Najbardziej zaawansowane dostępne obecnie systemy sztucznej inteligencji – od potężnych modeli językowych po algorytmy predykcyjne określające strukturę białek – wszystkie opierają się na jednej rewolucyjnej innowacji: transformatorowej sieci neuronowej. Architektura ta, wprowadzona po raz pierwszy w 2017 r., zasadniczo zmieniła sposób, w jaki maszyny przetwarzają informacje, umożliwiając im naśladowanie sposobu, w jaki ludzie rozumieją kontekst i relacje w złożonych danych.
Ograniczenia starych modeli AI
Przed Transformerem większość modeli AI korzystała z rekurencyjnych sieci neuronowych. Systemy te przetwarzały informacje sekwencyjnie, jedno słowo lub element na raz. Chociaż były skuteczne w przypadku krótkich sekwencji, miały trudności z dłuższymi i bardziej złożonymi danymi ze względu na ograniczoną pamięć. Co ważne, nie były w stanie skutecznie zachować kontekstu przez długi czas, co prowadziło do utraty szczegółów i niedokładnych interpretacji.
To ograniczenie wynikało ze sposobu działania tych modeli: powodowało, że w małym oknie mieściły się zbyt dużo informacji, co prowadziło do niejednoznaczności. W rezultacie powstała sztuczna inteligencja, która potrafiła czytać, ale tak naprawdę nie rozumiała.
Samouważność: kluczowa idea
Transformer rozwiązuje ten problem radykalnym podejściem zwanym samouważnością. Mechanizm ten pozwala sztucznej inteligencji rozpatrywać każdy element zbioru danych w odniesieniu do wszystkich pozostałych jednocześnie.
Pomyśl o tym, jak ludzie czytają. Nie skanujemy słowo po słowie; przeglądamy, ponownie czytamy i nawiązujemy połączenia w oparciu o kontekst. Transformer naśladuje tę zdolność, identyfikując wzorce i tworząc znaczenie na podstawie relacji zachodzących w danych.
Według Sashy Luccioni, badaczki sztucznej inteligencji w Hugging Face, ta elastyczność umożliwiła „wykorzystanie wszystkich danych z Internetu lub Wikipedii” w celu niespotykanej dotąd realizacji zadań. Było to kluczem do uwolnienia mocy współczesnej sztucznej inteligencji.
Poza językiem: uniwersalne zastosowania transformatora
Moc Transformera nie ogranicza się do tekstu. Obecnie obsługuje narzędzia generujące muzykę, tworzące obrazy, a nawet modelujące złożone struktury, takie jak białka. Na przykład AlphaFold, rewolucyjna sztuczna inteligencja, która przewiduje zwijanie białek, traktuje sekwencje aminokwasów jako zdania. Wykorzystując samouważność, model ocenia relacje między odległymi częściami białka, umożliwiając dokładne przewidzenie jego struktury i funkcji.
Ten przełom uwydatnia podstawową zasadę: inteligencja, czy to ludzka, czy sztuczna, zależy od umiejętności skupienia się na istotnych informacjach i zrozumienia zachodzących między nimi zależności.
Transformer nie tylko pomagał maszynom przetwarzać język; dało im to ramy do poruszania się po dowolnych ustrukturyzowanych danych. To sprawia, że jest to najważniejsza innowacja XXI wieku, zmieniająca sztuczną inteligencję i jej potencjalne zastosowania w różnych dziedzinach.
