Nejpokročilejší systémy umělé inteligence, které jsou dnes k dispozici – od výkonných jazykových modelů po prediktivní algoritmy, které určují strukturu proteinů – všechny spoléhají na jednu revoluční novinku: transformátorovou neuronovou síť. Tato architektura, která byla poprvé představena v roce 2017, zásadně změnila způsob, jakým stroje zpracovávají informace, což jim umožňuje napodobovat způsob, jakým lidé chápou kontext a vztahy ve složitých datech.
Omezení starých modelů AI
Před Transformerem používala většina modelů umělé inteligence rekurentní neuronové sítě. Tyto systémy zpracovávaly informace postupně, jedno slovo nebo prvek po druhém. Přestože byly účinné pro krátké sekvence, měly potíže s delšími a složitějšími daty kvůli omezené paměti. Důležité je, že nebyly schopny efektivně udržet kontext po dlouhou dobu, což vedlo ke ztrátě detailů a nepřesným interpretacím.
Toto omezení bylo způsobeno tím, jak tyto modely fungovaly: způsobilo, že nacpaly příliš mnoho informací do malého okna, což vedlo k nejednoznačnosti. Výsledkem byla umělá inteligence, která dokázala číst, ale nemohla skutečně rozumět.
Sebepozornost: klíčová myšlenka
Transformer tento problém řeší radikálním přístupem zvaným sebepozornost. Tento mechanismus umožňuje AI zvážit každý prvek v sadě dat ve vztahu ke všem ostatním současně.
Přemýšlejte o tom, jak lidé čtou. Neskenujeme slovo od slova; prohledáváme, znovu čteme a vytváříme spojení na základě kontextu. Transformer napodobuje tuto schopnost tím, že identifikuje vzory a vytváří význam ze vztahů v datech.
Podle Sashy Luccioniho, výzkumníka AI z Hugging Face, tato flexibilita umožnila „použít všechna tato data z internetu nebo Wikipedie“ pro bezprecedentní plnění úkolů. To bylo klíčem k odemknutí síly moderní AI.
Beyond Language: Univerzální aplikace Transformeru
Síla Transformeru není omezena na text. Nyní pohání nástroje, které generují hudbu, vytvářejí obrázky a dokonce modelují složité struktury, jako jsou proteiny. Například AlphaFold, revoluční umělá inteligence, která předpovídá skládání proteinů, zachází se sekvencemi aminokyselin jako s větami. Pomocí sebepozornosti model vyhodnocuje vztahy mezi vzdálenými částmi proteinu, což mu umožňuje přesně předpovědět jeho strukturu a funkci.
Tento průlom zdůrazňuje základní princip: inteligence, ať už lidská nebo umělá, závisí na schopnosti soustředit se na relevantní informace a porozumět jejich vztahům.
Transformer nepomohl pouze strojům zpracovat jazyk; poskytla jim rámec pro navigaci v jakýchkoli strukturovaných datech. To z něj dělá určující inovaci 21. století, která transformuje umělou inteligenci a její potenciální aplikace v různých oblastech.
