10–15 лет. Это не просто инструмент; это — новая базовая инфраструктура.
В этом посте я хочу объяснить простым языком: как оно работает, куда движется, когда появится AGI (сильный ИИ) уровня Skynet, и можно ли вставить себе ИИ прямо в мозг.
На самом базовом уровне, большая часть современного ИИ, с которым вы взаимодействуете, работает очень просто: это предсказание следующего слова.
Что такое токены?
Когда вы вводите запрос в ChatGPT, текст сначала разбивается на токены — это не совсем слова, а скорее их кусочки. Например, слово "работать" может быть разбито на токены "раб", "отать". Модель не видит букв, она видит последовательность чисел, которые представляют эти токены.
Модель делает одно: берёт ваш запрос и предсказывает следующий токен с наибольшей вероятностью. Затем следующий → затем следующий. Современные языковые модели — это не магия и не разум, а статистика на стероидах, которая научилась филигранно имитировать человеческую логику и язык.
Что такое BOS (Begin Of Sequence)?
Это очень важный, но невидимый элемент. BOS — это специальный токен, который находится в самом начале вашего запроса (иногда невидимо). Представьте, что это "токен начала мысли" модели.
Он нужен, чтобы помочь нейросети понять контекст и старт диалога или документа. BOS — это условный "вдох" нейросети перед тем, как начать "говорить". Он сигнализирует: "Всё, что пойдёт дальше, — это новый, важный контекст, который нужно обрабатывать с нуля".
Что такое LLM (Large Language Model)?
LLM (Большая языковая модель) — это не хранилище знаний, как Google или Википедия. Это, по сути, огромная математическая формула с миллиардами параметров.
Она не ищет ответы в базе данных.Она учится на вероятностях — какие токены должны следовать за какими, чтобы текст выглядел правдоподобным.
Важно помнить: LLM ≠ интеллект. Это инструмент, который имитирует понимание и порождает логически связный текст на основе статистических шаблонов.
Какие бывают нейронные сети? (Коротко и ясно) RNN, CNN и всё древнее
Это родители современного ИИ.
Рекуррентные сети (RNN) использовались для последовательностей (текст, звук).
Свёрточные сети (CNN) отлично справлялись с картинками. Они были медленными и плохо запоминали длинные последовательности.
Трансформеры (Transformers)
Это основной тип моделей, который доминирует сегодня.
Впервые представлены Google в 2017 году.
Они используют механизм "внимания" (Attention), который позволяет модели одновременно смотреть на все части входных данных.
они быстрее, умнее и масштабируемее, что сделало возможным появление GPT и других современных LLM.
BIG DATA
Мультимодальные модели
Это модели, которые могут одновременно понимать текст, фото, видео и аудио. Например, вы показываете ей картинку и просите описать её, а затем изменить стиль описания. Это уже зачатки универсальных ИИ.
Агенты и автономные ИИ
Это следующий шаг. ИИ-агент — это модель, которая не просто отвечает на вопрос, но и сама ставит себе задачи, планирует шаги и выполняет их. Например, вы говорите ему: "Найди мне лучший билет в Париж на следующую неделю", и он сам заходит на сайты, сравнивает цены и выдаёт готовый ответ. Это ранний прототип будущего «помощника-человека».
Будущее: что будет через 3–10 лет?
ИИ на суперкомпьютерах
В ближайшие годы мы увидим гонку в области вычислительной мощности. Скорость → мощность → сложность моделей.
Запуск моделей уровня GPT-5 или GPT-6 на суперкомпьютерах даст рывок, сравнимый с открытием электричества:
Сложные рассуждения: способность логически мыслить на уровне лучших учёных.
Научные открытия: прорыв в химии, биологии, разработке новых материалов и поиске лекарств.
AGI (сильный ИИ): когда?
AGI (Artificial General Intelligence) — сильный ИИ, способный решать любую интеллектуальную задачу на уровне человека или выше.
По прогнозам экспертов, это может произойти уже в 2027–2032 годах.
Но это будет не "робот с эмоциями", а система, которая решает задачи (программирование, финансы, научные исследования) с человеческой (или сверхчеловеческой) эффективностью.
Станет ли ИИ Skynet?
Это самый драматичный вопрос.
ИИ не злой — у него нет эмоций, нет потребности в власти или выживании.
Опасны не эмоции, а цели, которые мы ему задаём. Если мы попросим ИИ максимизировать производство скрепок, он может решить, что лучший способ это сделать — разобрать планету на сырьё.
Проблема «выравнивания» (alignment), то есть приведения целей ИИ в соответствие с человеческими ценностями, пока реально не решена. Это и есть главный риск.
Пузырь ли это?
Давайте дадим честный анализ.
Да, это пузырь — в хайпе.
Многие стартапы стоят миллиарды без реальных продуктов и просто "прикручивают" GPT к бесполезным ботам.
Каждый день выходит 50 бесполезных AI-ботов, которые обещают изменить мир.
Нет, это не пузырь — в фундаменте.Технология ИИ уже меняет медицину (диагностика), финансы (трейдинг), логистику и программирование.В перспективе 10 лет каждая компания будет использовать ИИ как базовый инструмент, как это было с интернетом в 2000-х.
Пузырь есть и он лопнет, но технология остаётся и станет основой экономики.
Можно ли вставить ИИ в мозг?
Нейроинтерфейсы (Neuralink, Synchron)
Как показала практика но это уже не фантастика. Компании, такие как Neuralink и Synchron, уже вживляют импланты в мозг человека. Есть люди с имплантами, которые силой мысли:
Печатают текст.
Управляют курсором на компьютере
Человек теперь может набирать текст управлять курсором с помощью мыслей
Мозг + ИИ: что возможно?
Ближайшие 10–20 лет, нас ждёт:
Моментальная помощь парализованным (например, управление экзоскелетами).
Улучшенная память и концентрация (нейростимуляция).
Запись и воспроизведение речи (перевод мыслей в текст и обратно).
Управление любыми устройствами силой мысли.
Фантастика уровня «ИИ в голове, который думает за меня» — пока что нет. Но мини-ассистент на импланте для расширения возможностей — это реальная цель.
Если вам интересно, как эти технологии работают, какие инструменты актуальны прямо сейчас и как их применять, я разбираю такие темы у себя в ТГ — про будущее ИИ, нейронки, простые разборы сложных вещей ТЫК
